Como Tomar Decisões e Como Aprender III

Filosofia da Ciência

João O. Santos

ISPA

Como Tomar Decisões e Como Aprender III

Façam as vossas apostas — mas expliquem porquê.

Expectativas Como Probabilidades

Que expectativa trazemos antes dos dados?

Bayes Actualiza

P(HE)P(EH)P(H)P(H\mid E) \propto P(E\mid H)P(H)

Posterior ∝ verosimilhança × prior

Um Teste de Rastreio

  • Positivo não é diagnóstico.
  • A frequência inicial do problema também conta.

Bayesianismo Subjectivo

  • Priors exprimem graus de crença coerentes.
  • «Achismo» escondido não chega.

Bayesianismo Objectivo

  • Regras procuram limitar a escolha do prior.
  • «Objectivo» não significa sem pressupostos.

O Factor de Bayes

Qual dos dois modelos prevê melhor estes dados?

Favor Não É Certeza

Depende dos modelos e priors comparados.

p e Bayes

Perguntas diferentes podem dar impressões diferentes.

A Pergunta Que Fica

O que mudou entre a expectativa inicial e a final?