Teoría Bayesiana de la Confirmación

La teoría bayesiana de la confirmación analiza el apoyo evidencial en términos de probabilidades actualizadas por el teorema de Bayes.

Definition

La teoría bayesiana de la confirmación sostiene que los grados de creencia de un agente deben satisfacer los axiomas de probabilidad y actualizarse mediante la condicionalización, de modo que la evidencia confirma una hipótesis solo si aumenta la probabilidad de esa hipótesis.

Scope

Este tema abarca la explicación probabilística de la confirmación como un aumento de la probabilidad, el papel de las probabilidades a priori y las verosimilitudes, la actualización mediante la condicionalización, los argumentos de la apuesta holandesa (Dutch-book) y la convergencia, y problemas persistentes como la elección de las probabilidades a priori, el problema de la evidencia antigua y el desacuerdo entre las medidas de confirmación.

Core questions

• ¿Qué significa que la evidencia confirme una hipótesis probabilísticamente?
• ¿Cómo deben asignarse y restringirse las probabilidades a priori?
• ¿Los argumentos de la apuesta holandesa y la convergencia justifican las normas bayesianas?
• ¿Cómo puede la evidencia ya conocida confirmar una teoría (el problema de la evidencia antigua)?

Key concepts

• probabilidad a priori
• verosimilitud
• probabilidad a posteriori
• condicionalización
• apuesta holandesa
• convergencia de opiniones
• problema de la evidencia antigua

Key theories

Confirmación probabilística

La evidencia E confirma la hipótesis H cuando la probabilidad a posteriori de H dado E excede su probabilidad a priori, calculada mediante el teorema de Bayes a partir de las verosimilitudes y las probabilidades a priori.

Bayesianismo subjetivo

Las probabilidades se interpretan como grados coherentes de creencia, y la racionalidad requiere la conformidad con el cálculo de probabilidades y la actualización mediante la condicionalización.

History

Basándose en la probabilidad lógica de Carnap y la probabilidad subjetiva de de Finetti, la teoría bayesiana de la confirmación maduró desde la década de 1960 hasta convertirse en el marco probabilístico dominante. El libro de texto de Howson y Urbach codificó el enfoque subjetivo; el estudio de Earman de 1992 expuso sus éxitos y dificultades no resueltas.

Debates

El problema de las probabilidades a priori

Los críticos objetan que las probabilidades a priori subjetivas hacen que la confirmación sea arbitraria, mientras que los bayesianos apelan a los teoremas de convergencia y a las restricciones de coherencia para argumentar que las probabilidades a priori se desvanecen con la evidencia.

Key figures

• Rudolf Carnap
• Colin Howson
• Peter Urbach
• John Earman
• Bruno de Finetti

Seminal works

• carnap1950
• howsonurbach2006
• earman1992

Frequently asked questions

¿Qué es el problema de la evidencia antigua?

Si la evidencia ya es conocida, su probabilidad es 1, por lo que la condicionalización sobre ella no puede aumentar la probabilidad de una hipótesis. Sin embargo, hechos conocidos (como el perihelio de Mercurio para la relatividad general) confirman claramente las teorías, lo que plantea un desafío para la explicación bayesiana más simple.