Estadística bayesiana en el New York Times

Esta semana ha aparecido un artículo divulgativo sobre estadística en el New York Times. Está bastante bien escrito. Se centra en comparar las diferencias entre el enfoque frecuentista y el bayesiano para hacer inferencia. Se mencionan algunas aplicaciones tempranas del enfoque frecuentista (Arbuthnot y Bernoulli) así como problemas más recientes. En concreto, una historia muy curiosa sobre un pescador perdido en el océano en 2013 a quien se pudo encontrar gracias al uso de técnicas estadísticas bayesianas.

Copio aquí la parte del artículo en la que se explica la diferencia entre ambos enfoques:

The essence of the frequentist technique is to apply probability to data. If you suspect your friend has a weighted coin, for example, and you observe that it came up heads nine times out of 10, a frequentist would calculate the probability of getting such a result with an unweighted coin. The answer (about 1 percent) is not a direct measure of the probability that the coin is weighted; it’s a measure of how improbable the nine-in-10 result is — a piece of information that can be useful in investigating your suspicion.

By contrast, Bayesian calculations go straight for the probability of the hypothesis, factoring in not just the data from the coin-toss experiment but any other relevant information — including whether you’ve previously seen your friend use a weighted coin.

Este es el enlace para ir al artículo.

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