text:
# Tillandsia pruinosa
Tillandsia pruinosa es una especie de planta epífita dentro del género  Tillandsia. Es originaria de América.

## Descripción
Son plantas acaulescentes, que alcanzan un tamaño de 8–14 cm de alto. Hojas de 8–14 cm de largo; vainas de 2 cm de ancho, café pálidas a café-rojizas, densamente pálido-lepidotas; láminas angostamente triangulares, 0.4–0.8 cm de ancho, involutas, densamente patente-lepidotas. Escapo de 2.5–4 cm de largo, cubierto por las hojas y por las brácteas foliáceas del escapo; inflorescencia simple, erecta, 2–5.5 cm de largo, con 2–5 flores, brácteas florales 1–2.5 cm de largo, más largas que los sépalos, imbricadas, erectas, patentes en fruto, ecarinadas o carinadas apicalmente, lisas o finamente nervadas, indumento cinéreo-lepidoto patente, subcartáceas a coriáceas, flores sésiles; sépalos 1–1.4 cm de largo, libres, los 2 posteriores carinados, el anterior ecarinado; pétalos morados. Los frutos son cápsulas de 3 cm de largo.

## Distribución y hábitat
Especie poco común, se encuentra en nebliselvas, a una altitud de 0–1200 m; fr dic–mar; desde los Estados Unidos (Florida) y México a Brasil y Ecuador.

## Cultivares
- Tillandsia 'Chanza'[10]
- Tillandsia 'Pruinariza'[10]
- Tillandsia 'Sweet Chocolate'[10]

## Taxonomía
Tillandsia pruinosa fue descrita por  Peter Olof Swartz y publicado en Flora Indiae Occidentalis 1: 594. 1797.
Etimología
Tillandsia: nombre genérico que fue nombrado por Carlos Linneo en 1738 en honor al médico y botánico finlandés Dr. Elias Tillandz (originalmente Tillander) (1640-1693).
pruinosa: epíteto latíno que significa "escarchada"
Sinonimia
- Platystachys pruinosa (Sw.) Beer
- Platystachys tortilis Beer
- Tillandsia breviscapa A.Rich.
- Tillandsia tortilis Klotzsch ex Beer[12][13]

title: Tillandsia pruinosa

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'''''Tillandsia pruinosa''''' es una [[especie (biología)|especie]] de [[epífita|planta epífita]] dentro del género  ''[[Tillandsia]]''. Es originaria de [[América]].
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==Descripción==
Son plantas acaulescentes, que alcanzan un tamaño de 8–14 cm de alto. Hojas de 8–14 cm de largo; vainas de 2 cm de ancho, café pálidas a café-rojizas, densamente pálido-lepidotas; láminas angostamente triangulares, 0.4–0.8 cm de ancho, involutas, densamente patente-lepidotas. [[Escapo]] de 2.5–4 cm de largo, cubierto por las hojas y por las brácteas foliáceas del escapo; inflorescencia simple, erecta, 2–5.5 cm de largo, con 2–5 flores, brácteas florales 1–2.5 cm de largo, más largas que los sépalos, imbricadas, erectas, patentes en fruto, ecarinadas o carinadas apicalmente, lisas o finamente nervadas, indumento cinéreo-lepidoto patente, subcartáceas a coriáceas, flores sésiles; sépalos 1–1.4 cm de largo, libres, los 2 posteriores carinados, el anterior ecarinado; pétalos morados. Los frutos son cápsulas de 3 cm de largo.<ref name = Trop/>
==Distribución y hábitat==
Especie poco común, se encuentra en nebliselvas, a una altitud de 0–1200 m; fr dic–mar; desde los [[Estados Unidos]] ([[Florida]]) y [[México]] a [[Brasil]] y [[Ecuador]].<ref>[http://www.efloras.org/florataxon.aspx?flora_id=1&taxon_id=222000400 Flora of North America, ''Tillandsia pruinosa'' Swartz, Flora Indiae Occidentalis. 1: 594. 1797. ]</ref><ref>[http://bonap.net/MapGallery/County/Tillandsia%20pruinosa.png Biota of North America Program, 2013 county distribution map]</ref><ref>[http://www.dpi.inpe.br/referata/arq/22_Rafael_Bromelias/Bromelia_Mata_Atlantica.pdf BROMELIACEAE DA MATA ATLÂNTICA BRASILEIRA] {{Wayback|url=http://www.dpi.inpe.br/referata/arq/22_Rafael_Bromelias/Bromelia_Mata_Atlantica.pdf |date=20110706160944 }} retrieved 22 October 2009</ref><ref>[http://www.selby.org/index.php?src=gendocs&link=bic_bromcr&category=Research An Annotated Checklist of the Bromeliaceae of Costa Rica] retrieved 3 November 2009</ref><ref>[https://web.archive.org/web/20071030213014/http://www.selby.org/clientuploads/research/Bromeliaceae/Bromeliaceae_Mexico_Selbyana_25_2004.pdf Checklist of Mexican Bromeliaceae with Notes on Species Distribution and Levels of Endemism] retrieved 3 November 2009</ref><ref>[http://www.selby.org/index.php?src=gendocs&link=bic_venbro2&category=Research Checklist of Venezuelan Bromeliaceae with Notes on Species Distribution by State and Levels of Endemism] retrieved 3 November 2009</ref><ref>[http://journal.bsi.org/V33/1/#The%20Florida%20Bromeliads:%20Tillandsia%20pruinosa BSI Journal V33(1) The Florida Bromeliads: Tillandsia pruinosa] {{Wayback|url=http://journal.bsi.org/V33/1/#The%20Florida%20Bromeliads:%20Tillandsia%20pruinosa |date=20190205210314 }} Retrieved 3 October 2011</ref>

==Cultivares==
* [[Tillandsia 'Chanza'|''Tillandsia'' 'Chanza']]<ref name=n/>
* [[Tillandsia 'Pruinariza'|''Tillandsia'' 'Pruinariza']]<ref name=n>[http://www.bsi.org/brom_info/cultivar/bcr.html BSI Cultivar Registry] {{Wayback|url=http://www.bsi.org/brom_info/cultivar/bcr.html |date=20091202073716 }} Retrieved 11 October 2009</ref>
* [[Tillandsia 'Sweet Chocolate'|''Tillandsia'' 'Sweet Chocolate']]<ref name=n/>

== Taxonomía ==
''Tillandsia pruinosa'' fue descrita por  [[Peter Olof Swartz]] y publicado en ''[[Flora Indiae Occidentalis]]'' 1: 594. 1797.<ref name = Trop>{{cita web |url=http://www.tropicos.org/Name/4300583 |título= ''Tillandsia pruinosa''|fechaacceso=28 de abril de 2015 |formato= |obra=  Tropicos.org. [[Missouri Botanical Garden]]}}</ref>
;Etimología:
'''''Tillandsia''''': nombre genérico que fue nombrado por [[Carlos Linneo]] en 1738 en honor al médico y botánico [[Finlandia|finlandés]] Dr. [[Elias Tillandz]] (originalmente [[Tillandz|Tillander]]) (1640-1693).

'''''pruinosa''''': [[epíteto]] [[latín]]o que significa "escarchada"<ref>[http://www.winternet.com/~chuckg/dictionary/dictionary.147.html En Epítetos Botánicos]</ref>
;Sinonimia:
* ''Platystachys pruinosa'' (Sw.) Beer
* ''Platystachys tortilis'' Beer
* ''Tillandsia breviscapa'' A.Rich.
* ''Tillandsia tortilis'' Klotzsch ex Beer<ref>{{cita web |url= http://www.theplantlist.org/tpl1.1/record/kew-269555 |título= ''Tillandsia pruinosa''|formato= |obra= [[The Plant List]] |fechaacceso=28 de abril de 2015}}</ref><ref name = Kew>{{cita web |url= http://apps.kew.org/wcsp/namedetail.do?name_id=269555 |título= ''Tillandsia pruinosa'' |fechaacceso=28 de abril de 2015 |formato= |obra=  [[Royal Botanic Gardens, Kew]]: World Checklist of Selected Plant Families}}</ref>
== Véase también ==
* [[Terminología descriptiva de las plantas]]
* [[Anexo:Cronología de la botánica]]
* [[Historia de la Botánica]]

==Referencias==
{{listaref}}
==Bibliografía==
#  CONABIO. 2009. Catálogo taxonómico de especies de México. 1. In Capital Nat. México. CONABIO, Mexico City.
#  Davidse, G., M. Sousa Sánchez & A.O. Chater. 1994. Alismataceae a Cyperaceae. 6: i–xvi, 1–543. In G. Davidse, M. Sousa Sánchez & A.O. Chater (eds.) Fl. Mesoamer.. Universidad Nacional Autónoma de México, México, D. F.
#  Dodson, C.H., A.H. Gentry & F.M. Valverde Badillo. 1985. Fl. Jauneche 1–512. Banco Central del Ecuador, Quito.
#  Flora of North America Editorial Committee, e. 2000. Magnoliophyta: Alismatidae, Arecidae, Commelinidae (in part), and Zingiberidae. Fl. N. Amer. 22: i–xxiii, 1–352.
#  Forzza, R. C. 2010. Lista de espécies Flora do Brasil https://web.archive.org/web/20150906080403/http://floradobrasil.jbrj.gov.br/2010/. Jardim Botânico do Rio de Janeiro, Río de Janeiro.
#  Funk, V. A., P. E. Berry, S. Alexander, T. H. Hollowell & C. L. Kelloff. 2007. Checklist of the Plants of the Guiana Shield (Venezuela: Amazonas, Bolivar, Delta Amacuro; Guyana, Surinam, French Guiana). Contr. U.S. Natl. Herb. 55: 1–584.  View in Biodiversity Heritage Library
#  Gilmartin, A. J. 1972. The Bromeliaceae of Ecuador. Phanerog. Monogr. 4: 1–255.
#  Hokche, O., P. E. Berry & O. Huber. (eds.) 2008. Nuevo Cat. Fl. Vasc. Venez. 1–859. Fundación Instituto Botánico de Venezuela, Caracas.
#  Holst, B. K. 1994. Checklist of Venezuelan Bromeliaceae with notes on species distribution by state and levels of endemism. Selbyana 15: 132–149.

==Enlaces externos==
{{wikispecies|Tillandsia pruinosa|''Tillandsia pruinosa''}}
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{{Control de autoridades}}
[[Categoría:Tillandsia|pruinosa]]
[[Categoría:Plantas epifitas]]
[[Categoría:Flora de América]]
[[Categoría:Plantas descritas en 1797]]
[[Categoría:Plantas descritas por Swartz]]

title: Estado de conservación

Estado de conservación: · Preocupación menor (UICN)

title: Taxonomía

Reino: Plantae

Subreino: Tracheobionta

División: Magnoliophyta

Clase: Liliopsida

Subclase: Commelinidae

Orden: Poales

Familia: Bromeliaceae

Subfamilia: Tillandsioideae

Género: Tillandsia

Especie: T. pruinosa · Sw.


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# Painkulam
Painkulam es una  ciudad censal situada en el distrito de Kanyakumari en el estado de Tamil Nadu (India). Su población es de 23630 habitantes (2011). Se encuentra a 40 km de Thiruvananthapuram y a 83 km de Tirunelveli.

## Demografía
Según el censo de 2011 la población de Painkulam era de 23630 habitantes, de los cuales 11709 eran hombres y 11921 eran mujeres. Painkulam tiene una tasa media de alfabetización del 89,66%, superior a la media estatal del 80,09%: la alfabetización masculina es del 92,40%, y la alfabetización femenina del 86,97%.

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title: Painkulam

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'''Painkulam''' es una  [[ciudad censal]] situada en el [[distrito de Kanyakumari]] en el estado de [[Tamil Nadu]] ([[India]]). Su población es de 23630 habitantes (2011).<ref name="census2011.co.in"> </ref> Se encuentra a 40 km de [[Thiruvananthapuram]] y a 83 km de [[Tirunelveli]].

== Demografía ==
Según el censo de 2011 la población de Painkulam era de 23630 habitantes, de los cuales 11709 eran hombres y 11921 eran mujeres.<ref name="census2011.co.in">{{Cita web|url=https://www.census2011.co.in/data/town/643118-painkulam-tamil-nadu.html|título=Painkulam Census Town City Population Census 2011-2021 {{!}} Tamil Nadu|fechaacceso=2022-1-27|sitioweb=www.census2011.co.in}}</ref> Painkulam tiene una tasa media de [[alfabetización]] del 89,66%, superior a la media estatal del 80,09%: la alfabetización masculina es del 92,40%, y la alfabetización femenina del 86,97%.

== Referencias ==
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[[Categoría:Localidades de Tamil Nadu]]

title: Painkulam

Entidad: Localidad

• País: India

• Estado: Tamil Nadu

• Distrito: Kanyakumari

Huso horario: IST UTC +5:30


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# Epistemología bayesiana
La epistemología bayesiana es un enfoque formal para varios temas de la epistemología que tiene sus raíces en el trabajo de Thomas Bayes en el campo de la teoría de la probabilidad. Una ventaja de su método formal en contraste con la epistemología tradicional es que sus conceptos y teoremas pueden definirse con un alto grado de precisión. Se basa en la idea de que las creencias pueden interpretarse como probabilidades subjetivas. Como tales, están sujetas a las leyes de la teoría de la probabilidad, que actúan como normas de racionalidad. Estas normas pueden dividirse en condiciones estáticas, que rigen la racionalidad de las creencias en cualquier momento, y condiciones dinámicas, que rigen cómo los agentes racionales deben cambiar sus creencias al recibir nueva evidencia. La expresión bayesiana más característica de estos principios se encuentra en la forma de los llamados "Dutch books", que ilustran la irracionalidad en los agentes a través de una serie de apuestas que conducen a una pérdida para el agente sin importar cuál de los eventos probabilísticos ocurra. Los bayesianos han aplicado estos principios fundamentales a varios temas epistemológicos, pero el bayesianismo no cubre todos los temas de la epistemología tradicional. El problema de la confirmación en la filosofía de la ciencia, por ejemplo, puede abordarse a través del principio bayesiano de condicionalización al sostener que una pieza de evidencia confirma una teoría si aumenta la probabilidad de que esta teoría sea verdadera. Se han hecho varias propuestas para definir el concepto de coherencia en términos de probabilidad, generalmente en el sentido de que dos proposiciones cohesionan si la probabilidad de su conjunción es mayor que si estuvieran neutralmente relacionadas entre sí. El enfoque bayesiano también ha sido fructífero en el campo de la epistemología social, por ejemplo, con respecto al problema del testimonio o al problema de la creencia grupal. El bayesianismo todavía enfrenta varias objeciones teóricas que no han sido completamente solucionadas.

## Relación con la epistemología tradicional
La epistemología tradicional y la epistemología bayesiana son ambas formas de epistemología, pero difieren en varios aspectos, por ejemplo, con respecto a su metodología, su interpretación de la creencia, el papel que desempeña la justificación o la confirmación en ellas y algunos de sus intereses de investigación. La epistemología tradicional se centra en temas como el análisis de la naturaleza del conocimiento, generalmente en términos de creencias verdaderas justificadas, las fuentes del conocimiento, como la percepción o el testimonio, la estructura de un cuerpo de conocimiento, por ejemplo en forma de fundacionalismo o coherentismo, y el problema del escepticismo filosófico o la cuestión de si el conocimiento es posible en absoluto. Estas investigaciones suelen basarse en intuiciones epistémicas y consideran las creencias como o presentes o ausentes. La epistemología bayesiana, por otro lado, trabaja formalizando conceptos y problemas, que a menudo son vagos en el enfoque tradicional. Por lo tanto, se centra más en las intuiciones matemáticas y promete un mayor grado de precisión. Considera creencias como un fenómeno continuo que se presenta en varios grados, los llamados "credences". Algunos bayesianos incluso han sugerido que debería abandonarse la noción regular de creencia. Pero también hay propuestas para conectar las dos, por ejemplo, la tesis lockeana, que define la creencia como un grado de creencia por encima de un determinado umbral. La justificación desempeña un papel central en la epistemología tradicional, mientras que los bayesianos se han centrado en las nociones relacionadas de confirmación y desconfirmación a través de la evidencia. La noción de evidencia es importante para ambos enfoques, pero solo el enfoque tradicional se ha interesado en estudiar las fuentes de evidencia, como la percepción y la memoria. El bayesianismo, por otro lado, se ha centrado en el papel de la evidencia para la racionalidad: cómo debe ajustarse el grado de creencia de alguien al recibir nueva evidencia. Existe una analogía entre las normas bayesianas de racionalidad en términos de leyes probabilísticas y las normas tradicionales de racionalidad en términos de consistencia deductiva. Ciertos problemas tradicionales, como el tema del escepticismo sobre nuestro conocimiento del mundo exterior, son difíciles de expresar en términos bayesianos.

## Fundamentos
La epistemología bayesiana se basa solo en unos pocos principios fundamentales, que pueden usarse para definir varias otras nociones y pueden aplicarse a muchos temas de la epistemología. En esencia, estos principios constituyen condiciones sobre cómo debemos asignar grados de creencia a proposiciones. Determinan lo que un agente idealmente racional creería. Los principios básicos pueden dividirse en principios sincrónicos o estáticos, que rigen cómo se deben asignar las creencias en cualquier momento, y principios diacrónicos o dinámicos, que determinan cómo el agente debe cambiar sus creencias al recibir nueva evidencia. Los axiomas de probabilidad y el "principio principal" pertenecen a los principios estáticos, mientras que el principio de condicionalización rige los aspectos dinámicos como una forma de inferencia probabilística. La expresión bayesiana más característica de estos principios se encuentra en forma de "Dutch books", que ilustran irracionalidad en agentes a través de una serie de apuestas que conducen a una pérdida para el agente sin importar cuál de los eventos probabilísticos ocurra. Esta prueba para determinar la irracionalidad se ha denominado la "prueba pragmática autoderrotista" (pragmatic self-defeat test).

### Creencias, probabilidad y apuestas
Una diferencia importante con respecto a la epistemología tradicional es que la epistemología bayesiana no se centra en la noción de creencia simple, sino en la noción de grados de creencia, los llamados "credences". Este enfoque trata de captar la idea de certeza: creemos en todo tipo de afirmaciones, pero estamos más seguros de algunas, como que la tierra es redonda, que de otras, como que Platón fue el autor del Primer Alcibíades. Estos grados vienen en valores entre 0 y 1. 0 corresponde a incredulidad total, 1 corresponde a creencia total y 0,5 corresponde a suspensión de la creencia. Según la interpretación bayesiana de la probabilidad, los grados de creencia representan probabilidades subjetivas. Siguiendo a Frank P. Ramsey, se interpretan en términos de la disposición a apostar dinero por una afirmación. Así, tener un grado de creencia de 0,8 (es decir, el 80%) de que su equipo de fútbol favorito ganará el próximo partido significaría estar dispuesto a apostar hasta cuatro dólares por la oportunidad de obtener una ganancia de un dólar. Este relato establece una estrecha conexión entre la epistemología bayesiana y la teoría de la decisión. Podría parecer que el comportamiento de las apuestas es solo un área especial y, como tal, no es adecuado para definir una noción tan general como grados de creencia. Pero, como sostiene Ramsey, apostamos todo el tiempo si se entiende en el sentido más amplio. Por ejemplo, al ir a la estación de tren, apostamos a que el tren llegará a tiempo, de lo contrario nos habríamos quedado en casa. De la interpretación de los grados de creencia en términos de la disposición a hacer apuestas se desprende que sería irracional atribuir un grado de 0 o 1 a cualquier proposición, excepto a las contradicciones y tautologías. La razón de esto es que atribuir estos valores extremos significaría que uno estaría dispuesto a apostar cualquier cosa, incluida la propia vida, incluso si la recompensa fuera mínima. Otro efecto colateral negativo de tales grados extremos es que se fijan permanentemente y ya no pueden actualizarse al adquirir nueva evidencia.
Este principio central del bayesianismo, que los grados de creencia se interpretan como probabilidades subjetivas y, por lo tanto, se rigen por las normas de probabilidad, se ha denominado probabilismo. Estas normas expresan la naturaleza de las creencias de los agentes idealmente racionales. No exigen qué grado de creencia deberíamos tener en una sola creencia determinada, por ejemplo, si lloverá mañana. En cambio, restringen el sistema de creencias en su conjunto. Por ejemplo, si el grado de creencia en que lloverá mañana es de 0,8, entonces el grado de creencia en la proposición contraria, es decir, que no lloverá mañana, debería ser de 0,2, no de 0,1 ni de 0,5. Según Stephan Hartmann y Jan Sprenger, los axiomas de probabilidad pueden expresarse mediante las siguientes dos leyes: (1) {\displaystyle P(A)=1} para cualquier tautología {\displaystyle A}; (2) Para proposiciones incompatibles (mutuamente excluyentes) {\displaystyle A} y {\displaystyle B}, {\displaystyle P(A\lor B)=P(A)+P(B)}.
Otro principio bayesiano importante de los grados de creencias es el principio principal debido a David Lewis. Afirma que nuestro conocimiento de las probabilidades objetivas debe corresponder a nuestras probabilidades subjetivas en forma de grados de creencia. Así, si uno sabe que la probabilidad objetiva de que una moneda salga cara es del 50%, entonces el grado de creencia de que la moneda saldrá cara debería ser de 0,5.
Los axiomas de probabilidad junto con el principio principal determinan el aspecto estático o sincrónico de la racionalidad: cómo deben ser las creencias de un agente cuando solo se considera un momento. Pero la racionalidad también implica un aspecto dinámico o diacrónico, que entra en juego para cambiar los grados de creencia al ser confrontado con nueva evidencia. Este aspecto está determinado por el principio de condicionalización.

### Principio de condicionalización
El principio de condicionalización rige cómo el grado de creencia de un agente en una hipótesis debe cambiar al recibir nueva evidencia a favor o en contra de esta hipótesis. Como tal, expresa el aspecto dinámico de cómo se comportarían los agentes racionales ideales. Se basa en la noción de probabilidad condicional, que es la medida de la probabilidad de que un evento ocurra dado que otro evento ya ha ocurrido. La probabilidad incondicional de que {\displaystyle A} ocurra se suele expresar como {\displaystyle P(A)}, mientras que la probabilidad condicional de que {\displaystyle A} ocurra dado que {\displaystyle B} ya ha ocurrido se escribe como {\displaystyle P(A\mid B)}. Por ejemplo, la probabilidad de lanzar una moneda dos veces y que la moneda salga cara dos veces es solo del 25%. Pero la probabilidad condicional de que esto ocurra dado que la moneda ha salido cara en el primer lanzamiento es entonces del 50%. El principio de condicionalización aplica esta idea a las creencias: debemos cambiar nuestro grado de creencia de que la moneda saldrá cara dos veces al recibir evidencia de que ya ha salido cara en el primer lanzamiento. La probabilidad asignada a la hipótesis antes del evento se llama probabilidad a priori. La probabilidad después se llama probabilidad a posteriori. Según el principio simple de condicionalización, esto se puede expresar de la siguiente manera: {\displaystyle P_{\text{posterior}}(H)=P_{\text{prior}}(H\mid E)={\frac {P_{\text{prior}}(H\land E)}{P_{\text{prior}}(E)}}}. Entonces, la probabilidad posterior de que la hipótesis sea verdadera es igual a la probabilidad condicional a priori de que la hipótesis sea verdadera en relación con la evidencia, que es igual a la probabilidad a priori de que tanto la hipótesis como la evidencia sean verdaderas, dividida por la probabilidad a priori de que la evidencia sea verdadera. La expresión original de este principio, denominada teorema de Bayes, puede deducirse directamente de esta formulación.
El principio simple de condicionalización hace la suposición de que nuestro grado de creencia en la evidencia adquirida, es decir, su probabilidad posterior, es 1, lo cual no es realista. Por ejemplo, los científicos a veces necesitan descartar evidencia previamente aceptada al hacer nuevos descubrimientos, lo que sería imposible si el grado de creencia correspondiente fuera 1. Una forma alternativa de condicionalización, propuesta por Richard Jeffrey, ajusta la fórmula para tener en cuenta la probabilidad de la evidencia: {\displaystyle P_{\text{posterior}}(H)=P_{\text{prior}}(H\mid E)\cdot P_{\text{posterior}}(E)+P_{\text{prior}}(H\mid \lnot E)\cdot P_{\text{posterior}}(\lnot E)}.

### Dutch books
Un Dutch book es una serie de apuestas que necesariamente resulta en una pérdida. Un agente es vulnerable a un Dutch book si sus grados de creencia violan las leyes de probabilidad. Esto puede ocurrir tanto en casos sincrónicos, en los que el conflicto se produce entre creencias mantenidas al mismo tiempo, como en casos diacrónicos, en los que el agente no responde adecuadamente a nueva evidencia. En el caso sincrónico más simple, solo dos creencias están involucradas: la creencia en una proposición y en su negación. Las leyes de la probabilidad sostienen que la suma de estos dos grados de creencia debe ser 1, ya que o la proposición o su negación son verdaderas. Los agentes que violan esta ley son vulnerables a un Dutch book sincrónico. Por ejemplo, dada la proposición de que lloverá mañana, supongamos que el grado de creencia de un agente de que es verdadera es 0,51 y el grado de que es falsa también es 0,51. En este caso, el agente estaría dispuesto a aceptar dos apuestas a $ 0,51 por la oportunidad de ganar $ 1: una que lloverá y otra que no lloverá. Las dos apuestas juntas cuestan $ 1,02, lo que resulta en una pérdida de $ 0,02, sin importar si lloverá o no. El principio detrás de los Dutch books diacrónicos es el mismo, pero son más complicados, ya que implican hacer apuestas antes y después de recibir nueva evidencia y tienen que tener en cuenta que hay una pérdida en cada caso, sin importar cómo resulte la evidencia.
Hay diferentes interpretaciones sobre lo que significa que un agente es vulnerable a un Dutch book. Según la interpretación tradicional, tal vulnerabilidad revela que el agente es irracional, ya que se involucraría voluntariamente en un comportamiento que no es en su mejor interés personal. Un problema con esta interpretación es que asume la omnisciencia lógica como requisito para la racionalidad, lo que es problemático especialmente en casos diacrónicos complicados. Una interpretación alternativa utiliza los Dutch books como "una especie de heurística para determinar cuándo los grados de creencia de uno tienen el potencial de ser pragmáticamente autoderrotistas". Esta interpretación es compatible con mantener una visión más realista de la racionalidad frente a las limitaciones humanas.
Los Dutch books están estrechamente relacionados con los axiomas de probabilidad. El teorema Dutch book sostiene que solo las asignaciones de grados de creencia que no siguen los axiomas de probabilidad son vulnerables a los Dutch books. El teorema Dutch book inverso afirma que ninguna asignación de grados de creencia que siga estos axiomas es vulnerable a un Dutch book.

## Aplicaciones

### Teoría de la confirmación
En la filosofía de la ciencia, la confirmación se refiere a la relación entre una pieza de evidencia y una hipótesis confirmada por ella.  La teoría de la confirmación es el estudio de la confirmación y la desconfirmación: cómo las hipótesis científicas son apoyadas o refutadas por la evidencia. La teoría bayesiana de la confirmación proporciona un modelo de confirmación basado en el principio de condicionalización. Una pieza de evidencia confirma una teoría si la probabilidad condicional de esa teoría en relación con la evidencia es mayor que la probabilidad incondicional de la teoría por sí misma. Expresado formalmente: {\displaystyle P(H\mid E)>P(H)}. Si la evidencia disminuye la probabilidad de la hipótesis, entonces la desconfirma. Por lo general, los científicos no solo están interesados en si una pieza de evidencia apoya una teoría, sino también en cuánto apoyo proporciona. Hay diferentes maneras de determinar este grado.  La versión más simple solo mide la diferencia entre la probabilidad condicional de la hipótesis relativa a la evidencia y la probabilidad incondicional de la hipótesis, es decir, el grado de apoyo es {\displaystyle P(H\mid E)-P(H)}. El problema con la medición de este grado es que depende de la certeza de la teoría antes de recibir la evidencia. Así, si un científico ya está muy seguro de que una teoría es verdadera, entonces una pieza de evidencia más no afectará mucho su creencia, incluso si la evidencia es muy fuerte. Existen otras condiciones para cómo debe comportarse una medida de evidencia, por ejemplo, evidencia sorprendente, es decir, evidencia que tenía una probabilidad baja por sí sola, debe proporcionar más apoyo. Los científicos a menudo se enfrentan al problema de tener que decidir entre dos teorías en competencia. En tales casos, el interés no está tanto en la confirmación absoluta, o en cuánto una nueva evidencia apoyaría esta o aquella teoría, sino en la confirmación relativa, es decir, en qué teoría está más apoyada por la nueva evidencia.
Un problema bien conocido en la teoría de la confirmación es la paradoja del cuervo de Carl Gustav Hempel. Hempel comienza señalando que ver un cuervo negro cuenta como evidencia para la hipótesis de que todos los cuervos son negros, mientras que ver una manzana verde generalmente no se considera evidencia a favor o en contra de esta hipótesis. La paradoja consiste en la consideración de que la hipótesis "todos los cuervos son negros" es lógicamente equivalente a la hipótesis "si algo no es negro, entonces no es un cuervo". Así, ya que ver una manzana verde cuenta como evidencia para la segunda hipótesis, también debería contar como evidencia para la primera. El bayesianismo permite que ver una manzana verde apoye la hipótesis del cuervo mientras explica nuestra intuición inicial de lo contrario. Este resultado se alcanza si asumimos que ver una manzana verde proporciona un apoyo mínimo, pero aún positivo para la hipótesis del cuervo, mientras que ver un cuervo negro proporciona un apoyo significativamente mayor.

### Coherencia
La coherencia desempeña un papel central en varias teorías epistemológicas, por ejemplo, en la teoría de la coherencia de la verdad o en la teoría de la coherencia de la justificación. Se suele suponer que los conjuntos de creencias tienen más probabilidades de ser verdaderos si son coherentes que en caso contrario. Por ejemplo, es más probable que confiemos en un detective que pueda conectar todas las piezas de evidencia en una historia coherente. Pero no hay un acuerdo general sobre cómo definir la coherencia.  El bayesianismo se ha aplicado a este campo sugiriendo definiciones precisas de la coherencia en términos de probabilidad, que luego pueden emplearse para abordar otros problemas relacionados con la coherencia. Una de estas definiciones fue propuesta por Tomoji Shogenji, quien sugiere que la coherencia entre dos creencias es igual a la probabilidad de su conjunción dividida por las probabilidades de cada una por sí misma, es decir, {\displaystyle Coherencia(A,B)={\frac {P(A\land B)}{(P(A)\cdot P(B))}}}.  Intuitivamente, esto mide la probabilidad de que las dos creencias sean verdaderas al mismo tiempo, en comparación con la probabilidad de que esto suceda si estuvieran neutralmente relacionadas entre sí. La coherencia es alta si las dos creencias son relevantes entre sí. La coherencia definida de esta manera es relativa a una asignación de grados de creencia. Esto significa que dos proposiciones pueden tener una coherencia alta para un agente y una coherencia baja para otro agente debido a la diferencia en las probabilidades a priori de las creencias de los agentes.

### Epistemología social
La epistemología social estudia la relevancia de los factores sociales para el conocimiento. En el campo de la ciencia, por ejemplo, esto es relevante, ya que los científicos individuales a menudo tienen que confiar en los descubrimientos de otros científicos para progresar. El enfoque bayesiano puede aplicarse a varios temas de la epistemología social. Por ejemplo, el razonamiento probabilístico puede utilizarse en el ámbito del testimonio para evaluar qué tan confiable es un informe determinado. De esta manera, se puede demostrar formalmente que los informes de testigos que son probabilísticamente independientes entre sí proporcionan más apoyo que de otro modo. Otro tema de la epistemología social se refiere a la cuestión de cómo agregar las creencias de los individuos dentro de un grupo para llegar a la creencia del grupo en su conjunto. El bayesianismo aborda este problema agregando las asignaciones de probabilidad de los diferentes individuos.

## Objeciones

### Problema de los priores
Para realizar inferencias probabilísticas basadas en nueva evidencia, es necesario tener una probabilidad a priori ya asignada a la proposición en cuestión. Pero esto no siempre es así: hay muchas proposiciones que el agente nunca ha considerado y, por lo tanto, carece de un grado de creencia. Este problema suele resolverse asignando una probabilidad a la proposición en cuestión para aprender de la nueva evidencia a través de la condicionalización. El problema de los priores se refiere a la cuestión de cómo se debe realizar esta asignación inicial. Los bayesianos subjetivos sostienen que no hay o hay pocas condiciones, aparte de la coherencia probabilística, que determinen cómo asignamos las probabilidades iniciales. El argumento a favor de esta libertad en la elección de los grados iniciales de creencia es que los grados cambiarán a medida que adquiramos más evidencia y convergerán en el mismo valor después de suficientes pasos, sin importar por dónde empecemos. Los bayesianos objetivos, por otro lado, afirman que hay varias condiciones que determinan la asignación inicial. Una condición importante es el principio de indiferencia. Establece que los grados de creencia deben distribuirse equitativamente entre todos los resultados posibles. Por ejemplo, el agente quiere predecir el color de las bolas sacadas de una urna que contiene solo bolas rojas y negras sin ninguna información sobre la proporción de bolas rojas y negras. Aplicado a esta situación, el principio de indiferencia afirma que el agente debe asumir inicialmente que la probabilidad de sacar una bola roja es del 50%. Esto se debe a consideraciones de simetría: es la única asignación en la que las probabilidades a priori son invariantes a un cambio de etiqueta. Aunque este enfoque funciona para algunos casos, produce paradojas en otros. Otra objeción es que no se deben asignar probabilidades a priori basadas en la ignorancia inicial.

### Problema de la omnisciencia lógica
Las normas de racionalidad según las definiciones estándar de la epistemología bayesiana asumen la omnisciencia lógica: el agente tiene que asegurarse de seguir exactamente todas las leyes de la probabilidad para todas sus creencias con el fin de contar como racional. Quien no lo hace es vulnerable a los Dutch books y, por lo tanto, es irracional. Este es un estándar poco realista para los seres humanos, como han señalado los críticos.

### Problema de la evidencia antigua
El problema de la evidencia antigua se refiere a casos en los que el agente no sabe, en el momento de adquirir una pieza de evidencia, que confirma una hipótesis, pero solo se entera de esta relación de apoyo más tarde. Normalmente, el agente aumentaría su creencia en la hipótesis después de descubrir esta relación. Pero esto no está permitido en la teoría bayesiana de la confirmación, ya que la condicionalización solo puede ocurrir cuando hay un cambio de la probabilidad de la afirmación evidencial, lo cual no es el caso. Por ejemplo, la observación de ciertas anomalías en la órbita de Mercurio es evidencia para la teoría de la relatividad general. Pero estos datos se habían obtenido antes de que se formulara la teoría, contando así como evidencia antigua.

title: Epistemología bayesiana

wikitext:
La '''epistemología bayesiana''' es un enfoque formal para varios temas de la [[epistemología]] que tiene sus raíces en el trabajo de [[Thomas Bayes]] en el campo de la teoría de la probabilidad.<ref name="Olsson" /> Una ventaja de su método formal en contraste con la epistemología tradicional es que sus conceptos y teoremas pueden definirse con un alto grado de precisión. Se basa en la idea de que las [[creencia]]s pueden interpretarse como [[Probabilidad bayesiana|probabilidades subjetivas]]. Como tales, están sujetas a las leyes de la [[teoría de la probabilidad]], que actúan como normas de racionalidad. Estas normas pueden dividirse en condiciones estáticas, que rigen la [[racionalidad]] de las creencias en cualquier momento, y condiciones dinámicas, que rigen cómo los agentes racionales deben cambiar sus creencias al recibir nueva evidencia. La expresión bayesiana más característica de estos principios se encuentra en la forma de los llamados "[[Dutch book]]s", que ilustran la irracionalidad en los agentes a través de una serie de apuestas que conducen a una pérdida para el agente sin importar cuál de los eventos probabilísticos ocurra. Los bayesianos han aplicado estos principios fundamentales a varios temas epistemológicos, pero el bayesianismo no cubre todos los temas de la epistemología tradicional. El problema de la confirmación en la [[filosofía de la ciencia]], por ejemplo, puede abordarse a través del ''principio bayesiano de condicionalización'' al sostener que una pieza de evidencia confirma una teoría si aumenta la probabilidad de que esta teoría sea verdadera. Se han hecho varias propuestas para definir el concepto de [[Consistencia (lógica)|coherencia]] en términos de probabilidad, generalmente en el sentido de que dos proposiciones cohesionan si la probabilidad de su conjunción es mayor que si estuvieran neutralmente relacionadas entre sí. El enfoque bayesiano también ha sido fructífero en el campo de la [[epistemología social]], por ejemplo, con respecto al problema del [[testimonio]] o al problema de la creencia grupal. El bayesianismo todavía enfrenta varias objeciones teóricas que no han sido completamente solucionadas.

== Relación con la epistemología tradicional ==
La epistemología tradicional y la epistemología bayesiana son ambas formas de epistemología, pero difieren en varios aspectos, por ejemplo, con respecto a su metodología, su interpretación de la creencia, el papel que desempeña la justificación o la confirmación en ellas y algunos de sus intereses de investigación. La epistemología tradicional se centra en temas como el análisis de la ''naturaleza del conocimiento'', generalmente en términos de [[Problema de Gettier#L noción de creencia verdadera justificada|creencias verdaderas justificadas]], las ''fuentes del conocimiento'', como la percepción o el testimonio, la ''estructura de un cuerpo de conocimiento'', por ejemplo en forma de [[fundacionalismo]] o [[coherentismo]], y el ''problema del escepticismo'' filosófico o la cuestión de si el conocimiento es posible en absoluto.<ref>{{cite web |last1=Truncellito |first1=David A. |title=Epistemology |url=https://iep.utm.edu/epistemo/ |website=Internet Encyclopedia of Philosophy |access-date=2021-3-5}}</ref><ref>{{cite web |last1=Steup |first1=Matthias |last2=Neta |first2=Ram |title=Epistemology |url=https://plato.stanford.edu/entries/epistemology/ |website=The Stanford Encyclopedia of Philosophy |publisher=Metaphysics Research Lab, Stanford University |access-date=2021-3-5 |date=2020}}</ref> Estas investigaciones suelen basarse en intuiciones epistémicas y consideran las creencias como o presentes o ausentes.<ref name="Hartmann">{{cite book |last1=Hartmann |first1=Stephan |last2=Sprenger |first2=Jan |title=The Routledge Companion to Epistemology |date=2010 |publisher=London: Routledge |pages=609–620 |url=https://philpapers.org/rec/BOVSIO |chapter=Bayesian Epistemology}}</ref> La epistemología bayesiana, por otro lado, trabaja formalizando conceptos y problemas, que a menudo son vagos en el enfoque tradicional. Por lo tanto, se centra más en las intuiciones matemáticas y promete un mayor grado de precisión.<ref name="Olsson">{{cite book |last1=Olsson |first1=Erik J. |title=Introduction to Formal Philosophy |date=2018 |publisher=Springer |pages=431–442 |url=https://philpapers.org/rec/OLSBE |chapter=Bayesian Epistemology}}</ref><ref name="Hartmann"/> Considera creencias como un fenómeno continuo que se presenta en varios grados, los llamados "credences".<ref name="Hájek">{{cite journal |last1=Hájek |first1=Alan |last2=Lin |first2=Hanti |title=A Tale of Two Epistemologies? |journal=Res Philosophica |date=2017 |volume=94 |issue=2 |pages=207–232 |doi=10.5840/resphilosophica201794264 |url=https://philpapers.org/rec/HJEATO}}</ref> Algunos bayesianos incluso han sugerido que debería abandonarse la noción regular de creencia.<ref name="Talbott">{{cite web |last1=Talbott |first1=William |title=Bayesian Epistemology |url=https://plato.stanford.edu/entries/epistemology-bayesian/ |website=The Stanford Encyclopedia of Philosophy |publisher=Metaphysics Research Lab, Stanford University |access-date=2021-3-6 |date=2016}}</ref> Pero también hay propuestas para conectar las dos, por ejemplo, la ''tesis lockeana'', que define la creencia como un grado de creencia por encima de un determinado umbral.<ref>{{cite journal |last1=Dorst |first1=Kevin |title=Lockeans Maximize Expected Accuracy |journal=Mind |date=2019 |volume=128 |issue=509 |pages=175–211 |doi=10.1093/mind/fzx028 |url=https://philpapers.org/rec/DORLME-2}}</ref><ref>{{cite journal |last1=Locke |first1=Dustin Troy |title=The Decision-Theoretic Lockean Thesis |journal=Inquiry: An Interdisciplinary Journal of Philosophy |date=2014 |volume=57 |issue=1 |pages=28–54 |doi=10.1080/0020174x.2013.858421 |s2cid=85521556 |url=https://philpapers.org/rec/LOCTDL}}</ref> La [[Teoría de la justificación|justificación]] desempeña un papel central en la epistemología tradicional, mientras que los bayesianos se han centrado en las nociones relacionadas de confirmación y desconfirmación a través de la evidencia.<ref name="Hájek"/> La noción de evidencia es importante para ambos enfoques, pero solo el enfoque tradicional se ha interesado en estudiar las fuentes de evidencia, como la percepción y la memoria. El bayesianismo, por otro lado, se ha centrado en el papel de la evidencia para la racionalidad: cómo debe ajustarse el grado de creencia de alguien al recibir nueva evidencia.<ref name="Hájek"/> Existe una analogía entre las normas bayesianas de racionalidad en términos de leyes probabilísticas y las normas tradicionales de racionalidad en términos de consistencia deductiva.<ref name="Hájek"/><ref name="Talbott"/> Ciertos problemas tradicionales, como el tema del escepticismo sobre nuestro conocimiento del mundo exterior, son difíciles de expresar en términos bayesianos.<ref name="Hájek"/>

== Fundamentos ==
La epistemología bayesiana se basa solo en unos pocos principios fundamentales, que pueden usarse para definir varias otras nociones y pueden aplicarse a muchos temas de la epistemología.<ref name="Hájek"/><ref name="Hartmann"/> En esencia, estos principios constituyen condiciones sobre cómo debemos asignar grados de creencia a proposiciones. Determinan lo que un agente idealmente racional creería.<ref name="Talbott"/> Los principios básicos pueden dividirse en principios sincrónicos o estáticos, que rigen cómo se deben asignar las creencias en cualquier momento, y principios diacrónicos o dinámicos, que determinan cómo el agente debe cambiar sus creencias al recibir nueva evidencia. Los ''axiomas de probabilidad'' y el "principio principal" pertenecen a los principios estáticos, mientras que el principio de condicionalización rige los aspectos dinámicos como una forma de [[Inferencia bayesiana|inferencia probabilística]].<ref name="Talbott"/><ref name="Hartmann"/> La expresión bayesiana más característica de estos principios se encuentra en forma de "Dutch books", que ilustran irracionalidad en agentes a través de una serie de apuestas que conducen a una pérdida para el agente sin importar cuál de los eventos probabilísticos ocurra.<ref name="Hartmann"/> Esta prueba para determinar la irracionalidad se ha denominado la "prueba pragmática autoderrotista" (''pragmatic self-defeat test'').<ref name="Talbott"/>

=== Creencias, probabilidad y apuestas ===
Una diferencia importante con respecto a la epistemología tradicional es que la epistemología bayesiana no se centra en la noción de creencia simple, sino en la noción de grados de creencia, los llamados "credences".<ref name="Olsson"/> Este enfoque trata de captar la idea de certeza:<ref name="Hartmann"/> creemos en todo tipo de afirmaciones, pero estamos más seguros de algunas, como que la tierra es redonda, que de otras, como que [[Platón]] fue el autor del [[Primer Alcibíades]]. Estos grados vienen en valores entre 0 y 1. 0 corresponde a incredulidad total, 1 corresponde a creencia total y 0,5 corresponde a suspensión de la creencia. Según la [[Probabilidad bayesiana|interpretación bayesiana de la probabilidad]], los grados de creencia representan probabilidades subjetivas. Siguiendo a [[Frank P. Ramsey]], se interpretan en términos de la disposición a apostar dinero por una afirmación.<ref>{{cite web |last1=Hájek |first1=Alan |title=Interpretations of Probability: 3.3 The Subjective Interpretation |url=https://plato.stanford.edu/entries/probability-interpret/#SubPro |website=The Stanford Encyclopedia of Philosophy |publisher=Metaphysics Research Lab, Stanford University |access-date=2021-3-6 |date=2019}}</ref><ref name="Olsson"/><ref name="Hartmann"/> Así, tener un grado de creencia de 0,8 (es decir, el 80%) de que su equipo de fútbol favorito ganará el próximo partido significaría estar dispuesto a apostar hasta cuatro dólares por la oportunidad de obtener una ganancia de un [[dólar]]. Este relato establece una estrecha conexión entre la epistemología bayesiana y la [[teoría de la decisión]].<ref name="Pettigrew">{{cite journal |last1=Pettigrew |first1=Richard |title=Précis of Accuracy and the Laws of Credence |journal=Philosophy and Phenomenological Research |date=2018 |volume=96 |issue=3 |pages=749–754 |doi=10.1111/phpr.12501 |url=https://philpapers.org/rec/PETPOA-3}}</ref><ref>{{cite book |last1=Weisberg |first1=Jonathan |title=Handbook of the History of Logic: Inductive logic |date=2011 |url=https://philpapers.org/rec/WEIVOB |chapter=Varieties of Bayesianism: 2.2 The Degree of Belief Interpretation}}</ref> Podría parecer que el comportamiento de las apuestas es solo un área especial y, como tal, no es adecuado para definir una noción tan general como grados de creencia. Pero, como sostiene Ramsey, apostamos todo el tiempo si se entiende en el sentido más amplio. Por ejemplo, al ir a la estación de tren, apostamos a que el tren llegará a tiempo, de lo contrario nos habríamos quedado en casa.<ref name="Hartmann"/> De la interpretación de los grados de creencia en términos de la disposición a hacer apuestas se desprende que sería irracional atribuir un grado de 0 o 1 a cualquier proposición, excepto a las [[contradicción|contradicciones]] y [[tautología]]s.<ref name="Talbott" /> La razón de esto es que atribuir estos valores extremos significaría que uno estaría dispuesto a apostar cualquier cosa, incluida la propia vida, incluso si la recompensa fuera mínima.<ref name="Olsson"/> Otro efecto colateral negativo de tales grados extremos es que se fijan permanentemente y ya no pueden actualizarse al adquirir nueva evidencia.

Este principio central del bayesianismo, que los grados de creencia se interpretan como probabilidades subjetivas y, por lo tanto, se rigen por las normas de probabilidad, se ha denominado ''probabilismo''.<ref name="Pettigrew"/> Estas normas expresan la naturaleza de las creencias de los agentes idealmente racionales.<ref name="Hartmann"/> No exigen qué grado de creencia deberíamos tener en una sola creencia determinada, por ejemplo, si lloverá mañana. En cambio, restringen el sistema de creencias en su conjunto.<ref name="Hartmann"/> Por ejemplo, si el grado de creencia en que lloverá mañana es de 0,8, entonces el grado de creencia en la proposición contraria, es decir, que no lloverá mañana, debería ser de 0,2, no de 0,1 ni de 0,5. Según Stephan Hartmann y Jan Sprenger, los axiomas de probabilidad pueden expresarse mediante las siguientes dos leyes: (1) <math>P(A) = 1</math> para cualquier tautología <math>A</math>; (2) Para proposiciones incompatibles (mutuamente excluyentes) <math>A</math> y <math>B</math>, <math>P(A \lor B) = P(A) + P(B)</math>.<ref name="Hartmann"/>

Otro principio bayesiano importante de los grados de creencias es el ''principio principal'' debido a [[David Kellogg Lewis|David Lewis]].<ref name="Pettigrew"/> Afirma que nuestro conocimiento de las probabilidades objetivas debe corresponder a nuestras probabilidades subjetivas en forma de grados de creencia.<ref name="Hartmann"/><ref name="Hájek"/> Así, si uno sabe que la probabilidad objetiva de que una moneda salga cara es del 50%, entonces el grado de creencia de que la moneda saldrá cara debería ser de 0,5.

Los ''axiomas de probabilidad'' junto con el ''principio principal'' determinan el aspecto ''estático'' o ''sincrónico'' de la racionalidad: cómo deben ser las creencias de un agente cuando solo se considera un momento.<ref name="Olsson"/> Pero la racionalidad también implica un aspecto ''dinámico'' o ''diacrónico'', que entra en juego para cambiar los grados de creencia al ser confrontado con nueva evidencia. Este aspecto está determinado por el ''principio de condicionalización''.<ref name="Olsson"/><ref name="Hartmann"/>

=== Principio de condicionalización ===
El principio de condicionalización rige cómo el grado de creencia de un agente en una hipótesis debe cambiar al recibir nueva evidencia a favor o en contra de esta hipótesis.<ref name="Talbott"/><ref name="Pettigrew"/> Como tal, expresa el aspecto dinámico de cómo se comportarían los agentes racionales ideales.<ref name="Olsson"/> Se basa en la noción de [[probabilidad condicional]], que es la medida de la probabilidad de que un evento ocurra dado que otro evento ya ha ocurrido. La probabilidad incondicional de que <math>A</math> ocurra se suele expresar como <math>P(A)</math>, mientras que la probabilidad condicional de que <math>A</math> ocurra dado que <math>B</math> ya ha ocurrido se escribe como <math>P(A \mid B)</math>. Por ejemplo, la probabilidad de lanzar una moneda dos veces y que la moneda salga cara dos veces es solo del 25%. Pero la probabilidad condicional de que esto ocurra dado que la moneda ha salido cara en el primer lanzamiento es entonces del 50%. El principio de condicionalización aplica esta idea a las creencias:<ref name="Olsson"/> debemos cambiar nuestro grado de creencia de que la moneda saldrá cara dos veces al recibir evidencia de que ya ha salido cara en el primer lanzamiento. La probabilidad asignada a la hipótesis antes del evento se llama [[probabilidad a priori]].<ref>{{cite web |title=prior probability |url=https://www.oxfordreference.com/view/10.1093/oi/authority.20110803100346583 |website=Oxford Reference |access-date=2021-3-6 |language=en }}</ref> La probabilidad después se llama [[probabilidad a posteriori]]. Según el principio simple de condicionalización, esto se puede expresar de la siguiente manera: <math>P_\text{posterior}(H) = P_\text{prior}(H \mid E) = \frac {P_\text{prior}(H \land E)}{P_\text{prior}(E)}</math>.<ref name="Olsson"/><ref name="Talbott"/> Entonces, la probabilidad posterior de que la hipótesis sea verdadera es igual a la probabilidad condicional ''a priori'' de que la hipótesis sea verdadera en relación con la evidencia, que es igual a la probabilidad ''a priori'' de que tanto la hipótesis como la evidencia sean verdaderas, dividida por la probabilidad ''a priori'' de que la evidencia sea verdadera. La expresión original de este principio, denominada [[teorema de Bayes]], puede deducirse directamente de esta formulación.<ref name="Talbott"/>

El ''principio simple de condicionalización'' hace la suposición de que nuestro grado de creencia en la evidencia adquirida, es decir, su probabilidad posterior, es 1, lo cual no es realista. Por ejemplo, los científicos a veces necesitan descartar evidencia previamente aceptada al hacer nuevos descubrimientos, lo que sería imposible si el grado de creencia correspondiente fuera 1.<ref name="Talbott"/> Una forma alternativa de condicionalización, propuesta por Richard Jeffrey, ajusta la fórmula para tener en cuenta la probabilidad de la evidencia:<ref>{{cite journal |last1=Meacham |first1=Christopher J. G. |title=Understanding Conditionalization |journal=Canadian Journal of Philosophy |date=2015 |volume=45 |issue=5 |pages=767–797 |doi=10.1080/00455091.2015.1119611 |s2cid=220314588 |url=https://philpapers.org/rec/MEAUC}}</ref><ref>{{cite journal |last1=Trpin |first1=Borut |title=Jeffrey Conditionalization: Proceed with Caution |journal=Philosophical Studies |date=2020 |volume=177 |issue=10 |pages=2985–3012 |doi=10.1007/s11098-019-01356-3 |url=https://philpapers.org/rec/TRPJCP}}</ref> <math>P_\text{posterior}(H) = P_\text{prior}(H \mid E) \cdot P_\text{posterior}(E) + P_\text{prior}(H \mid \lnot E) \cdot P_\text{posterior}(\lnot E)</math>.<ref name="Talbott"/>

=== Dutch books ===
Un Dutch book es una serie de apuestas que necesariamente resulta en una pérdida.<ref>{{cite book |last1=Pettigrew |first1=Richard |title=The Dutch Book Arguments |date=2020 |publisher=Cambridge, UK: Cambridge University Press |url=https://philpapers.org/rec/PETTDB}}</ref><ref name="Vineberg">{{cite web |last1=Vineberg |first1=Susan |title=Dutch Book Arguments |url=https://plato.stanford.edu/entries/dutch-book/ |website=The Stanford Encyclopedia of Philosophy |publisher=Metaphysics Research Lab, Stanford University |access-date=2021-3-6 |date=2016}}</ref> Un agente es vulnerable a un Dutch book si sus grados de creencia violan las leyes de probabilidad.<ref name="Hartmann" /> Esto puede ocurrir tanto en casos sincrónicos, en los que el conflicto se produce entre creencias mantenidas al mismo tiempo, como en casos diacrónicos, en los que el agente no responde adecuadamente a nueva evidencia.<ref name="Talbott"/><ref name="Vineberg"/> En el caso sincrónico más simple, solo dos creencias están involucradas: la creencia en una proposición y en su negación.<ref name="Talbott2"/> Las leyes de la probabilidad sostienen que la suma de estos dos grados de creencia debe ser 1, ya que o la proposición o su negación son verdaderas. Los agentes que violan esta ley son vulnerables a un Dutch book sincrónico.<ref name="Talbott"/> Por ejemplo, dada la proposición de que lloverá mañana, supongamos que el grado de creencia de un agente de que es verdadera es 0,51 y el grado de que es falsa también es 0,51. En este caso, el agente estaría dispuesto a aceptar dos apuestas a $ 0,51 por la oportunidad de ganar $ 1: una que lloverá y otra que no lloverá. Las dos apuestas juntas cuestan $ 1,02, lo que resulta en una pérdida de $ 0,02, sin importar si lloverá o no.<ref name="Talbott2">{{cite web |last1=Talbott |first1=William |title=Bayesian Epistemology > Dutch Book Arguments (Stanford Encyclopedia of Philosophy) |url=https://plato.stanford.edu/entries/epistemology-bayesian/supplement2.html |website=plato.stanford.edu |fechaacceso=27 de septiembre de 2021 |fechaarchivo=27 de septiembre de 2021 |urlarchivo=https://web.archive.org/web/20210927064319/https://plato.stanford.edu/entries/epistemology-bayesian/supplement2.html |deadurl=yes }}</ref> El principio detrás de los Dutch books diacrónicos es el mismo, pero son más complicados, ya que implican hacer apuestas antes y después de recibir nueva evidencia y tienen que tener en cuenta que hay una pérdida en cada caso, sin importar cómo resulte la evidencia.<ref name="Talbott2"/><ref name="Vineberg"/>

Hay diferentes interpretaciones sobre lo que significa que un agente es vulnerable a un Dutch book. Según la interpretación tradicional, tal vulnerabilidad revela que el agente es irracional, ya que se involucraría voluntariamente en un comportamiento que no es en su mejor interés personal.<ref name="Talbott"/> Un problema con esta interpretación es que asume la omnisciencia lógica como requisito para la racionalidad, lo que es problemático especialmente en casos diacrónicos complicados. Una interpretación alternativa utiliza los Dutch books como "una especie de [[heurística]] para determinar cuándo los grados de creencia de uno tienen el potencial de ser pragmáticamente autoderrotistas".<ref name="Talbott"/> Esta interpretación es compatible con mantener una visión más realista de la racionalidad frente a las limitaciones humanas.<ref name="Vineberg"/>

Los Dutch books están estrechamente relacionados con los ''axiomas de probabilidad''.<ref name="Vineberg"/> El ''teorema Dutch book'' sostiene que solo las asignaciones de grados de creencia que no siguen los axiomas de probabilidad son vulnerables a los Dutch books. El ''teorema Dutch book inverso'' afirma que ninguna asignación de grados de creencia que siga estos axiomas es vulnerable a un Dutch book.<ref name="Hartmann"/><ref name="Vineberg"/>

== Aplicaciones ==
=== Teoría de la confirmación ===
En la filosofía de la ciencia, la ''confirmación'' se refiere a la relación entre una pieza de evidencia y una hipótesis confirmada por ella.<ref name="Huber">{{cite web |last1=Huber |first1=Franz |title=Confirmation and Induction |url=https://iep.utm.edu/conf-ind/ |website=Internet Encyclopedia of Philosophy |access-date=2021-3-6}}</ref>  La ''teoría de la confirmación'' es el estudio de la confirmación y la desconfirmación: cómo las hipótesis científicas son apoyadas o refutadas por la evidencia.<ref name="Crupi">{{cite web |last1=Crupi |first1=Vincenzo |title=Confirmation |url=https://plato.stanford.edu/entries/confirmation/ |website=The Stanford Encyclopedia of Philosophy |publisher=Metaphysics Research Lab, Stanford University |access-date=2021-3-6 |date=2021}}</ref> La ''teoría bayesiana de la confirmación'' proporciona un modelo de confirmación basado en el ''principio de condicionalización''.<ref name="Talbott"/><ref name="Huber"/> Una pieza de evidencia confirma una teoría si la probabilidad condicional de esa teoría en relación con la evidencia es mayor que la probabilidad incondicional de la teoría por sí misma.<ref name="Huber"/> Expresado formalmente: <math>P(H \mid E) > P(H)</math>.<ref name="Talbott"/> Si la evidencia disminuye la probabilidad de la hipótesis, entonces la desconfirma. Por lo general, los científicos no solo están interesados en si una pieza de evidencia apoya una teoría, sino también en cuánto apoyo proporciona. Hay diferentes maneras de determinar este grado.<ref name="Huber"/>  La versión más simple solo mide la diferencia entre la probabilidad condicional de la hipótesis relativa a la evidencia y la probabilidad incondicional de la hipótesis, es decir, el grado de apoyo es <math>P(H \mid E) - P(H)</math>.<ref name="Hartmann"/> El problema con la medición de este grado es que depende de la certeza de la teoría antes de recibir la evidencia. Así, si un científico ya está muy seguro de que una teoría es verdadera, entonces una pieza de evidencia más no afectará mucho su creencia, incluso si la evidencia es muy fuerte.<ref name="Talbott"/><ref name="Hartmann"/> Existen otras condiciones para cómo debe comportarse una medida de evidencia, por ejemplo, evidencia sorprendente, es decir, evidencia que tenía una probabilidad baja por sí sola, debe proporcionar más apoyo.<ref name="Hartmann"/><ref name="Huber"/> Los científicos a menudo se enfrentan al problema de tener que decidir entre dos teorías en competencia. En tales casos, el interés no está tanto en la confirmación absoluta, o en cuánto una nueva evidencia apoyaría esta o aquella teoría, sino en la confirmación relativa, es decir, en qué teoría está más apoyada por la nueva evidencia.<ref name="Talbott"/>

Un problema bien conocido en la teoría de la confirmación es la [[paradoja del cuervo]] de [[Carl Gustav Hempel]].<ref name="Fitelson"/><ref name="Crupi"/><ref name="Huber"/> Hempel comienza señalando que ver un cuervo negro cuenta como evidencia para la hipótesis de que ''todos los cuervos son negros'', mientras que ''ver una manzana verde'' generalmente no se considera evidencia a favor o en contra de esta hipótesis. La paradoja consiste en la consideración de que la hipótesis "todos los cuervos son negros" es lógicamente equivalente a la hipótesis "si algo no es negro, entonces no es un cuervo".<ref name="Huber"/> Así, ya que ver una manzana verde cuenta como evidencia para la segunda hipótesis, también debería contar como evidencia para la primera.<ref name="Talbott"/> El bayesianismo permite que ver una manzana verde apoye la hipótesis del cuervo mientras explica nuestra intuición inicial de lo contrario. Este resultado se alcanza si asumimos que ver una manzana verde proporciona un apoyo mínimo, pero aún positivo para la hipótesis del cuervo, mientras que ver un cuervo negro proporciona un apoyo significativamente mayor.<ref name="Talbott"/><ref name="Huber"/><ref name="Fitelson">{{cite journal |last1=Fitelson |first1=Branden |last2=Hawthorne |first2=James |title=How Bayesian Confirmation Theory Handles the Paradox of the Ravens |journal=The Place of Probability in Science |series=Boston Studies in the Philosophy of Science |date=2010 |volume=284 |pages=247–275 |url=https://philpapers.org/rec/HAWHBC |publisher=Springer|doi=10.1007/978-90-481-3615-5_11 |isbn=978-90-481-3614-8 }}</ref>

=== Coherencia ===
La coherencia desempeña un papel central en varias teorías epistemológicas, por ejemplo, en la [[teoría de la coherencia de la verdad]] o en [[Coherentismo|la teoría de la coherencia de la justificación]].<ref>{{cite web |last1=Young |first1=James O. |title=The Coherence Theory of Truth |url=https://plato.stanford.edu/entries/truth-coherence/ |website=The Stanford Encyclopedia of Philosophy |publisher=Metaphysics Research Lab, Stanford University |access-date=2021-3-4 |date=2018}}</ref><ref>{{cite web |last1=Olsson |first1=Erik |title=Coherentist Theories of Epistemic Justification |url=https://plato.stanford.edu/entries/justep-coherence/ |website=The Stanford Encyclopedia of Philosophy |publisher=Metaphysics Research Lab, Stanford University |access-date=2021-3-4 |date=2017}}</ref> Se suele suponer que los conjuntos de creencias tienen más probabilidades de ser verdaderos si son coherentes que en caso contrario.<ref name="Olsson"/> Por ejemplo, es más probable que confiemos en un detective que pueda conectar todas las piezas de evidencia en una historia coherente. Pero no hay un acuerdo general sobre cómo definir la coherencia.<ref name="Olsson"/><ref name="Hartmann"/>  El bayesianismo se ha aplicado a este campo sugiriendo definiciones precisas de la coherencia en términos de probabilidad, que luego pueden emplearse para abordar otros problemas relacionados con la coherencia.<ref name="Hartmann"/> Una de estas definiciones fue propuesta por [[Tomoji Shogenji]], quien sugiere que la coherencia entre dos creencias es igual a la probabilidad de su conjunción dividida por las probabilidades de cada una por sí misma, es decir, <math>Coherencia(A, B) = \frac{P(A \land B)}{(P(A) \cdot P(B))}</math>.<ref name="Hartmann"/><ref name="Shogenji"/>  Intuitivamente, esto mide la probabilidad de que las dos creencias sean verdaderas al mismo tiempo, en comparación con la probabilidad de que esto suceda si estuvieran neutralmente relacionadas entre sí.<ref name="Shogenji">{{cite journal |last1=Shogenji |first1=Tomoji |title=Is Coherence Truth Conducive? |journal=Analysis |date=1999 |volume=59 |issue=4 |pages=338–345 |doi=10.1111/1467-8284.00191 |url=https://philpapers.org/rec/SHOICT}}</ref> La coherencia es alta si las dos creencias son relevantes entre sí.<ref name="Hartmann"/> La coherencia definida de esta manera es relativa a una asignación de grados de creencia. Esto significa que dos proposiciones pueden tener una coherencia alta para un agente y una coherencia baja para otro agente debido a la diferencia en las probabilidades ''a priori'' de las creencias de los agentes.<ref name="Hartmann"/>

=== Epistemología social ===
La epistemología social estudia la relevancia de los factores sociales para el conocimiento.<ref name="Goldman">{{cite web |last1=Goldman |first1=Alvin |last2=O'Connor |first2=Cailin |title=Social Epistemology |url=https://plato.stanford.edu/entries/epistemology-social/ |website=The Stanford Encyclopedia of Philosophy |publisher=Metaphysics Research Lab, Stanford University |date=2021}}</ref> En el campo de la ciencia, por ejemplo, esto es relevante, ya que los científicos individuales a menudo tienen que confiar en los descubrimientos de otros científicos para progresar.<ref name="Olsson"/> El enfoque bayesiano puede aplicarse a varios temas de la epistemología social. Por ejemplo, el razonamiento probabilístico puede utilizarse en el ámbito del testimonio para evaluar qué tan confiable es un informe determinado.<ref name="Talbott"/> De esta manera, se puede demostrar formalmente que los informes de testigos que son probabilísticamente independientes entre sí proporcionan más apoyo que de otro modo.<ref name="Olsson"/> Otro tema de la epistemología social se refiere a la cuestión de cómo agregar las creencias de los individuos dentro de un grupo para llegar a la creencia del grupo en su conjunto.<ref name="Goldman"/> El bayesianismo aborda este problema agregando las asignaciones de probabilidad de los diferentes individuos.<ref name="Talbott"/><ref name="Olsson"/>

== Objeciones ==
=== Problema de los priores ===
Para realizar inferencias probabilísticas basadas en nueva evidencia, es necesario tener una probabilidad ''a priori'' ya asignada a la proposición en cuestión.<ref name="Pettigrew2">{{cite journal |last1=Pettigrew |first1=Richard |title=Accuracy, Risk, and the Principle of Indifference |journal=Philosophy and Phenomenological Research |date=2016 |volume=92 |issue=1 |pages=35–59 |doi=10.1111/phpr.12097 |url=https://philpapers.org/rec/PETARA-4}}</ref> Pero esto no siempre es así: hay muchas proposiciones que el agente nunca ha considerado y, por lo tanto, carece de un grado de creencia. Este problema suele resolverse asignando una probabilidad a la proposición en cuestión para aprender de la nueva evidencia a través de la condicionalización.<ref name="Talbott"/><ref>{{cite journal |last1=Barrett |first1=Jeffrey A. |title=Description and the Problem of Priors |journal=Erkenntnis |date=2014 |volume=79 |issue=6 |pages=1343–1353 |doi=10.1007/s10670-014-9604-2 |s2cid=1919566 |url=https://philpapers.org/rec/BARDAT-3}}</ref> El ''problema de los priores'' se refiere a la cuestión de cómo se debe realizar esta asignación inicial.<ref name="Pettigrew2"/> Los ''bayesianos subjetivos'' sostienen que no hay o hay pocas condiciones, aparte de la coherencia probabilística, que determinen cómo asignamos las probabilidades iniciales. El argumento a favor de esta libertad en la elección de los grados iniciales de creencia es que los grados cambiarán a medida que adquiramos más evidencia y convergerán en el mismo valor después de suficientes pasos, sin importar por dónde empecemos.<ref name="Talbott"/> Los ''bayesianos objetivos'', por otro lado, afirman que hay varias condiciones que determinan la asignación inicial. Una condición importante es el [[principio de indiferencia]].<ref name="Hájek"/><ref name="Pettigrew2"/> Establece que los grados de creencia deben distribuirse equitativamente entre todos los resultados posibles.<ref>{{cite journal |last1=Eva |first1=Benjamin |title=Principles of Indifference |journal=Journal of Philosophy |date=2019 |volume=116 |issue=7 |pages=390–411 |doi=10.5840/jphil2019116724 |url=https://philpapers.org/rec/EVAPOI}}</ref><ref name="Pettigrew"/> Por ejemplo, el agente quiere predecir el color de las bolas sacadas de una urna que contiene solo bolas rojas y negras sin ninguna información sobre la proporción de bolas rojas y negras.<ref name="Talbott"/> Aplicado a esta situación, el principio de indiferencia afirma que el agente debe asumir inicialmente que la probabilidad de sacar una bola roja es del 50%. Esto se debe a consideraciones de simetría: es la única asignación en la que las probabilidades ''a priori'' son invariantes a un cambio de etiqueta.<ref name="Talbott"/> Aunque este enfoque funciona para algunos casos, produce paradojas en otros. Otra objeción es que no se deben asignar probabilidades ''a priori'' basadas en la ignorancia inicial.<ref name="Talbott"/>

=== Problema de la omnisciencia lógica ===
Las normas de racionalidad según las definiciones estándar de la epistemología bayesiana asumen la ''omnisciencia lógica'': el agente tiene que asegurarse de seguir exactamente todas las leyes de la probabilidad para todas sus creencias con el fin de contar como racional.<ref>{{cite journal |last1=Dogramaci |first1=Sinan |title=Solving the Problem of Logical Omniscience |journal=Philosophical Issues |date=2018 |volume=28 |issue=1 |pages=107–128 |doi=10.1111/phis.12118 |url=https://philpapers.org/rec/DOGSTP}}</ref><ref>{{cite journal |last1=Hawke |first1=Peter |last2=Özgün |first2=Aybüke |last3=Berto |first3=Francesco |title=The Fundamental Problem of Logical Omniscience |journal=Journal of Philosophical Logic |date=2020 |volume=49 |issue=4 |pages=727–766 |doi=10.1007/s10992-019-09536-6 |url=https://philpapers.org/rec/HAWTFP-2}}</ref> Quien no lo hace es vulnerable a los Dutch books y, por lo tanto, es irracional. Este es un estándar poco realista para los seres humanos, como han señalado los críticos.<ref name="Talbott"/>

=== Problema de la evidencia antigua ===
El problema de la evidencia antigua se refiere a casos en los que el agente no sabe, en el momento de adquirir una pieza de evidencia, que confirma una hipótesis, pero solo se entera de esta relación de apoyo más tarde.<ref name="Talbott"/> Normalmente, el agente aumentaría su creencia en la hipótesis después de descubrir esta relación. Pero esto no está permitido en la ''teoría bayesiana de la confirmación'', ya que la condicionalización solo puede ocurrir cuando hay un cambio de la probabilidad de la afirmación evidencial, lo cual no es el caso.<ref name="Talbott"/><ref name="Howson"/> Por ejemplo, la observación de [[Mercurio (planeta)#Avance del perihelio|ciertas anomalías en la órbita de Mercurio]] es evidencia para la [[teoría de la relatividad general]]. Pero estos datos se habían obtenido antes de que se formulara la teoría, contando así como evidencia antigua.<ref name="Howson">{{cite journal |last1=Howson |first1=Colin |title=The 'Old Evidence' Problem |journal=British Journal for the Philosophy of Science |date=1991 |volume=42 |issue=4 |pages=547–555 |doi=10.1093/bjps/42.4.547 |url=https://philpapers.org/rec/HOWTOE}}</ref>

== Referencias ==
{{listaref}}

{{Control de autoridades}}
[[Categoría:Epistemología]]
[[Categoría:Estadística bayesiana]]
[[Categoría:Filosofía de la ciencia]]
[[Categoría:Filosofía de la matemática]]
[[Categoría:Teoría de probabilidades]]


text:
# Larga es la noche
Larga es la noche (Odd Man Out) es una película de 1947 dirigida por Carol Reed y protagonizada por James Mason.

## Argumento
El filme se abre de la siguiente manera: «Esta historia está contada en un panorama de marea política del Irlanda del Norte. No se trata de una disyuntiva entre la ley y las organizaciones ilegales, pero solo con el conflicto en los corazones de las personas cuando se ven implicadas».
La ciudad y la organización ilegal nunca son mencionadas en el filme, pero el protagonista es el jefe de una organización muy similar al IRA. James Mason interpreta a Johnny McQueen, que está intentando escapar de la policía después de salir herido de un robo frustrado. La película sigue a McQueen a través de su odisea desde el día hasta la noche. La ciudad (muy similar a Belfast) es un laberinto de callejones donde Johnny cada vez se ve más acosado a medida que va avanzando la noche.

## Producción
Compartiendo cámara con Mason, el reparto se otorgó a parte del grupo teatral del Abbey Theatre de Dublín. Algunos de estos componentes fueron Cyril Cusack, Robert Beatty, y Dan O'Herlihy. En su odisea, Johnny se encuentra con un chantajista (F. J. McCormick), un artista borracho (Robert Newton), un barman (William Hartnell) y una enfermera (Elwyn Brook-Jones). Denis O'Dea es el inspector que persigue a Johnny y Kathleen Ryan, en su debut cinematográfico, interpreta el amor de Johnny. También aparecen W. G. Fay -- el fundador del Abbey Theatre -- como el Padre Tom, Fay Compton, Joseph Tomelty y Eddie Byrne.
La fotografía fue a cargo de Robert Krasker, en su primer trabajo para Reed, y la iluminacion estuvo a cargo de Ralph Brinton y Roger Furse. Los decorados se basaron en el Crown Bar de Belfast. De todas maneras, muchas partes del film se filmaron en exteriores de Belfast

title: Larga es la noche

wikitext:
{{Ficha de película
| título original = Odd Man Out
| título = Larga es la noche
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| índice = Larga es la noche
| dirección = Carol Reed
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'''''Larga es la noche''''' (''Odd Man Out'') es una película de 1947 dirigida por [[Carol Reed]] y protagonizada por [[James Mason]].

==Argumento==
El filme se abre de la siguiente manera: «Esta historia está contada en un panorama de marea política del [[Irlanda del Norte]]. No se trata de una disyuntiva entre la ley y las organizaciones ilegales, pero solo con el conflicto en los corazones de las personas cuando se ven implicadas».

La ciudad y la organización ilegal nunca son mencionadas en el filme, pero el protagonista es el jefe de una organización muy similar al [[IRA]]. [[James Mason]] interpreta a Johnny McQueen, que está intentando escapar de la policía después de salir herido de un robo frustrado. La película sigue a McQueen a través de su odisea desde el día hasta la noche. La ciudad (muy similar a [[Belfast]]) es un laberinto de callejones donde Johnny cada vez se ve más acosado a medida que va avanzando la noche.

==Producción==
Compartiendo cámara con Mason, el reparto se otorgó a parte del grupo teatral del [[Abbey Theatre]] de Dublín. Algunos de estos componentes fueron [[Cyril Cusack]], [[Robert Beatty]], y [[Dan O'Herlihy]]. En su odisea, Johnny se encuentra con un chantajista ([[F. J. McCormick]]), un artista borracho ([[Robert Newton]]), un barman ([[William Hartnell]]) y una enfermera ([[Elwyn Brook-Jones]]). [[Denis O'Dea]] es el inspector que persigue a Johnny y [[Kathleen Ryan]], en su debut cinematográfico, interpreta el amor de Johnny. También aparecen [[William Fay|W. G. Fay]] -- el fundador del Abbey Theatre -- como el Padre Tom, [[Fay Compton]], [[Joseph Tomelty]] y [[Eddie Byrne]].

La fotografía fue a cargo de [[Robert Krasker]], en su primer trabajo para Reed, y la iluminacion estuvo a cargo de [[Ralph Brinton]] y [[Roger Furse]]. Los decorados se basaron en el [[Crown Liquor Saloon|Crown Bar]] de [[Belfast]]. De todas maneras, muchas partes del film se filmaron en exteriores de [[Belfast]]

==Bibliografía==
* The Great British Films, pp 106-109, Jerry Vermilye, 1978, Citadel Press, ISBN 0-8065-0661-X

{{Control de autoridades}}

[[Categoría:Películas con música de William Alwyn]]

title: Odd Man Out

Título: Larga es la noche

title: Ficha técnica

Dirección: - Carol Reed

Producción: Carol Reed

Guion: F. L. Green (novela y guion) · R. C. Sherriff

Basada en: Odd Man Out de F. L. Green

Música: William Alwyn

Fotografía: Robert Krasker

Montaje: Fergus McDonell

Protagonistas: James Mason · Robert Newton · Cyril Cusack · Kathleen Ryan · F. J. McCormick

Ficha técnica: Ver todos los créditos (IMDb)

title: Datos y cifras

País: Reino Unido

Género: Drama y cine negro

Duración: 116 minutos

Idioma(s): Inglés

title: Compañías

Productora: Rank Organisation (UK) · Universal Pictures (US)

Distribución: - The Rank Organisation - Netflix

Compañías: Ficha en IMDb · Ficha en FilmAffinity


text:
# Genki Ōkawa
Genki Ōshikawa (押川 元気 Ōshikawa Genki?,  Gamagōri, Prefectura de Aichi, 26 de agosto de 1987), mejor conocido bajo su nombre artístico de Genki Ōkawa (大河 元気 Ōkawa Genki?), es un actor y seiyū japonés. Es representado por la agencia Amuleto.

## Filmografía

### Teatro
| Año  | Título                                                                    | Papel                    | Notas                             |
| ---- | ------------------------------------------------------------------------- | ------------------------ | --------------------------------- |
| 2006 | The Prince of Tennis                                                      | Akaya Kurihara           |                                   |
| 2007 | Peacemaker Kurogane                                                       |                          | Invitado                          |
| 2008 | Wild Adapter                                                              |                          |                                   |
| 2009 | Butai: K                                                                  |                          |                                   |
| 2010 | Kokansetsu!                                                               | Tsuyoshi Nakanishi       |                                   |
| 2011 | abc Akasaka Boys Cabaret Spin Off: GenePro! Jibun ni Katsu o Irete Katsu! | Shinichiro Kyoto         |                                   |
| 2011 | Saint Seiya                                                               | Dagon of Yaoga Sagitta   |                                   |
| 2011 | Dai 7-dan Genji Monogatari                                                | Kōkiden Nyōgo / Yui Otsu |                                   |
| 2011 | Uragiri wa Boku no Namae o Shitteiru                                      | Yuzuki Gio               |                                   |
| 2014 | Persona 3: The Weird Masquerade                                           | Junpei Iori              |                                   |
| 2014 | Gaku Ran Kageki: Teiichi no Kuni                                          | Okuri Morizono           |                                   |
| 2014 | Bakafuki!                                                                 | Asura                    | Creador y director; rol principal |
| 2015 | Rōdoku Geki: Madō-shi wa Heibon o Nozomu                                  |                          |                                   |
| 2016 | Retsu! Bakafuki!                                                          | Asura                    | Creador y director; rol principal |

### Películas
| Año  | Título                                  | Papel                     | Notas     |
| ---- | --------------------------------------- | ------------------------- | --------- |
| 2008 | Cafe Daikanyama: Sweet Boys             | Suzutaro "Sardine" Ichijo |           |
| 2008 | Cafe Daikanyama II: Yume no Tsuzuki     | Suzutaro "Sardine" Ichijo |           |
| 2009 | Cafe Daikanyama III: Sorezore no Ashita | Suzutaro "Sardine Ichijo  |           |
| 2009 | Hanamuko wa 18-sai                      | Masaya Akagi              | Lead role |
| 2009 | Dai 2 Shashin-bu                        | Yuji Takada               |           |
| 2009 | Beat Rock Club                          | Torataro Kimura           |           |
| 2009 | Panic 4 Rooms                           | Nice                      |           |
| 2009 | Game Action                             | Mars                      |           |
| 2009 | Game Action: Side Story 1               | Mars                      |           |
| 2010 | Kenka Banchō Gekijō-ban: Zenkoku Seiha  | Yohei Sawakita            |           |

### Televisión
| Año  | Título                                          | Papel                          | Cadena   |
| ---- | ----------------------------------------------- | ------------------------------ | -------- |
| 2008 | Copernicus no Tamago Neo                        |                                | Sun      |
| 2010 | Style Collection Vol. 3: Ryokō Date             |                                | SATV     |
| 2011 | H.I.S. presents Terry Ito no Sekai no Tabisetsu |                                | Tokyo MX |
| 2012 | Shinwa Senshi Gigazeus                          | Kazuya                         | KTV      |
| 2013 | Bitworld                                        | Bata Diabloma (Lady Margarine) | NHK-E    |

### Narración
| Año  | Título                                                                       | Cadena | Ref.        |
| ---- | ---------------------------------------------------------------------------- | ------ | ----------- |
| 2015 | Kōsen Robocon 2015 Zenkoku Taikai: Wanage Taiketsu Mezameyo! Hōsu no Chikara | NHK-G  | [ 2 ] [ 3 ] |

### Anime
| Título                                 | Papel          | Cadena                                   | Ref.  |
| -------------------------------------- | -------------- | ---------------------------------------- | ----- |
| Yu-Gi-Oh! Zexal II                     | Mizael         | TV Tokyo                                 | [ 4 ] |
| Kuromukuro                             | Himi           | AT-X, Tokyo MX, Sun, KBS, BS11, Tulip-TV |       |
| B-Project                              | Tatsuhiro Nome | Tokyo MX, ABC, CBC, GTV, Tochi TV, BS11  | [ 5 ] |
| Servamp                                | Ryusei         | AT-X, Tokyo MX, Sun, NBN, BS NTV         | [ 6 ] |
| Scared Rider Xechs                     | Makoto Omi     | AT-X, Tokyo MX, Sun, NBN, BS NTV         |       |
| Nanbaka                                | Qi             | MBS, Tokyo MX, BS11                      | [ 7 ] |
| Marginal#4: Kiss kara Tsukuru Big Bang | Kira Himuro    | Tokyo MX, KBS, Sun, BS11                 | [ 8 ] |
| Sabapara                               | Maru           |                                          | [ 9 ] |
| To Be Hero                             | Dai San Ōji    | Tokyo MX                                 |       |
| Shōkoku no Altair                      | Elmer Schmidt  |                                          |       |

title: Genki Ōkawa

wikitext:
{{Ficha de persona
|nombre               = Genki Ōkawa
|imagen               =
|tamaño de imagen     =
|pie de imagen        =
|nombre de nacimiento = Genki Ōshikawa
|nombre nativo        = 大河 元気
|fecha de nacimiento  = {{Fecha|26|8|1987|edad}}
|lugar de nacimiento  = {{Bandera|Japón}} [[Gamagōri (Aichi)|Gamagōri]], [[Prefectura de Aichi]], [[Japón]]
|fecha de fallecimiento =
|lugar de fallecimiento =
|nacionalidad         = [[Japón|Japonesa]]
|otros nombres        =
|ocupación            = [[Actor]], [[seiyū]]
|años activo          = 2005 - presente
|año retiro           =
|empleador            = Amuleto
|rol debut            =
|cónyuge              =
|padres               =
|hijos                =
|estatura             = {{altura|m=1.70}}
|sitio web            = [http://amuleto.jp/talents/OkawaGenki.html Genki Ōkawa]
|twitter              =
|otros premios        =
}}

{{Nihongo|'''Genki Ōshikawa'''|押川 元気|Ōshikawa Genki|extra=[[Gamagōri (Aichi)|Gamagōri]], [[Prefectura de Aichi]], 26 de agosto de 1987}}, mejor conocido bajo su nombre artístico de {{nihongo|'''Genki Ōkawa'''|大河 元気|Ōkawa Genki}}, es un [[actor]] y [[seiyū]] japonés. Es representado por la agencia Amuleto.<ref>{{cita web|url=http://amuleto.jp/talents/OkawaGenki.html|título=大河 元気|sitioweb=Amuleto|idioma=ja|fechaacceso=20 de noviembre de 2016}}</ref>

==Filmografía==
===Teatro===
{|class="wikitable"
|-
! Año
! Título
! Papel
! Notas
|-
| 2006 || ''[[The Prince of Tennis]]'' || Akaya Kurihara ||
|-
| 2007 || ''[[Peacemaker Kurogane]]'' || || Invitado
|-
| 2008 || ''Wild Adapter'' || ||
|-
| 2009 || ''Butai: K'' || ||
|-
| 2010 || ''Kokansetsu!'' || Tsuyoshi Nakanishi ||
|-
|rowspan="4"| 2011 || ''abc Akasaka Boys Cabaret Spin Off: GenePro! Jibun ni Katsu o Irete Katsu!'' || Shinichiro Kyoto ||
|-
|''[[Saint Seiya]]'' || Dagon of Yaoga Sagitta ||
|-
|''Dai 7-dan Genji Monogatari'' || Kōkiden Nyōgo / Yui Otsu ||
|-
|''[[Uragiri wa Boku no Namae o Shitteiru]]'' || Yuzuki Gio ||
|-
|rowspan="3"| 2014 || ''[[Shin Megami Tensei: Persona 3|Persona 3: The Weird Masquerade]]'' || Junpei Iori ||
|-
|''Gaku Ran Kageki: Teiichi no Kuni'' || Okuri Morizono ||
|-
|''Bakafuki!'' || Asura || Creador y director; rol principal
|-
| 2015 || ''Rōdoku Geki: Madō-shi wa Heibon o Nozomu'' || ||
|-
| 2016 || ''Retsu! Bakafuki!'' || Asura || Creador y director; rol principal
|}

===Películas===
{|class="wikitable"
|-
! Año
! Título
! Papel
! Notas
|-
|rowspan="2"| 2008 || ''Cafe Daikanyama: Sweet Boys'' || Suzutaro "Sardine" Ichijo ||
|-
|''Cafe Daikanyama II: Yume no Tsuzuki'' || Suzutaro "Sardine" Ichijo ||
|-
|rowspan="7"| 2009 || ''Cafe Daikanyama III: Sorezore no Ashita'' || Suzutaro "Sardine Ichijo ||
|-
|''Hanamuko wa 18-sai'' || Masaya Akagi || Lead role
|-
|''Dai 2 Shashin-bu'' || Yuji Takada ||
|-
|''Beat Rock Club'' || Torataro Kimura ||
|-
|''Panic 4 Rooms'' || Nice ||
|-
|''Game Action'' || Mars ||
|-
|''Game Action: Side Story 1'' || Mars ||
|-
| 2010 || ''Kenka Banchō Gekijō-ban: Zenkoku Seiha'' || Yohei Sawakita ||
|}

===Televisión===
{|class="wikitable"
|-
! Año
! Título
! Papel
! Cadena
|-
| 2008 || ''Copernicus no Tamago Neo'' || || [[Sun Television|Sun]]
|-
| 2010 || ''Style Collection Vol. 3: Ryokō Date'' || || SATV
|-
| 2011 || ''H.I.S. presents Terry Ito no Sekai no Tabisetsu'' || || [[Tokyo MX]]
|-
| 2012 || ''Shinwa Senshi Gigazeus'' || Kazuya || KTV
|-
| 2013 || ''Bitworld'' || Bata Diabloma  (Lady Margarine) || NHK-E
|}

===Narración===
{|class="wikitable"
|-
! Año
! Título
! Cadena
! Ref.
|-
| 2015 || ''Kōsen Robocon 2015 Zenkoku Taikai: Wanage Taiketsu Mezameyo! Hōsu no Chikara'' || NHK-G ||<ref>{{cita web|url=https://twitter.com/nhk_robocon/status/679227666919133184|título=高専ロボコン２０１５全国大会、いよいよ、明日（水）１０：０５－１１：５０（ＮＨＫ総合）放送です。|idioma=ja|sitioweb=[[Twitter]]|fecha=22 de diciembre de 2015|fechaacceso=20 de noviembre de 2016}}</ref><ref>{{cita web|url=https://twitter.com/nhk_robocon/status/679228308848963584|título=２８回目を迎えた高専ロボコンは、グニャグニャまがるホースを投げ合う「輪投げ合戦」。|idioma=ja|sitioweb=Twitter|fecha=22 de diciembre de 2015|fechaacceso=20 de noviembre de 2016}}</ref>
|}

===Anime===
{|class="wikitable"
|-
! Título
! Papel
! Cadena
! Ref.
|-
| ''[[Yu-Gi-Oh! Zexal|Yu-Gi-Oh! Zexal II]]'' || Mizael || [[TV Tokyo]] ||<ref>{{cite web|url=http://www.tv-tokyo.co.jp/anime/yugioh-zexal/staff/index.html|title=スタッフ・キャスト|work=Yu-Gi-Oh! Zexal II: Ani tere|language=ja|publisher=[[TV Tokyo]]|accessdate=20 Nov 2016}}</ref>
|-
| ''[[Kuromukuro]]'' || Himi || [[AT-X (company)|AT-X]], Tokyo MX, Sun, [[Kyoto Broadcasting System|KBS]], [[Nippon BS Broadcasting|BS11]], Tulip-TV ||
|-
| ''B-Project'' || Tatsuhiro Nome || Tokyo MX, ABC, [[Chubu-Nippon Broadcasting|CBC]], GTV, Tochi TV, BS11 ||<ref>{{cite web|url=http://bpro-anime.com/staff-cast/|title=STAFF/CAST|work=B-Project: Kodou*Ambitious|language=ja|accessdate=20 Nov 2016|urlarchivo=https://web.archive.org/web/20160516131159/http://bpro-anime.com/staff-cast/#|fechaarchivo=16 de mayo de 2016}}</ref>
|-
| ''[[Servamp]]'' || Ryusei || AT-X, Tokyo MX, Sun, NBN, [[Nippon TV|BS NTV]] ||<ref>{{cite web|url=http://www.servamp.jp/character/|title=CHARACTER|work=Servamp official site|language=ja|accessdate=20 Nov 2016}}</ref>
|-
| ''Scared Rider Xechs'' || Makoto Omi || AT-X, Tokyo MX, Sun, NBN, BS NTV ||
|-
| ''[[Nanbaka]]'' || Qi || [[Mainichi Broadcasting System|MBS]], Tokyo MX, BS11 ||<ref>{{cite web|url=http://nanbaka.tv/staff/|title=スタッフ&キャスト|work=Nanbaka Official site|language=ja|accessdate=20 Nov 2016|urlarchivo=https://web.archive.org/web/20160810013023/http://nanbaka.tv/staff/#|fechaarchivo=10 de agosto de 2016}}</ref>
|-
| ''[[Kiss kara Tsukuru Big Bang|Marginal#4: Kiss kara Tsukuru Big Bang]]'' || Kira Himuro || Tokyo MX, KBS, Sun, BS11 ||<ref>{{cite web|url=http://marginal4-anime.com/staff_cast/|title=STAFF CAST|work=Marginal #4 Kiss Kisu kara Sōzōru Big Bang official site|language=ja|accessdate=20 Nov 2016}}</ref>
|-
| ''Sabapara'' || Maru || ||<ref>{{cite web|url=http://news.militaryblog.jp/web/Fuji-TV-Hi-Poul-Sabagee-paradise.html|title=ゆるアニメ化？フジテレビ深夜番組「＃ハイ_ポール」内で「サバパラ」が9/1より放送予定|language=ja|publisher=Military Blog|accessdate=20 Nov 2016}}</ref>
|-
| ''To Be Hero'' || Dai San Ōji || Tokyo MX ||
|-
| ''[[Shōkoku no Altair]]'' || Elmer Schmidt ||
|}

== Referencias ==
{{listaref|2}}

== Enlaces externos ==
* [http://amuleto.jp/talents/OkawaGenki.html Sitio web oficial] {{ja}}
* [https://lineblog.me/genki_okawa/ Blog oficial] {{ja}}
* [https://twitter.com/genki_okawa Twitter oficial] {{ja}}

{{NF|1987||Ōkawa, Genki}}
[[Categoría:Seiyū masculinos]]
[[Categoría:Actores masculinos de Japón]]
[[Categoría:Personas de la prefectura de Aichi]]

title: Información personal

Nombre de nacimiento: Genki Ōshikawa

Nombre nativo: 大河 元気

Nacimiento: 26 de agosto de 1987 (37 años) · Gamagōri, Prefectura de Aichi, Japón

Nacionalidad: Japonesa

title: Características físicas

title: Información profesional

Ocupación: Actor, seiyū

Años activo: 2005 - presente

Empleador: Amuleto

Sitio web: Genki Ōkawa