Citazione Originariamente Scritto da Perlecano Visualizza Messaggio
avviene una commistione tra probabilità di sottostima/sovrastima (che è costante a parità di modulo e differenza di segno rispetto al valore reale) e probabilità che un sottomedia del dato reale sia di -10 °C anzichè di -9 °C. Secondo me a livello matematico le due "istanze" si vengono incontro, creando una distribuzione probabilistica che da una parte tiene conto di quello che ho detto io e dall'altra è influenzata dall'unione dei due concetti (che hai rappresentato con la E maiuscola grassettata) che, prendendo il secondo tuo concetto singolarmente, porterebbe ad azzerare lo sbilanciamento della probabilità. A questo punto, secondo me, non c'è lo sbilanciamento netto di 2:1 (che sarebbe la proporzionalità grezza descritta da me con le frazioni nel post precedente), ma non c'è nemmeno un perfetto 1:1 che si osserverebbe solo con il secondo dei concetti che tu hai espresso (e che hai giustamente unito con il primo).

Però mi sa che stiamo spaccando il capello in quattro. (e non credo aprioristicamente di avere ragione, ci mancherebbe. Ci sto solo ragionando).
Si, infatti il problema è tutta nella definizione iniziale. Se stai calcolando la probabilità che il mese a -10° sia sovrastimato/sottostimato di 1°, beh, è sempre la stessa che lo sia anche un mese a -1° o -9° o -5°.

Se invece calcoli la probabilità che si verifichino entrambi gli eventi, allora è molto raro, ma questa probabilità è diversa dalla probabilità che quel mese sia sovrastimato/sottostimato.

Secondo me si può semplicisticamente e pacificamente dire, salvando così capre e cavoli , che è più probabile che un dato estremo sia appunto più estremo di quanto sia in realtà. E' logico e anche comprensibile, perchè più un dato si discosta dalla media, più crea stupore, dubbi e analisi per valutarne la veridicità. Specialmente se calcolato con un campione esiguo e potenzialmente poco rappresentativo in alcuni momenti.