Bernoulli, de Moivre, Bayes, Price y los fundamentos de la inferencia inductiva
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Editor
Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones en Administración Contabilidad y Métodos Cuantitativos para la Gestión
Resumen
Descripción
Fil: Landro, Alberto H.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.
Fil: González, Mirta Lidia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.
Si bien la demostración Bernoulliana del principio intuitivo de que la incertidumbre disminuía en la medida que se incrementaba el número de observaciones y la cuantificación de dicho proceso de aprendizaje obtenida por de Moivre fueron los intentos más importantes, la solución del problema de las causas sólo se obtuvo cuando Price, a partir de la generalización del teorema de Bayes, logró ampliar los alcances de la teoría matemática de la probabilidad como argumento para fundamentar una teoría rigurosa de la inferencia inductiva y refutar el escepticismo de Hume.
Fil: González, Mirta Lidia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.
Si bien la demostración Bernoulliana del principio intuitivo de que la incertidumbre disminuía en la medida que se incrementaba el número de observaciones y la cuantificación de dicho proceso de aprendizaje obtenida por de Moivre fueron los intentos más importantes, la solución del problema de las causas sólo se obtuvo cuando Price, a partir de la generalización del teorema de Bayes, logró ampliar los alcances de la teoría matemática de la probabilidad como argumento para fundamentar una teoría rigurosa de la inferencia inductiva y refutar el escepticismo de Hume.
Palabras clave
Conjuntos borrosos, Matemática general, INCERTIDUMBRE