El bayesiano bien calibrado: un teorema que socava la coherencia

The well-calibrated Bayesian [pdf]

A. P. Dawid demuestra un teorema sorprendente: un bayesiano coherente que realiza pronósticos secuenciales de probabilidad espera, con probabilidad uno, estar bien calibrado a largo plazo. El resultado se aplica a cualquier conjunto de días seleccionado de forma admisible, incluso si la selección se basa en información pasada. Esta expectativa inevitable de calibración tiene implicaciones destructivas para la teoría de la coherencia, ya que implica que un bayesiano coherente debe descartar por completo la posibilidad de estar mal calibrado, sin importar cuán fuerte sea la evidencia en contra. El artículo, publicado en 1982, analiza las consecuencias para el pronóstico del tiempo y otros contextos donde se realizan pronósticos de probabilidad repetidos.