Marcelo Viana > Probabilidade inversa busca as causas a partir dos efeitos Voltar
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Marcelo, meu caro, tem uns artigos seus que é de se botar marcador, por conta das referências que traz ou elicita. Esse daqui já tem umas interessantÃssimas. Tem que ter um fôlego que já não sei se tenho, mas... Curioso sempre fica com vontade de encarar. Grato por mais essa, bem como aos colegas leitores de boa vontade.
Ótimo resumo da área, mas poderia citar também que foi o amigo de Bayes, Richard Price, que deu o formalismo matemático inicial à coisa toda. O texto original do reverendo tinha só uma indicação informal de como era o teorema.
Mas qual é o erro desse raciocÃnio a seguir? O Alguidares só ganhou quando choveu, e mesmo assim apenas 3 de 4 partidas. Já a probabilidade de chover é de 4 em 10 pela experiência passada. Assim suas chances de vitória seriam de 3/4 x 4/10 = 3/10. Portanto as chances do Bem Bom seriam de 7/10.
Agora percebi que há uma informação que está na coluna anterior: sabemos que vai chover. Nesse caso realmente só interessa o retrospecto com chuva. E aà o BemBom só ganhou 1 em 4.
O Bayesianismo virou um dos mais importantes elementos da ciência contemporânea, ganhando destaque inclusive como um arcabouço filosófico para a construção cientÃfica, trazendo de volta aspectos do empirismo, porém com um grau de fundamentação mais robusto (Theory and Reality, se Godfrey Smith). É ainda a base de um dos campos metodológicos mais promissores da atualidade, que traz de volta as discussões sobre causalidade para o campo das ciências,as Redes Bayesiana (The book of why, Judea Pearl)
Probabilidade é por definição a proporção de resultados favoráveis em relação aos possÃveis de um determinado evento. O problema é que em muitas situações os resultados possÃveis são desconhecidos ou apenas conhecidos parcialmente
Orra, que bagulho lindo! CarÃssimo, que falta faz um bom professor de matemática na escola... Gente apaixonada, que possa mostrar a beleza da coisa, e não somente nos esfregar nas arestas. Inda por cima, dá uns pano pra manga... Grato por mais essa - e se quiser dar mais uma trelinha ao tema, fala das probabilidades sufragÃsticas! Hahahahah!
A aplicação da teoria da probabilidade a situações concretas pressupõe a validade da inferência indutiva. Jevons (1874) diz que a indução é o emprego inverso da dedução, assim Jevons conclui que uma inferência cientÃfica é o inverso de uma dedução probabilÃstica, e a teoria de probabilidades inversas de Laplace é a solução. A indução probabilÃstica foi retomada por Keynes, Reichenbach e Carnap mas gerando mais problemas que soluções.
Ô, Vito, grato pela resposta classuda. Ok, entendo, talvez seja risco excessivo pra uma publicação de "intenção de voto". Mas nunca sequer ouvi em pesquisas internas, sabe? Pensando melhor, mesmo que se use um teste de hipótese comparando grupos, com todos os pressupostos bem atendidos, o risco é o de simplesmente deixar de fora variáveis fundamentais. Vendo, p.ex., a incompreensão do voto evangélico, isso seria fácil de acontecer. Funciona pro "normalzinho", não pro excepcional...
Marcos, carÃssimo, Peirce em 1903 distinguiu 3 variedades de indução: a bruta (crude), "todos os cisnes são brancos" que falha quando sabemos de evidência contrária, a qualitativa e a quantitativa. Na qualitativa 1 cientista formula 1 hipótese, deduz predições dela e faz experimentos, se todas as predições são confirmadas ele a adota tentativamente senão formula outra. A técnica não gera alternativas nem dá 1 critério para saber se estamos +perto da verdade. Previsão polÃtica é risco.
Vito, meu caro, já que tem destreza no assunto: por que não usar a estatÃstica inferencial nas pesquisas eleitorais - ao menos em estudos mais especÃficos - ao invés de somente a descritiva, como é usual? Seria impedimento, por exemplo, o fato de que as distribuições da amostra devem acompanhar a demografia, e não serem aleatórias?
Gostei, vou usar na próxima encarnação.
Hahahahah! Isso tem um pressuposto necessário, minha cara, a de que reencarna-se. Qual será a probabilidade disso? Caso não, imagina a perca? Hahaha!
O capÃtulo brasileiro da Sociedade Internacional para a Análise Bayesiana (ISBA, em inglês), carinhosamente batizado de ISBrA, é o maior do mundo. Informações históricas sobre o mundo Bayesiano brasileiro podem ser encontradas em https://www.ime.usp.br/~isbra.
Uia! Isso, prezado, é pra gente botar bookmark pra quando estiver à toa ir lá fuçar. Curiosidade de nerd!
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