Le bayésianisme connaît un succès croissant dans des domaines du savoir toujours plus nombreux. Le présent ouvrage vise d'abord à présenter l'état actuel du bayésianisme dans ses différentes dimensions, de la logique et la philosophie des probabilités jusqu'à la pratique des sciences empiriques, en passant par la théorie statistique. Il prétend également interroger l'unité des approches bayésiennes, entre les disciplines et dans le temps. Enfin, il aborde la question de savoir quelle est la portée de ces approches et comment il convient d'interpréter leur succès. Faut-il, en particulier, considérer que la fécondité d'un modèle bayésien signifie que ce dont il est un modèle est bayésien (en un sens qui resterait à préciser)??

L'ouvrage se veut abordable par un lectorat certes motivé, mais pas nécessairement spécialiste. L'exposé est pluridisciplinaire et tous les auteurs sont familiers ou acteurs, en leur domaine, des développements les plus contemporains du bayésianisme. Il s'agit de faire comprendre l'intérêt des approches bayésiennes, parfois en les comparant aux méthodes plus classiques avec lesquelles elles viennent rivaliser, et en explorant un éventail de projets et de disciplines qui soit aussi large que possible. Un tel projet éditorial est inédit en français.

Le bayésianisme aujourd'hui ; fondements et pratiques

Si les causes sont ainsi notre pain quotidien, elles ne vont pourtant pas sans soulever un certain nombre de problèmes conceptuels et pratiques.Les philosophes essaient depuis maintenant plusieurs siècles de cerner la causalité, mais aucun n’a réussi à formuler une caractérisation qui soit complètement satisfaisante. C’est qu’aucune de nos intuitions relatives à la causalité n’est infaillible et ne permet de formuler une définition valant sans exception.Dans ces conditions, nous appuyer sur ces intuitions pour identifier les causes nous conduit parfois à nous tromper. Il arrive que des causes réelles restent cachées, se manifestant si peu que nous ne pouvons les détecter. Plus souvent, nos erreurs proviennent de ce que nous croyons voir des causes là où il y a, en fait, des coïncidences seulement fortuites ou des relations plus complexes que nous ne saisissons pas. Enfin, dans le cas où il y a bien une cause qui explique ce que nous observons, il n’est pas rare que nous attribuions à ces phénomènes une autre cause, d’une façon qui, pour être plus intuitive, n’en est pas moins fausse.C’est ce que nous découvrirons dans ce livre à partir de nombreux exemples de telles erreurs parfois inquiétantes, parfois amusantes.

Causes toujours ! Les pièges de la causalité

...CauseS toujours... Si les causes sont ainsi notre pain quotidien, elles ne vont pourtant pas sans soulever un certain nombre de problèmes conceptuels et pratiques. Les philosophes essaient depuis maintenant plusieurs siècles de cerner la causalité, mais aucun n'a réussi à formuler une caractérisation qui soit complètement satisfaisante. C'est qu'aucune de nos intuitions relatives à la causalité n'est infaillible et ne permet de formuler une définition valant sans exception. Dans ces conditions, nous appuyer sur ces intuitions pour identifier les causes nous conduit parfois à nous tromper. Il arrive que des causes réelles restent cachées, se manifestant si peu que nous ne pouvons les détecter. Plus souvent, nos erreurs proviennent de ce que nous croyons voir des causes là où il y a, en fait, des coïncidences seulement fortuites ou des relations plus complexes que nous ne saisissons pas. Enfin, dans le cas où il y a bien une cause qui explique ce que nous observons, il n'est pas rare que nous attribuions à ces phénomènes une autre cause, d'une façon qui, pour être plus intuitive, n'en est pas moins fausse. C'est ce que nous découvrirons dans ce livre à partir de nombreux exemples de telles erreurs parfois inquiétantes, parfois amusantes.

Causes toujours ! - Les pièges de la causalité

LES THEORIES PROBABILISTES DE LA CAUSALITE. 
L'idée fondatrice. Des corrélations trompeuses à la théorie de 
Suppes. Limites de la théorie de Suppes. LA VOIE 
HYPOTHETICO-DEDUCTIVE. Modèles causaux 
probabilistes. Une procédure hypothético-déductive. 
Caractéristiques et limites. UNE VOIE INDUCTIVE ?. Un 
aperçu sur les méthodes RB. Vue détaillée des méthodes RB. 
Peut-on parler d'induction?. LIMITES ET PORTEE DE 
L'UTILISATION DES RESEAUX BAYESIENS. Hypothèses 
véhiculées par les méthodes RB. Limites des méthodes RB. 
Portée des méthodes RB

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