concepto

teoría de la probabilidad

Probability theory is the mathematical framework for analyzing random events and uncertainty.
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Descripción

La teoría de la probabilidad proporciona una forma de medir la incertidumbre. Describe fenómenos aleatorios, desde la vibración del polen en el agua (movimiento browniano) hasta los cúmulos de galaxias. En su base se encuentra el espacio de probabilidad: un conjunto de posibles resultados, a cada uno de los cuales se le asigna un número entre 0 y 1, y la suma de todos es 1. La probabilidad condicional (la probabilidad de un evento dado que ocurrió otro) refina nuestras suposiciones; el teorema de Bayes invierte la condición y actualiza las probabilidades con nuevos datos. Es el motor de los filtros de spam, el diagnóstico médico y el aprendizaje automático.

Historia

El estudio formal de la probabilidad comenzó en el siglo XVII con la correspondencia entre Pascal y Fermat en 1654. La obra póstuma de Jacob Bernoulli «Ars Conjectandi» (1713) introdujo la ley de los grandes números. Thomas Bayes (1763) y Pierre-Simon Laplace formularon el principio de probabilidad inversa, el teorema de Bayes. En 1933, Andréi Kolmogórov, en «Conceptos fundamentales de la teoría de la probabilidad», la axiomatizó basándose en la teoría de la medida, uniendo las matemáticas puras con la experiencia.

Cómo funciona

La teoría de la probabilidad funciona mediante la especificación de un espacio de resultados elementales y una función de probabilidad. Las reglas — aditividad para eventos mutuamente excluyentes, multiplicación para independientes — permiten calcular las probabilidades de eventos complejos. La ley de los grandes números garantiza que, a medida que aumenta el número de ensayos, la media muestral tiende a la esperanza matemática. El teorema central del límite afirma que las sumas de variables aleatorias independientes son en el límite normales, lo que justifica la estadística frecuentista. La probabilidad condicional y el teorema de Bayes proporcionan un mecanismo para actualizar el conocimiento al recibir información. El aparato de la teoría de la medida formaliza las distribuciones mediante funciones de distribución, densidades o funciones características.

En la práctica

Las compañías de seguros determinan el costo de las pólizas, los meteorólogos informan el porcentaje de precipitaciones y los médicos evalúan los riesgos de los tratamientos, todo basado en cálculos probabilísticos.

Dato curioso

Si se baraja una baraja de 52 cartas, el orden resultante casi con certeza nunca antes se ha dado en la historia. El número de permutaciones es tan enorme (8×10⁶⁷) que incluso si cada habitante de la Tierra barajara una baraja cada segundo desde el Big Bang, ni siquiera nos acercaríamos a repetir una combinación.

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Fórmulas

$$\mathcal{L} = \prod_i \exp\left( -\frac{1}{2} \left[ \frac{f(x_i) - y_i}{\sigma_i} \right]^2 \right)$$
Probability of observed data given a model with Gaussian errors.
Qué hay en la fórmula
f(x_i)variablemodel prediction at input x_i — valor de la función
y_ivariableobserved data point — data value
σ_ivariablestandard deviation of measurement error — desviación estándar
∏operadorProduct over all data points i — operador producto
expoperadorExponential function — función exponencial
\mathcal{l}_{\rmdesi}=\prod_i\exp(-\frac{1}{2}[\frac{f(x_i)-y_i}{σ_i}]) · 2601.06656
$$H(f) = \mathbb{E}[I(Y > \tilde{Y}) I(f(X) > f(\tilde{X}))]$$
Probability that predicted and observed orders agree.
Qué hay en la fórmula
Hvariableconcordance probability — concordance probability
fvariablescoring function — function
Yvariableobserved response — response variable
Xvariableinput features — feature vector
Ỹvariableindependent copy of observed response — response variable
X̃variableindependent copy of input features — feature vector
Eoperadoraverages over the random variables — expectation operator
Ioperadorreturns 1 if condition true, 0 otherwise — indicator function
h(f_t)=\mathbb{e}_{x,\tilde{x},y,\tilde{y}}[i(y>\tilde{y})i(f_t(x)>f_t(\tilde{x}))] · 2607.00995
$$\log P(D|\theta) = -\frac{1}{2}\sum \left(\frac{(y_{\text{model}} - y_{\text{data}})^2}{\sigma^2} + \log(2\pi\sigma^2)\right)$$
Probability of data given model parameters with Gaussian errors.
Qué hay en la fórmula
P(D|θ)variableprobability of data given parameters — probabilidad
y_modelvariablemodel prediction — value
y_datavariableobserved data point — value
σvariablestandard deviation of Gaussian noise — desviación estándar
logoperadornatural logarithm — logaritmo
∑operadorsum over all data points — suma
\logp(d|θ)=-\frac{1}{2}\sum_{i=1}^n[\frac{(r_{\rmmodel}^{i}-r_{\rmdata}^{i})^2}{σ_{{\rmdata},i}^2+σ_{\rmsys}^2}+\log(2π(σ_{{\rmdata},i}^2+σ_{\rmsys}^2))] · 2607.05510v1
$$f(x) \propto x^{-k}$$
A probability distribution following a power law.
Qué hay en la fórmula
fvariableprobability density function — probability density function
xvariablerandom variable — variable aleatoria
kvariablepower law exponent — power law exponent
f(v)\proptov^{-5} · 2601.03344v2
$$P = \sin^2(\theta)$$
Probability oscillates with a phase angle.
Qué hay en la fórmula
Pvariableprobability of oscillation — probabilidad
θvariablemixing angle or phase — phase angle radian
p_{garrowγ}=\sin^2(\frac{2\kappab_0q\sqrt{mn}l}{c}) · 2605.14050v1
$$S = -\sum_i p_i \ln p_i$$
Measure of uncertainty in a probability distribution.
Qué hay en la fórmula
SvariableShannon entropy — entropía
p_ivariableProbability of the i-th outcome — probabilidad
\sum_ioperadorSum over all possible outcomes i — suma
\lnoperadorNatural logarithm (base e) — logaritmo natural
s=-\sum_ip_i\lnp_i · 2606.08686
h=-\sum_{i}p_i\log_2p_i · 2607.01833

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