Relación filosófica entre el modelo estocástico y el mecanismo determinista detrás del problema

Question

Tengo una pregunta sobre la filosofía que utiliza la teoría de la probabilidad/estadística para resolver algunos problemas del mundo real de los que todavía no tenemos una comprensión completa de su mecanismo determinista.

Por ejemplo, para simular algunos problemas de la naturaleza, como no conocemos el mecanismo científico completo que hay detrás, podemos intentar tomar prestadas las teorías estocásticas, lo que significa que asumimos que la naturaleza de este problema real es aleatoria. Sin embargo, es muy posible que este problema real se rija por alguna forma determinista que aún desconocemos. Entonces, ¿hay alguna contradicción entre estas dos? Parece que estamos admitiendo tanto el determinismo (mecanismo que aún no conocemos) como el estocástico (utilizar un modelo estocástico para resolverlo). ¿Y cómo podríamos juzgar los resultados del modelo estocástico de esta manera?

Answer 1

Digamos que el verdadero proceso de generación de datos es $$y_i = f(x_i, z_i)$$ Digamos que en su lugar lo modelamos como una función $g$ de algún subconjunto del mundo $x_i$ más algún término de error $\epsilon_i$ . $$y_i = g(x_i) + \epsilon_i$$ Por lo tanto, $\epsilon_i = f(x_i, z_i) - g(x_i)$ . El término de error puede ser un recolector de basura que acumula todo lo que no observa, no modela, no entiende, etc... Y se puede tratar $\epsilon_i$ como variable aleatoria.

---

Pequeña posdata... cuando se llega al nivel más bajo de la física, el mundo tampoco se vuelve determinista.