La probabilidad no es en absoluto una “ciencia basada en el presentimiento”. No hay “corazonada” involucrada en la probabilidad. En cambio, es un marco para formar predicciones precisas de valores medidos y para determinar la precisión de un valor de población calculado a partir de mediciones de un número finito de muestras.
Por ejemplo, si quisiera determinar la frecuencia de un cierto color de cabello en la población de los Estados Unidos, ¿se tomaría el tiempo (muchos años) para caminar a cada persona en el país, observar su color de cabello, preguntar? ¿Qué fue si actualmente es gris o blanco, y luego determinar las estadísticas a partir de ahí? No, no es práctico hacer esto. La probabilidad nos permite realizar estimaciones de estadísticas de población (por ejemplo, la frecuencia de un cierto color de cabello en los EE. UU.) Basándose en muestras finitas (por ejemplo, quizás solo 1.000 personas en los EE. UU.) Y cuantificar qué tan bueno / malo (lea: preciso / inexacto) ) Nuestras estimaciones son.
Esto no es solo arbitrario, hay reglas matemáticas que seguir, sesgos que deben evitarse y suposiciones que hacer o invalidar. Ciertas pruebas suponen una distribución de probabilidad dada, que puede no representar la distribución real, por lo que los probabilistas deben tener en cuenta dichas discrepancias. Si tienen una “corazonada” de que la distribución de probabilidad para la población es ________, deben verificar esa “corazonada” para que las estimaciones de las estadísticas de población resultantes se consideren exactas.
También deben verificar que no se incurrió en sesgos debido a su régimen de muestreo. Todas las suposiciones hechas durante el proceso deben justificarse antes de que se acepte el resultado.
¿Conoces el descubrimiento del bosón de Higgs? Bueno, para “descubrir” el bosón de Higgs, los físicos del CERN tuvieron que determinar que las señales recibidas tenían un 99,999994% de probabilidad de ser causadas por el bosón de Higgs. No 100%, sino 99.99994%. Esto se denomina “sigma cinco” porque el intervalo de confianza para la predicción de esas señales causadas por el bosón de Higgs se extiende desde la media de la curva gaussiana en cinco desviaciones estándar en ambas direcciones, que abarcan el 99.99994% del área de la curva. En última instancia, esto significa que es muy probable que el descubrimiento sea real, con una probabilidad increíblemente pequeña, aunque finita, de ser falso.
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Estadísticamente, un intervalo de confianza del 100% sería inútil (ya que sería el rango completo de valores posibles), por lo que los científicos han establecido las probabilidades de error de umbral. Si su “valor de p” (probabilidad de error aleatorio que explica los datos) está por encima de este umbral, su análisis no es estadísticamente compatible. El umbral es técnicamente arbitrario, pero es un valor de consenso entre los científicos, y estos valores han resistido la prueba del tiempo, por lo que no veo cómo podrían considerarse “poco realistas”.