Reglas de inferencia
El libro es sencillamente genial. Su característica principal es que MacKay resume las cosas en dos párrafos de forma clara, mientras que otros autores son confusos y escriben dos páginas. Empecé con la versión en línea, pero al final compré la versión impresa porque se lee mejor y, desde mi punto de vista, cada céntimo está bien invertido.
Un libro brillante escrito por alguien que parece haber sido un educador brillante. Me encanta el hecho de que se pueda leer todo el libro en línea antes de comprarlo. La versión en línea me pareció excelente, pero quería una copia impresa… ¡así de útil es este libro!
Teoría de la atribución Heider
schließenschließenNuestro equipo imparte una serie de conferencias y seminarios centrados en el diseño de sistemas empresariales y la gestión de datos en memoria. Los fuertes vínculos con la industria garantizan una estrecha conexión entre la teoría y su aplicación en el mundo real.schließenschließenSi tiene preguntas sobre alguna de nuestras publicaciones, póngase en contacto con los autores.schließen
Las preguntas que motivan la mayoría de los análisis de datos no son de naturaleza asociativa, sino causal. ¿Cuáles son las causas y cuáles los efectos de los acontecimientos observados? Sin embargo, los métodos estadísticos que se utilizan habitualmente hoy en día para responder a esas preguntas son de naturaleza asociativa. Pero “¡Correlación no implica causalidad!”, y una interpretación errónea suele dar lugar a una deducción incorrecta. En los últimos años, la causalidad ha pasado de ser un concepto nebuloso a convertirse en una teoría matemática. Esto se debe en gran medida al trabajo de Judea Pearl (2009), que ha recibido el Premio Turing 2011 por “contribuciones fundamentales a la inteligencia artificial a través del desarrollo de un cálculo para el razonamiento probabilístico y causal”.En esta conferencia, se examinan los conceptos matemáticos que constituyen la base de la inferencia causal y cómo pueden utilizarse para deducir relaciones causales a partir de datos observacionales. Tras adquirir una visión general de los conceptos necesarios, trabajará en tareas concretas en el contexto del procedimiento de inferencia causal. Además, presentará su trabajo y redactará un informe científico sobre los resultados de su aplicación.
Teoría de la atribución
Conocerá teoremas importantes de la teoría de la inferencia y las propiedades de convergencia de los estimadores. También aprenderá a derivar importantes estimadores puntuales, estimadores de intervalo y estadísticos de prueba en algunas aplicaciones seleccionadas.
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Significado de la inferencia
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La teoría de la inferencia correspondiente es una teoría psicológica propuesta por Edward E. Jones y Keith E. Davis (1965) que “da cuenta sistemáticamente de las inferencias de un perceptor acerca de lo que un actor estaba tratando de lograr con una acción particular”[1] El propósito de esta teoría es explicar por qué la gente hace atribuciones internas o externas. Las personas comparan sus acciones con acciones alternativas para evaluar las elecciones que han hecho, y al observar diversos factores pueden decidir si su comportamiento fue causado por una disposición interna. En este sentido, se utiliza el modelo de covariación, más concretamente el grado en que se atribuye el comportamiento a la persona frente a la situación. Estos factores son los siguientes: ¿tiene la persona elección en la participación en la acción, es su comportamiento esperado por su papel social y es su comportamiento consecuencia de su comportamiento normal?