La teoría que nunca murió: Cómo una idea matemática del siglo XVIII transformó el siglo XXI

Autores/as

  • Sharon McGrayne

DOI:

https://doi.org/10.7203/metode.0.3827

Palabras clave:

regla de Bayes, Fisher, frecuentistas, Laplace

Resumen

La regla de Bayes, una teoría sencilla del siglo XVIII para la evaluación de conocimiento, fue criticada durante la mayor parte del siglo XX, pero utilizada por el Reino Unido y los Estados Unidos durante la Segunda Guerra Mundial y la Guerra Fría. Palomares y Valencia tuvieron papeles importantes en su desarrollo durante aquellos tiempos sombríos. El uso de la regla está muy extendido hoy en día en el ámbito de la computación y en muchas otras aplicaciones. Por ejemplo, Bayes se ha convertido en la clave política para la toma de decisiones basadas en datos. La revolución bayesiana ha resultado ser un cambio de paradigma moderno para una era eminentemente pragmática.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Sharon McGrayne

Autora del libro La teoría que nunca murió . Seattle (EE UU).

Citas

Aldrich, J., 2004. «Harold Jeffreys and R. A. Fisher». ISBA Bulletin, 11: 7-9.

Aldrich, J., 2008. «R. A. Fisher on Bayes and Bayes’ Theorem». Bayesian Analysis, 3(1): 161-170. DOI: <10.1214/08-BA306>.

Bayes, T., 1763. «An Essay towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances». Philosophical Transactions, 53: 370-418. DOI: <10.1098/rstl.1763.0053>.

Fisher, R. A., 1925. Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd. Edinburgh.

Jeffreys, H., 1931. Scientific Inference. Cambridge University Press. Cambridge.

Laplace, P., 1812. Théorie Analytique des Probabilités. Courcier. Paris.

McGrayne, S., 2013. La teoría que nunca murió. Critica. Barcelona.

Publicado

16-04-2015

Cómo citar

McGrayne, S. (2015). La teoría que nunca murió: Cómo una idea matemática del siglo XVIII transformó el siglo XXI. Metode Science Studies Journal, (5), 159–165. https://doi.org/10.7203/metode.0.3827
Metrics
Vistas/Descargas
  • Resumen
    763
  • PDF (Català)
    326
  • PDF
    585
  • PDF
    247

Número

Sección

Los números de la ciencia. La estadística como herramienta científica

Métrica