Un ejemplo de caso de uso: uno de los parámetros de tu modelo está relacionado con la duración de algo. El cliente, que tiene 20 años de experiencia en la cosa te dice: el tiempo está típicamente comprendido entre uno y siete días. Por lo tanto, decides introducir en tu modelo una priori informativa gamma que con una alta probabilidad asigne valores en el intervalo $[1, 7]$. Pero, ¿cuáles son sus parámetros?
Esta entrada es un resumen junto con una traducción libre de un capitulito excelente del libro Probability Theory, The Logic of Science de E.T. Jaynes que lleva por título What is safe?.
Uno de los principales mensajes prácticos de este trabajo [el libro] es el [de subrayar] el gran efecto de la información a priori en las conclusiones que uno debería extraer de un conjunto de datos. Actualmente, asuntos muy discutidos, como los riesgos medioambientales o la toxicidad de un aditivo nutricional, no pueden ser juzgados racionalmente mirando únicamente a los datos e ignorando la información a priori que los científicos tienen sobre el fenómeno.
El porcentaje de mosquitos que pueden transmitir enfermedades es pequeño, muy pequeño. Sin embargo, decimos mosquitos transmiten enfermedades sin empacho.
Un porcentaje mucho mayor de los libros tienen tapas blandas. Sin embargo, no decimos que los libros tienen tapas blandas.
Si evaluamos juicios similares con sujetos que son grupos sociales, religiones, razas, etc. las cosas se tornan la mar de entretenidas.
Yo lo dejo aquí, pero podéis seguir leyendo aquí o aquí.
