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A questo punto è naturale la domanda di come si faccia
ad essere ``sicuri'' del modello gaussiano. Come discusso
più volte nel testo e, più specificatamente nel
paragrafo 11.2
introducendo l'inferenza con modello gaussiano,
non siamo sicuri di niente, altrimenti non avremmo affrontato
questo lungo discorso sulla logica dell'incerto.
In particolare, nel paragrafo 11.2
abbiamo passato in rassegna
le credenze che ci portano ad adottare, almeno in prima istanza,
il modello gaussiano. Se, da un'occhiata ai dati sperimentali,
sorge il sospetto che un modello alternativo possa descrivere
meglio la dispersione delle osservazioni lo si può prendere
in considerazione, soppesando opportunamente l'abilità del nuovo
modello nel descrivere i dati sperimentali con la sua
plausibilità, secondo lo schema descritto nel capitolo
5 e sul quale torneremo nel capitolo ***.
Ad esempio, è chiaro che un modello ad hoc che segue
esattamente la forma dell'istogramma di frequenza osservato
è quello che massimizza la descrizione dei dati
(per definizione!), ma è anche quello al quale non si
crede per niente!
Come esempio di
(*** ritrovare o rifare
la figura con le 20
gaussiane e le venti distribuzioni uniformi non n picolo ***).
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Giulio D'Agostini
2001-04-02