PROBABILIDADE BAYESIANA E CIÊNCIA
http://reasonandscience.catsboard.com/t2721-bayesian-probability-and-science
Um equívoco típico sobre a ciência é que ela pode nos dizer o que definitivamente acontecerá agora ou no futuro, dado tempo suficiente, ou o que certamente teria acontecido no passado, dado tempo suficiente. A verdade é que a ciência é limitada na medida em que não garante a verdade absoluta, mas apenas produz graus de probabilidade ou probabilidade. A ciência observa o Universo, registra evidências e se esforça para tirar conclusões sobre o que aconteceu no passado, está acontecendo agora e o que potencialmente acontecerá no futuro, dado o estado atual do conhecimento científico - que muitas vezes é terrivelmente incompleto, e mesmo impreciso. O falecido e proeminente evolucionista George Gaylord Simpson discutiu a natureza da ciência e da probabilidade, há vários anos, no livro clássico Life: An Introduction to Biology, declarando:
Falamos em termos de “aceitação”, “confiança” e “probabilidade”, não “prova”. Se por prova se entende o estabelecimento da verdade eterna e absoluta, aberta a nenhuma exceção ou modificação possível, então a prova não tem lugar as ciências naturais.
Luke A. Barnes escreve:
Testes teóricos nas ciências físicas foram revolucionados nas últimas décadas por abordagens Bayesianas à teoria das probabilidades.
Wiki: Inferência Bayesiana é um método de inferência estatística no qual o teorema de Bayes é usado para atualizar a probabilidade de uma hipótese à medida que mais evidências ou informações se tornam disponíveis. A inferência bayesiana é uma técnica importante em estatística e especialmente em estatística matemática. A atualização bayesiana é particularmente importante na análise dinâmica de uma sequência de dados. A inferência bayesiana encontrou aplicação em uma ampla gama de atividades, incluindo ciência, engenharia, filosofia, medicina, esporte e direito. ....... e ......... ciências históricas, incluindo a teoria do design inteligente, que tenta explicar como provavelmente ocorreram eventos passados. Isso é semelhante ao raciocínio abdutivo:
Wiki: O raciocínio abdutivo é uma forma de inferência lógica que vai de uma observação a uma teoria que explica a observação, idealmente procurando encontrar a explicação mais simples e provável. No raciocínio abdutivo, diferentemente do raciocínio dedutivo, as premissas não garantem a conclusão. Pode-se entender o raciocínio abdutivo como "dedução instantânea à melhor explicação". 3
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Um equívoco típico sobre a ciência é que ela pode nos dizer o que definitivamente acontecerá agora ou no futuro, dado tempo suficiente, ou o que certamente teria acontecido no passado, dado tempo suficiente. A verdade é que a ciência é limitada na medida em que não garante a verdade absoluta, mas apenas produz graus de probabilidade ou probabilidade. A ciência observa o Universo, registra evidências e se esforça para tirar conclusões sobre o que aconteceu no passado, está acontecendo agora e o que potencialmente acontecerá no futuro, dado o estado atual do conhecimento científico - que muitas vezes é terrivelmente incompleto, e mesmo impreciso. O falecido e proeminente evolucionista George Gaylord Simpson discutiu a natureza da ciência e da probabilidade, há vários anos, no livro clássico Life: An Introduction to Biology, declarando:
Falamos em termos de “aceitação”, “confiança” e “probabilidade”, não “prova”. Se por prova se entende o estabelecimento da verdade eterna e absoluta, aberta a nenhuma exceção ou modificação possível, então a prova não tem lugar as ciências naturais.
Luke A. Barnes escreve:
Testes teóricos nas ciências físicas foram revolucionados nas últimas décadas por abordagens Bayesianas à teoria das probabilidades.
Wiki: Inferência Bayesiana é um método de inferência estatística no qual o teorema de Bayes é usado para atualizar a probabilidade de uma hipótese à medida que mais evidências ou informações se tornam disponíveis. A inferência bayesiana é uma técnica importante em estatística e especialmente em estatística matemática. A atualização bayesiana é particularmente importante na análise dinâmica de uma sequência de dados. A inferência bayesiana encontrou aplicação em uma ampla gama de atividades, incluindo ciência, engenharia, filosofia, medicina, esporte e direito. ....... e ......... ciências históricas, incluindo a teoria do design inteligente, que tenta explicar como provavelmente ocorreram eventos passados. Isso é semelhante ao raciocínio abdutivo:
Wiki: O raciocínio abdutivo é uma forma de inferência lógica que vai de uma observação a uma teoria que explica a observação, idealmente procurando encontrar a explicação mais simples e provável. No raciocínio abdutivo, diferentemente do raciocínio dedutivo, as premissas não garantem a conclusão. Pode-se entender o raciocínio abdutivo como "dedução instantânea à melhor explicação". 3
