b'\n_START_ARTICLE_\nProbabilidad bayesiana\n_START_PARAGRAPH_\nLa probabilidad bayesiana es una de las diferentes interpretaciones del concepto de probabilidad. La interpretaci\xc3\xb3n bayesiana de la probabilidad puede ser vista como una extensi\xc3\xb3n de la l\xc3\xb3gica proposicional que permite razonar con hip\xc3\xb3tesis, es decir, las proposiciones cuya veracidad o falsedad son inciertas._NEWLINE_La probabilidad bayesiana pertenece a la categor\xc3\xada de las probabilidades probatorias; para evaluar la probabilidad de una hip\xc3\xb3tesis, la probabilista bayesiana especifica alguna probabilidad a priori, que se actualiza a continuaci\xc3\xb3n, a la luz de nuevos y relevantes datos (en pruebas).\xe2\x80\x8b La interpretaci\xc3\xb3n bayesiana proporciona un conjunto est\xc3\xa1ndar de los procedimientos y las f\xc3\xb3rmulas para realizar este c\xc3\xa1lculo._NEWLINE_En contraste con la interpretaci\xc3\xb3n de la probabilidad como la "frecuencia" o "propensi\xc3\xb3n" de alg\xc3\xban fen\xc3\xb3meno, la probabilidad bayesiana es una cantidad que se asigna para el prop\xc3\xb3sito de representar un estado de conocimiento,\xe2\x80\x8b o un estado de creencia.\xe2\x80\x8b En la vista bayesiana, una probabilidad se asigna a una hip\xc3\xb3tesis, mientras que bajo el punto de vista frecuentista, una hip\xc3\xb3tesis es t\xc3\xadpicamente probada sin ser asignada una probabilidad._NEWLINE_El t\xc3\xa9rmino "bayesiano" se refiere al matem\xc3\xa1tico del siglo XVIII y te\xc3\xb3logo Thomas Bayes, que proporcion\xc3\xb3 el primer tratamiento matem\xc3\xa1tico de un problema no trivial de la inferencia bayesiana.\xe2\x80\x8b El matem\xc3\xa1tico Pierre-Simon Laplace fue pionero y populariz\xc3\xb3 lo que ahora se llama probabilidad bayesiana.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_En t\xc3\xa9rminos generales, hay dos puntos de vista sobre la probabilidad bayesiana que interpretan el concepto de probabilidad de diferentes maneras. Seg\xc3\xban el punto de vista objetivista, las reglas de la estad\xc3\xadstica bayesiana pueden justificarse por exigencias de la racionalidad y la coherencia, y la interpretan como una extensi\xc3\xb3n de la l\xc3\xb3gica.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Seg\xc3\xban la visi\xc3\xb3n subjetivista, cuantifica la probabilidad de una "opini\xc3\xb3n personal".\xe2\x80\x8b Muchos m\xc3\xa9todos modernos de aprendizaje autom\xc3\xa1tico se basan en los principios bayesianos objetivistas.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nProbabilidades bayesianas objetivas y subjetivas\n_START_PARAGRAPH_\nEn t\xc3\xa9rminos generales, hay dos interpretaciones sobre la probabilidad bayesiana. Para los objetivistas, interpretar la probabilidad como una extensi\xc3\xb3n de la l\xc3\xb3gica, la probabilidad cuantifica la expectativa razonable de que todos (incluso un "robot") que comparten el mismo conocimiento compartan de acuerdo con las reglas de las estad\xc3\xadsticas bayesianas, lo que puede justificarse mediante el teorema de Cox.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Para los subjetivistas, la probabilidad corresponde a una creencia personal.\xe2\x80\x8b La racionalidad y la coherencia permiten una variaci\xc3\xb3n sustancial dentro de las restricciones que plantean; las restricciones est\xc3\xa1n justificadas por el argumento del libro holand\xc3\xa9s o por la teor\xc3\xada de la decisi\xc3\xb3n y el teorema de Finetti.\xe2\x80\x8b Las variantes objetivas y subjetivas de la probabilidad bayesiana difieren principalmente en su interpretaci\xc3\xb3n y construcci\xc3\xb3n de la probabilidad previa.\n_START_SECTION_\nHistoria\n_START_PARAGRAPH_\nEl t\xc3\xa9rmino bayesiano se refiere a Thomas Bayes (1702-1761), quien demostr\xc3\xb3 un caso especial de lo que ahora se llama el Teorema de Bayes en un documento titulado " Un ensayo para resolver un problema en la doctrina de las posibilidades".\xe2\x80\x8b En ese caso especial, las distribuciones anteriores y posteriores fueron distribuciones Beta y los datos provinieron de los ensayos de Bernoulli . Fue Pierre-Simon Laplace (1749-1827) quien introdujo una versi\xc3\xb3n general del teorema y lo us\xc3\xb3 para abordar problemas en mec\xc3\xa1nica celeste , estad\xc3\xadsticas m\xc3\xa9dicas, confiabilidad y jurisprudencia.\xe2\x80\x8b  La inferencia bayesiana temprana, que utilizaba prismas uniformes siguiendo el principio de insuficiencia de raz\xc3\xb3n de Laplace, se llamaba " probabilidad inversa " (porque infiere hacia atr\xc3\xa1s de las observaciones a los par\xc3\xa1metros, o de los efectos a las causas).\xe2\x80\x8b Despu\xc3\xa9s de la d\xc3\xa9cada de 1920, la "probabilidad inversa" fue suplantada en gran medida por una colecci\xc3\xb3n de m\xc3\xa9todos que pas\xc3\xb3 a llamarse estad\xc3\xadsticas frecuentistas.\xe2\x80\x8b'