Uma história de risco (5) Bayes, um homem que vive apenas de materiais didáticos

O que é que ele tem a ver com a vida de um homem que vive apenas de material didático?

** O trabalho de Bayes, de nacionalidade anônima, continua a demonstrar a ideia emocionante de que a incerteza do salário é uma quantidade de salário que pode ser medida, e também nos fornece um método para inferir probabilidades desconhecidas com base na experiência do mundo objetivo, o que é o resultado de uma constante modificação da informação que recebemos...............

** Uma pessoa tão famosa na história da ciência como Thomas Bayes, que não tem nada para escrever sobre sua vida pessoal, é uma coisa muito estranha. Isso mostra que Bayes era muito baixo quando estava vivo (ou seja, não era vermelho), mas, por outro lado, me trouxe uma grande inconveniência para um escritor como ele, porque na verdade todos gostam de ver as anedotas dos cientistas, como a má comunicação e o fanatismo, como o intervalo de um brinquedo desinteressado.

• △ Thomas Bayes No entanto, Bayes era um homem tão chato. Ele era um pastor de uma seita não convencional que morava no interior da Inglaterra, e seu trabalho nos dias úteis era provavelmente organizar danças na praça, não é verdade, a missa, e, segundo se diz, toda a aldeia o amava por isso. A única coisa que parece um pouco lendária é que, como muitas lendas, ele não publicou um livro quando estava vivo.

  Quando Bayes morreu, ele deixou seu manuscrito, além de 100 libras esterlinas, para um missionário chamado Prince. O príncipe também era um homem estranho, e a civilização espiritual e material foi mais alta do que Bayes. Ele achava que o livre-arbítrio era uma dádiva de Deus, e escreveu um artigo que demonstrava que a independência dos Estados Unidos também era a vontade de Deus.

  Três anos após a morte de Bayes, Prince ajudou-o a publicar seu obituário. Mas o significado do cronograma deste trabalho foi enfrentado pela academia por mais vinte anos. No artigo, Bayes pretendia explorar uma questão: se soubéssemos apenas o número de vezes que um evento ocorreu e o número de vezes que não ocorreu, como devemos calcular a probabilidade de ocorrência desse evento, na ausência de outras informações?

  Recorde-se o exemplo anterior ("A História de Risco" IV): Tom Mover e a Curva de Deus). Por exemplo, para um lote de produtos, quando selecionamos 10 000 produtos e descobrimos 12 resíduos, qual é a probabilidade de que a taxa de resíduos seja de 0,1% para esse lote de produtos? Para a vida real, a questão é sem dúvida mais valiosa para nós, porque cada pessoa tem uma visão limitada das coisas, e precisamos saber até que ponto o que vemos pode refletir a verdade, como se fôssemos tocar um elefante, como sabermos se estamos tocando um elefante inteiro, uma perna ou um irmão mais gordo ao lado.

  O método de Bayes é, na verdade, a correção contínua de informações antigas com novas informações, aumentando a credibilidade das probabilidades com base nas correções.

  

  Se jogamos uma bola na mesa de pingue-pongue, a bola fica em qualquer lugar. Então, jogamos outra bola repetidamente, contando, respectivamente, o número de vezes em que ela rola para a esquerda e para a direita da primeira bola. Claro que aqui você pode razoavelmente questionar, se estamos jogando uma bola de pingue-pongue, por que não usar a segunda bola para jogar a primeira bola.

  Neste exemplo, a probabilidade dada diretamente para o primeiro ponto de paragem da bola é a probabilidade antecipada, e a probabilidade da correção do primeiro ponto de paragem da bola, deduzida de acordo com as circunstâncias da segunda bola, é a probabilidade posterior. Ou seja, o método de Bayes é que nossa percepção é limitada por nossas capacidades cognitivas e, portanto, precisamos constantemente corrigir nossa visão com informações atualizadas.

  A frase acima é provavelmente a frase mais engraçada até agora.

  Se a Mitsubishi abrir dois shoppings na sua cidade, o tráfego de pessoas no novo shoppings representa 60% do tráfego total, então, neste momento, qualquer cliente tem 60% de probabilidade de ser o cliente do novo shoppings. Esta é a probabilidade de antecedência. As instalações do antigo shoppings são desatualizadas, o pessoal é pouco treinado e a taxa de reclamações recebidas é duas vezes maior do que o novo shoppings.

  

  A resposta mais simples é perguntar diretamente onde está a pessoa. É claro que a pessoa provavelmente responderá que você adivinha (muito ruim), então como é que a pessoa deve adivinhar para ter uma maior probabilidade de acertar? Se, de acordo com a probabilidade preliminar, a pessoa deve procurar um novo gerente do shopping, porque o novo shopping tem mais tráfego de pessoas do que o antigo shopping.

  Baez, de nacionalidade anônima, aparece agora em quase todos os materiais de estatística, inteligência artificial, teoria de jogos e genética, causando inúmeros problemas para os candidatos a exames finais de universidades. Seu trabalho continua a demonstrar a ideia emocionante de que a incerteza é uma medida da incerteza, e também nos fornece uma maneira de inferir probabilidades desconhecidas com base na experiência do mundo objetivo, que são o resultado de uma constante correção da informação que recebemos. Este modo de pensar é perfeitamente compatível com os objetivos e a prática de nosso gerenciamento de risco: em um mercado dinâmico e mutável, se houver incerteza, qualquer resultado e decisão dependerão de nosso raciocínio da informação mais recente e mais completa, e esse raciocínio também não tem fim.

Traduzido da Sociedade Chinesa de Investimentos Quantificados