26 episodios
02:51:36Habla: Héctor Socas
↗

Búsqueda · 29 momentos en 15 episodios

Daniel MarínJuan Carlos GilGastón GiribetHéctor SocasBorja Tosarprobabilidad dallas mavericks primer lugarhipótesis nula sorteo correctosorteo adecuado resultado observadoteorema de bayes hipótesis nulasorteo amañado dallas mavericksprobabilidad hipótesis resultados observadosproceso científico determinar probabilidadDallas MavericksHéctor Socasteorema de BayesEstados UnidosKennedyNBAAdam Silveraños 80Lotería de NavidadChicagoPortland

Sorteo adecuado resultado observado

EP512. Coffee Break: Señal y Ruido en Directo

15 de mayo de 2025
14 momentos
Con
0:000:301:001:302:002:303:003:19

Héctor Socas continúa explicando cómo se evalúan las observaciones científicas y su relación con el contraste de hipótesis, introduciendo el teorema de Bayes.

…contraste de hipótesis que es el teorema de Bayes; que es una formulita muy sencilla, que lo que hace es que nos relaciona, para estas dos hipótesis, tú tienes que ver cuál es la probabilidad dentro de cada hipótesis de que lo que tú estás observando ocurra. Entonces, en nuestro caso concreto, en la hipótesis nula, es decir, el sorteo es correcto, el sorteo es adecuado y ha salido el resultado que yo he observado, Dallas Maverick en primer lugar. La probabilidad de lo que yo he observado en la hipótesis nula es ese 1,3% del que estábamos hablando. En el otro caso, en la hipótesis alternativa, el sorteo está Amañado, la probabilidad de que yo haya observado ese resultado dándose la hipótesis alternativa, que el sorteo está amañado, sería el 100%. O sea, si el sorteo está amañado, está dirigido para que salga eso. Entonces la fórmula esta del teorema de Bayes nos permite combinar esas probabilidades para obtener lo que nosotros queremos, que es lo contrario. Queremos saber cuál es la probabilidad de la hipótesis nula dada la observación que hemos hecho. La observación es que ha salido Dallas el primer punto. Claro, es una suerte de comparación de probabilidades de los Dos escenarios posibles, digamos Exacto, nosotros tenemos la probabilidad de observar un resultado bajo cierta hipótesis, pero lo que queremos hacer es un poco lo contrario. Queremos hacer ver cuál es la probabilidad de que la hipótesis sea cierta, dado el resultado que hemos observado, que es como funcionamos en ciencia normalmente observamos un resultado y nos planteamos cuál es la probabilidad de que mi hipótesis sea la correcta. Aquí también hay que tener en cuenta otra cosa: el análisis bayesiano te obliga a poner de forma explícita lo que se llaman los priors, que es tu conocimiento a priori antes de haber hecho ninguna medida. ¿Qué es lo que tú sabes de ese proceso?, o qué es lo…
Significado #2 · Palabras #1