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pero no sus causas. La aproximación bayesiana a la inferencia
estadística que defendió se transformó, a caballo entre los siglos
XIX y xx, en una más entre las herramientas puestas al día por los
estadísticos Karl Pearson (1857-1936), Ronald A. Fisher (1890-
1962), Egon Pearson (1895-1980, hijo del primero) y Jerzy Neyman
(1894-1981). Estos cuatro matemáticos interesados por la gené-
tica, la eugenesia y la biología, y que compartían un talante clara-
mente antibayesiano, pusieron a punto los métodos estadísticos
modernos. Pero fue gracias a la contribución de Laplace que la
estadística dejó de ser una ciencia meramente descriptiva para
transformarse en una ciencia inductiva, capaz de hacer prediccio-
nes ( aunque, por su método, sea puramente deductiva, matemá-
tica). Una nueva estrella brillaba en el finnamento.
LA REGLA DE LAPLACE
La teoría de la probabilidad que propuso Laplace se articula en
torno a la célebre regla de Laplace. Aunque definiciones más o
menos similares pueden encontrarse en trabajos anteriores de
EL ERROR DE D'ALEMBERT
En la Enciclopedia, D'Alembert se encargó de escribir el artículo dedicado a
la probabilidad. Su hostilidad para con esta noción contrastaba con el entu-
siasmo que mostraban Condorcet y Laplace. Pero hay más, D'Alembert cal-
culó la probabilidad de obtener una cara (c) y una cruz(+) al tirar dos mone-
das y se equivocó. Afirmaba que la probabilidad es 1/3, dado que
supuestamente solo hay un caso favorable (cara y cruz) entre los tres posibles
(dos caras, dos cruces, y cara y cruz). Su error fue que no reparó en que pue- ·
de obtenerse una cara y una cruz de dos formas distintas: cara-cruz (c+) y
cruz-cara ( +c). Por tanto, la probabilidad real es 2/ 4, puesto que hay dos
casos favorables entre los cuatro posibles (cc, ++, c+, +c). Laplace no dejó
escapar la ocasión de mostrar el error de su antiguo maestro.
132 PROBABILIDAD Y DETERMINISMO
