Credencia es un término estadístico que expresa cuánto cree una persona que una proposición es verdadera. [1] Como ejemplo, una persona razonable creerá con un 50% de credibilidad que una moneda justa caerá cara la próxima vez que se lance. Si el premio por predecir correctamente el lanzamiento de la moneda es de $ 100, entonces una persona razonablemente neutral al riesgo apostará $ 49 en cara, pero no apostará $ 51 en cara.
La credibilidad es una medida de la fuerza de las creencias, expresada como porcentaje. Los valores de credibilidad oscilan entre 0% y 100%. La credibilidad está estrechamente relacionada con las probabilidades , y el nivel de credibilidad de una persona está directamente relacionado con las probabilidades en las que colocará una apuesta. La credibilidad es especialmente importante en las estadísticas bayesianas .
Si una bolsa contiene 4 canicas rojas y 1 canica azul, y una persona retira una canica al azar, entonces debe creer con 80% de credibilidad que la canica aleatoria será roja. En este ejemplo, la probabilidad de sacar una canica roja es del 80%.
Los valores de credibilidad pueden basarse completamente en sentimientos subjetivos. [1] [2] Por ejemplo, si Alice está bastante segura de que vio a Bob en la tienda el lunes, entonces podría decir: "Creo con un 90% de credibilidad que Bob estuvo en la tienda el lunes". Si el premio por estar en lo correcto es de $ 100, entonces Alice apostará $ 89 a que su memoria es correcta, pero no estaría dispuesta a apostar $ 91 o más. Dado que Alice tiene una credencial del 90%, este nivel de creencia se puede expresar como probabilidades de juego de las siguientes maneras:
- 90% de credibilidad
- Probabilidades fraccionarias de 1/9 (1 a 9)
- 1,11 cuotas decimales
- -900 probabilidades de línea de dinero
- El rendimiento de una apuesta de $ 100 es de $ 11,11 (más la apuesta inicial de $ 100).
Consulte el artículo probabilidades para las ecuaciones de conversión.
Referencias
- ^ a b Critch, Andrew. "Credencia - una medida de la fuerza de la fe" . Consultado el 18 de diciembre de 2014 .
- ^ Strevens, Michael. "Notas sobre la teoría de la confirmación bayesiana" (PDF) . Universidad de Nueva York . Consultado el 18 de diciembre de 2014 .