Bifalgorithm post · Brisk · Chapter 1
How can background knowledge drive a conditional probability to zero or one?
How can background knowledge drive a conditional probability to zero or one? (Brisk · Chapter 1) — "Background knowledge can even peg our probability estimate…
Ideas in this flowchart
- La probabilidad condicional revisa las probabilidades al restringir el mundo de posibilidades.
- El conocimiento previo puede llevar una probabilidad condicional hasta 0 o hasta 1.
- Si el ganador es cantante de country, la probabilidad de que sea menor de edad es 0: Pr(U | C) = 0.
- Si el ganador es menor de edad, la probabilidad de que sea mujer es 1: Pr(F | U) = .4/.4 = 1.
- Para calcular una probabilidad condicional, se conservan únicamente los resultados compatibles con los eventos conocidos.
- Al saber que ocurrió F, se elimina visualmente a David y el conjunto F pasa a representar todo el mundo restringido.
- En la perspectiva restringida a las ganadoras mujeres, los elementos menores de edad representan una proporción mayor.
- La mitad de los elementos de estrellas de rock queda oculta, por lo que solo permanece Kelly entre los tres elementos restantes.
- Las personas reúnen hechos y revisan continuamente sus creencias sobre el mundo.
- Al aprender que ocurrió K1, la estimación inicial Pr(X) se actualiza a Pr(X | K1).
- Al aprender también que ocurrió K2, la estimación se actualiza a Pr(X | K1 ∩ K2).
- Cada nuevo hecho elimina posibilidades incompatibles; por eso el denominador se hace progresivamente más pequeño.
