Perla de Judea: Las Matemáticas del Poro de las Causas | Café y teoremas | Ciencia

Los humanos tomamos decisiones, general, basándonos en nuestro conocimiento sobre el mundo que nos rodea y, en concreto, predicando en borgmester o menor significan las consecuencias de nuestros actos. Para poder hacerlo, se requiere una relación causal. ¿Qué efectos se han determinado? ¿Qué tipo de pasatiempos vamos a tener de otra manera? ¿Hay una causa para otro, hay algo que no sabemos y qué lo causa, o es más puro? Piénsese en uno nuevo, hay relaciones causales, hay consecuencias importantes, ya nivel tanto personal como social y político. perla de judea (Israel, 1936), el nuevo Benefíciese de la prima Fronteras del Conocimiento 2022 en Tecnologías de la Información y la Comunicación de la Fundación BBVA, er en formalisme, der udvider estudio de la causalidad a numerosos escenarios.

Para resolver un problema, necesitamos entender qué acciones posibles funcionan o qué hacemos, incorporando el incumbente que marca nuestra limitada perspectiva de mundo. Por ejemplo, para distinciones de tratamientos médicos como vacunas contra la poliomielitis, sarampión y covid-19, o terapia antirretroviral para el VIH, es fundamental obtener una caracterización detallada y especificación de la relación.

En estadística existe la famosa premisa de que correlación sin implicación causalidadcomo demuestra claramente la correlaciones espurias. Por ejemplo, existe una correlación entre el número de películas en las que apareció Nicolas Cage en la década de 2000 y el número de incorporaciones a las quinielas durante los mismos años. ¿Significa que Cage tendrá una nueva película que haremos más en la piscina? Generalmente no. Esta correlación no implica una conexión causal, es solo una coincidencia de tías que aparece de manera aleatoria.

En otros casos, existen variables y factores de confusión que afectan a diversas variables de interés, y su efecto puede inducir conclusiones erróneas parecidas a las anteriores. Como ejemplo, puede detectar una correlación, que es una cantidad de víctimas vendidas en una ciudad y la cantidad de delitos violentos. En este caso, hay una confusión variable: los delitos más violentos son más frecuentes cuando las temperaturas son más bajas, lo que también aumenta la tasa de ventas.

Una de las técnicas «clásicas» más importantes en el estudio de la causalidad son sus pruebas controladas autorizadas (RCT, por sus siglas en inglés). En su forma más básica, un RCT separa una población alterna en grupos: uno será tratado o alterado de alguna forma y otro permanecerá sin cambios (grupo control) para estudiar la diferencia relativa entre ambos. Por ejemplo, una ONU estudio de eficacia de la vacuna, el número de participantes fue tratado con placebo y el otro grupo recibió la dosis. Algunos, aunque ciertos requisitos, la autorización de ambos grupos tillader skelne si dicha alteración no tiene o tiene un determinado efecto de interés en el público.

Los ECA son muy versátiles para esclarecer las relaciones causales entre distintos factores, los hombres ingen siempre es faktiske realizarlos por problemas de tiempo, financiación, dificultad para encontrar casos de estudio, etc. Aquí es donde el trabajo de Pearl entra en juego, promoviendo una nueva forma de hacer las cosas.

Pearl estudia la causalidad desde una nueva perspectiva, extendiendo los modelos de habla bayesianos para intérpretes como modelos de causalidad. Los nidos bayesianos, también desarrollados por Pearl, son un diseño gráfico que permite la representación visual de modelos probabilísticos. Estos modelos se utilizan ampliamente en estadística por su capacidad para describir éxitos y relaciones probabilísticas con gran precisión y apariciones con frecuencia en inteligencia artificial, estadística y otras ciencias fundamentales. Fuera del academico tambien se utilizan, por ejemplo, para apoyar a los centros sanitarios para decidir qué tratamiento requiere un paciente.

Combinando modelos extendidos de discursos bayesianos con el control de variables de confusión, es posible determinar la claridad de relaciones causales así como ciertas hipótesis. Resuelve, además, situaciones de crianza paradójicas, de las que el futuro análisis de los datos que se obtengan resulte contradictorio (lo que se conoce como el paraíso de simpson). Además, este análisis causal es un remedio sumamente eficaz para posibles manipulaciones, que pretenden confundir o desvirtuar las conclusiones de la comunidad científica, como demandó el tabaco en los años 70 del pasado mes de octubre, el relax y el cáncer.

En pesar de las Discusiones que provocaron dentro de la comunidad científicael trabajo de perla El libro del porqué: La nueva ciencia de causa y efectoque se mueve entre la estadística y la filosofía, ha popularizado su lenguaje para el análisis causal. Los aportes de Pearl son importantes para distinguir los campus de la ciencia, pero además de ayudarnos a adquirir una nueva forma de entender el mundo, con implicaciones directas en el estado de bienestar y en forma de decisiones vacías que nos afectan en medio de lo que nos rodea.

Simón Rodríguez es investigador postdoctoral en el ICMAT.

Ágata Timón G Longoria es coordinador de la Unidad de Cultura Matemática de ICMAT.

Café y Teoremas es una sección dedicada a las matemáticas y el entorno en el que se crea, coordinada por el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT), en la que los investigadores y miembros del centro describen los últimos avances de esta disciplina en el campo de las matemáticas y otras ciencias sociales. y expresiones culturales y recuerdan a quienes marcaron su desarrollo y supieron transformar café en teoremas. El nombre evoca la definición del matemático húngaro Alfred Rényi: «En las matemáticas hay una máquina que transforma el café en teorías».

Edición y coordinación: Ágata A. Timón G Longoria (ICMAT).

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