The Book Of Why. The New Science Of Cause And Effe: The New Science of Cause and Effect por Judea Pearl y Dana Mackenzie

The Book Of Why. The New Science Of Cause And Effe: The New Science of Cause and Effect por Judea Pearl y Dana Mackenzie

Resumen corto: The Book of Why (2018) introduce conceptos básicos de métodos estadísticos y nos explica como entender el mundo a través de un modelo matemático de causalidad. Durante décadas, los estadísticos han insistido en el mantra "correlación no implica causalidad". El resultado ha sido el estancamiento en muchas formas de investigación, y este libro tiene como objetivo cambiar esta tendencia.

¿Quién es Judea Pearl?

Judea Pearl es una científica y filósofa. En 2011, ganó el premio Turing, el prestigioso premio en informática. Es autor de Causality, Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems and Causal Inference in Statistics.

¿Quién es Dana Mackenzie?

Dana Mackenzie es escritora y matemática. Es el autor de The Universe in Zero Words y The Big Splat, o How Our Moon Came to Be.

La causalidad

No importa cuál sea nuestra disciplina o lo que hagamos para ganarnos la vida, en algún momento estamos obligados a tener algunas preguntas fundamentales sobre cómo las cosas llegaron a ser como son, o cómo deberían ser.

Cuando pasamos de la experiencia personal y anecdótica y buscamos reglas más sustanciales para seguir adelante, podemos usar las matemáticas y las estadísticas para ayudarnos. Para sacarle partido, debemos distinguir entre los factores que afectan el resultado y los que parecen hacerlo, separar entre causalidad y correlación.

La causalidad indica que una relación es de causa y efecto, mientras que la correlación implica una especie de conexión entre dos variables, pero nada lo es.

En este libro, los autores Pearl y Mackenzie nos ayudan a replantear algunas de las "verdades" básicas en matemáticas, para sacar un mayor partido a nuestro conocimiento y mejorar nuestro proceso de toma de decisiones. Incluso podríamos aprender a jugar un poco mejor con nuestra vida en el camino.

Correlación no implica causalidad

La frase "correlación no implica causalidad" se ha aceptado como un hecho durante las últimas décadas. En parte, esto se debe al hecho de que la comunidad científica ha minimizado la causalidad como idea. A principios del siglo XX, el matemático inglés Karl Pearson personificó este punto de vista.

El laboratorio de biometría de Pearson era la principal autoridad en estadística del mundo, y era probable que afirmara que la ciencia no era más que datos puros...

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