Differenze tra le versioni di "Probabilità/Introduzione"

 
Consideriamo i seguenti esempi:
*Bill dice: "Non comprare avocadi qui; per la metà sono marci". Bill sta esprimendo la propria opinione sulla probabilità di un evento & mdash; che un avocado sarà marcio & mdash; basato sulla propria esperienza personale.
*Lisa dice: "Sono certa per il 95% che la capitale della Spagna è Barcellona". Qui, l'opinione che Lisa sta esprimendo è solo una possibilità dal suo punto di vista, solo perché lei non conosce che la capitale della Spagna è Madrid (dal nostro punto di vista, la probabilità è del 100%). Tuttavia, possiamo ancora vedere ciò come una probabilità soggettiva perché esprime una misura di incertezza. E 'come se Lisa dicesse "nel 95% dei casi mi sento sicura che questo è corretto ".
* Susan dice: "C'è una minore possibilità di essere ucciso a Omaha che a Detroit". Susan sta esprimendo una opinione basata (presumibilmente) sulle statistiche.
Nella teoria soggettiva della probabilità, la probabilità misura il "grado di convinzione" di chi parla che si verifichi l'evento, su una scala da 0% (incredulità completa che l'evento accadrà) al 100% (certezza che l'evento accadrà). Secondo la teoria soggettiva, per noi cosa significa dire che "la probabilità che A si verifica è 2/3" che crediamo che A accadrà il doppio delle volte piuttosto che A non accadrà. La teoria soggettiva è particolarmente utile (in senso) per assegnare alla probabilità di eventi che, in linea di principio, possono verificarsi solo una volta. Ad esempio, come si potrebbe assegnare un significato di un'affermazione come "c'è una probabilità del 25% di un terremoto sulla faglia di San Andreas, con magnitudo 8 o superiore prima del 2050?" (Per ulteriori discussioni delle teorie della probabilità e le loro applicazioni a terremoti vedere Freedman e Stark, 2003). È molto difficile da usare la teoria degli esiti della stessa probabilità o la teoria di frequenza di dare un senso all'affermazione.
 
La teoria bayesianadi Bayes, invece, assegna alle probabilità ogni dichiarazione sorta, anche se nessun processo casuale è coinvolto. La probabilità, per una teoria bayesianadi Bayes, è un modo di rappresentare il grado di attendibilità in un'affermazione di un individuo, date le prove.
 
La probabilità probatoria, detta anche probabilità bayesianadi Bayes, può essere assegnata a qualsiasi affermazione sorta, anche quando nessun processo casuale è coinvolto, come un modo di rappresentare la propria plausibilità soggettiva, o il grado in cui la dichiarazione è supportata da prove disponibili. Nella maggior parte dei casi, le probabilità probatorie sono considerate come gradi di attendibilità, definiti in termini di disponibilità a giocare quote sicure. Le quattro principali interpretazioni probatorie sono l'interpretazione classica, l'interpretazione soggettiva, l'interpretazione epistemica o induttiva, e l'interpretazione logica.
 
===Teoria classica della probabilità===
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