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- Le mot probabilité a été utilisé dans une variété de domaine depuis qu'il a été appliqué à l'étude mathématique des jeux de hasard. Est-ce que la probabilité mesure la tendance réelle physique de quelque chose de se produire, ou est-ce qu'elle est une mesure du degré auquel on croit qu'il se produira, ou faut-il compter sur ces deux éléments ? Pour répondre à ces questions, les mathématiciens interprètent les valeurs de probabilité de la théorie des probabilités. Il existe deux grandes catégories d'interprétations de la probabilité qui peuvent être appelées probabilités de "preuve" et de "physique". Les probabilités physiques, qui sont aussi appelées probabilités objectives, ou de fréquence, sont associées à des systèmes physiques aléatoires tels que des jeux de roulette, des dés ou des atomes radioactifs. Dans de tels systèmes, un type donné d'événement (comme un dé qui donne un six) tend à se produire à un taux persistant, ou à une "fréquence relative", d'un nombre d'essais inconnu. Les probabilités physiques expliquent ou sont invoquées pour expliquer ces fréquences stables. Les deux principaux types de théories des probabilités physiques sont des comptes fréquentistes (tels que ceux de Venn, Reichenbach et de von Mises) et les comptes de propension (tels que ceux de Popper, Miller, (en) et Fetzer). La probabilité bayésienne, ou probabilité subjective basée sur les informations disponibles (les preuves à disposition - anglais: evidence), peut être affectée à n'importe quelle déclaration, même si aucun processus aléatoire n'est impliqué, comme un moyen de représenter sa plausibilité. Selon la plupart, ces probabilités basées sur les preuves sont considérées comme des degrés de croyance, définis en termes similaires à ceux d'un pari contre certaines cotes. Les quatre interprétations principales de ces probabilités « évidentielles » sont : l'interprétation classique (par exemple, celle de Laplace), l'interprétation subjective (de Finetti et Savage), l'épistémique ou l'interprétation inductive (Ramsey, Cox), et l'interprétation logique (Keynes et Carnap). Il y a aussi des interprétations de probabilités de preuve considérées comme des probabilités subjectives de groupes, qui sont souvent étiquetées comme « intersubjectives » (terme proposé par Gillies et Rowbottom). Certaines interprétations de probabilité sont associées à des approches de l'inférence statistique, y compris les et les tests d'hypothèses. L'interprétation physique, par exemple, est adoptée par les utilisateurs de méthodes statistiques « fréquentistes », tels que Ronald Fisher, Jerzy Neyman et Egon Pearson. Les statisticiens de l'école bayésienne adverse acceptent généralement l'existence et l'importance des probabilités physiques, mais considèrent également que le calcul des probabilités de preuve est à la fois valide et nécessaire dans les statistiques. Cet article, cependant, se concentre sur les interprétations de la probabilité plutôt que les théories de l'inférence statistique. La terminologie de ce sujet est assez confuse, en partie parce que les probabilités sont étudiées dans une variété de domaines académiques. Le mot « fréquentiste » est particulièrement délicat. Pour les philosophes, il se réfère à une théorie particulière de la probabilité physique, qui a été plus ou moins abandonnée. Pour les scientifiques, d'autre part, la « probabilité fréquentiste » est simplement un autre nom pour la probabilité physique (ou objective). Ceux qui font la promotion de la vue de « statistiques fréquentistes » d'inférence de Bayes comme une approche de l'inférence statistique qui ne reconnaît que les probabilités physiques. Aussi l'adjectif « objective », tel qu'il est appliqué à la probabilité, signifie parfois exactement ce que « physique » signifie, mais est également utilisé des probabilités de preuve qui sont fixés par des contraintes rationnelles, telles que les probabilités logiques et épistémiques.[pas clair] (fr)
- Le mot probabilité a été utilisé dans une variété de domaine depuis qu'il a été appliqué à l'étude mathématique des jeux de hasard. Est-ce que la probabilité mesure la tendance réelle physique de quelque chose de se produire, ou est-ce qu'elle est une mesure du degré auquel on croit qu'il se produira, ou faut-il compter sur ces deux éléments ? Pour répondre à ces questions, les mathématiciens interprètent les valeurs de probabilité de la théorie des probabilités. Il existe deux grandes catégories d'interprétations de la probabilité qui peuvent être appelées probabilités de "preuve" et de "physique". Les probabilités physiques, qui sont aussi appelées probabilités objectives, ou de fréquence, sont associées à des systèmes physiques aléatoires tels que des jeux de roulette, des dés ou des atomes radioactifs. Dans de tels systèmes, un type donné d'événement (comme un dé qui donne un six) tend à se produire à un taux persistant, ou à une "fréquence relative", d'un nombre d'essais inconnu. Les probabilités physiques expliquent ou sont invoquées pour expliquer ces fréquences stables. Les deux principaux types de théories des probabilités physiques sont des comptes fréquentistes (tels que ceux de Venn, Reichenbach et de von Mises) et les comptes de propension (tels que ceux de Popper, Miller, (en) et Fetzer). La probabilité bayésienne, ou probabilité subjective basée sur les informations disponibles (les preuves à disposition - anglais: evidence), peut être affectée à n'importe quelle déclaration, même si aucun processus aléatoire n'est impliqué, comme un moyen de représenter sa plausibilité. Selon la plupart, ces probabilités basées sur les preuves sont considérées comme des degrés de croyance, définis en termes similaires à ceux d'un pari contre certaines cotes. Les quatre interprétations principales de ces probabilités « évidentielles » sont : l'interprétation classique (par exemple, celle de Laplace), l'interprétation subjective (de Finetti et Savage), l'épistémique ou l'interprétation inductive (Ramsey, Cox), et l'interprétation logique (Keynes et Carnap). Il y a aussi des interprétations de probabilités de preuve considérées comme des probabilités subjectives de groupes, qui sont souvent étiquetées comme « intersubjectives » (terme proposé par Gillies et Rowbottom). Certaines interprétations de probabilité sont associées à des approches de l'inférence statistique, y compris les et les tests d'hypothèses. L'interprétation physique, par exemple, est adoptée par les utilisateurs de méthodes statistiques « fréquentistes », tels que Ronald Fisher, Jerzy Neyman et Egon Pearson. Les statisticiens de l'école bayésienne adverse acceptent généralement l'existence et l'importance des probabilités physiques, mais considèrent également que le calcul des probabilités de preuve est à la fois valide et nécessaire dans les statistiques. Cet article, cependant, se concentre sur les interprétations de la probabilité plutôt que les théories de l'inférence statistique. La terminologie de ce sujet est assez confuse, en partie parce que les probabilités sont étudiées dans une variété de domaines académiques. Le mot « fréquentiste » est particulièrement délicat. Pour les philosophes, il se réfère à une théorie particulière de la probabilité physique, qui a été plus ou moins abandonnée. Pour les scientifiques, d'autre part, la « probabilité fréquentiste » est simplement un autre nom pour la probabilité physique (ou objective). Ceux qui font la promotion de la vue de « statistiques fréquentistes » d'inférence de Bayes comme une approche de l'inférence statistique qui ne reconnaît que les probabilités physiques. Aussi l'adjectif « objective », tel qu'il est appliqué à la probabilité, signifie parfois exactement ce que « physique » signifie, mais est également utilisé des probabilités de preuve qui sont fixés par des contraintes rationnelles, telles que les probabilités logiques et épistémiques.[pas clair] (fr)
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