#inferencia — Public Fediverse posts

Talleres de #inferencia bayesiana, #causalidad, sistemas de #información, series de #tiempo y toma de #decisiones en el Congreso Bayesiano Plurinacional, 4 y 5 de agosto en Santiago del Estero. La Epistemología y Métodología de todas las ciencias con datos #BayesPlurinacional

Más información en http://bayesdelsur.com.ar/taller.html

El otro día en la red del pajarito me preguntaron una duda que consideré bastante interesante, y que quienes trabajáis con la estadística a diario seguramente os hayáis hecho alguna vez:

¿Por qué el nivel de confianza de los intervalos y/o los contrastes de hipótesis se suele fijar en el 95%? ¿Ese 95% tiene algún motivo matemático, o es simplemente un convenio?

Pues bien, la respuesta es que la culpa (en parte) fue de Ronald Fisher. Mini-hilo va 🧵

#estadística #tests #inferencia

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 paraguas

Si 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 :)

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 paraguas

Si 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 :)

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 paraguas

Si 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 :)

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 paraguas

Si 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 :)