#causacion — Public Fediverse posts
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Un déficit que sigo viendo con frecuencia es obviar la generalización de lógica clásica a inferencia bayesiana, mucho más útil en la inmensa mayoría de situaciones con información limitada.
Un ej. Pensemos en el silogismo
A ⇒ B
Llueve ⇒ llevo paraguasSi ocurre A, ocurre B. Pero que ocurra B no implica necesariamente que ocurra A, aunque sí lo hace más probable, como el ejemplo de la lluvia y el paraguas nos sugiere.
#Bayes #Inferencia #Correlación #Causación
🧵 (1/5 ... probablemente :)
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Un déficit que sigo viendo con frecuencia es obviar la generalización de lógica clásica a inferencia bayesiana, mucho más útil en la inmensa mayoría de situaciones con información limitada.
Un ej. Pensemos en el silogismo
A ⇒ B
Llueve ⇒ llevo paraguasSi ocurre A, ocurre B. Pero que ocurra B no implica necesariamente que ocurra A, aunque sí lo hace más probable, como el ejemplo de la lluvia y el paraguas nos sugiere.
#Bayes #Inferencia #Correlación #Causación
🧵 (1/5 ... probablemente :)
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Un déficit que sigo viendo con frecuencia es obviar la generalización de lógica clásica a inferencia bayesiana, mucho más útil en la inmensa mayoría de situaciones con información limitada.
Un ej. Pensemos en el silogismo
A ⇒ B
Llueve ⇒ llevo paraguasSi ocurre A, ocurre B. Pero que ocurra B no implica necesariamente que ocurra A, aunque sí lo hace más probable, como el ejemplo de la lluvia y el paraguas nos sugiere.
#Bayes #Inferencia #Correlación #Causación
🧵 (1/5 ... probablemente :)
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Un déficit que sigo viendo con frecuencia es obviar la generalización de lógica clásica a inferencia bayesiana, mucho más útil en la inmensa mayoría de situaciones con información limitada.
Un ej. Pensemos en el silogismo
A ⇒ B
Llueve ⇒ llevo paraguasSi ocurre A, ocurre B. Pero que ocurra B no implica necesariamente que ocurra A, aunque sí lo hace más probable, como el ejemplo de la lluvia y el paraguas nos sugiere.
#Bayes #Inferencia #Correlación #Causación
🧵 (1/5 ... probablemente :)
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Un déficit que sigo viendo con frecuencia es obviar la generalización de lógica clásica a inferencia bayesiana, mucho más útil en la inmensa mayoría de situaciones con información limitada.
Un ej. Pensemos en el silogismo
A ⇒ B
Llueve ⇒ llevo paraguasSi ocurre A, ocurre B. Pero que ocurra B no implica necesariamente que ocurra A, aunque sí lo hace más probable, como el ejemplo de la lluvia y el paraguas nos sugiere.
#Bayes #Inferencia #Correlación #Causación
🧵 (1/5 ... probablemente :)