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postado por cantorslonim.com 2025/3/4 0:03:10

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A epistemologia bayesiana é uma abordagem formal para várias temas da epistemologia que tem suas raízes no trabalho de Thomas 0️⃣ Bayes no campo da teoria das probabilidades.

[1] Uma vantagem de seu método formal em contraste com a epistemologia tradicional é 0️⃣ que seus conceitos e teoremas podem ser definidos com um alto grau de precisão.

Baseia-se na ideia de que as crenças 0️⃣ podem ser interpretadas como probabilidades subjetivas.

Como tal, elas estão sujeitas às leis da teoria das probabilidades, que atuam como normas 0️⃣ de racionalidade.

Estas normas podem ser divididas em condições estáticas, governando a racionalidade das crenças a qualquer momento, e condições dinâmicas, 0️⃣ governando como os agentes racionais devem mudar suas crenças ao receberem nova evidência.

A expressão Bayesiana mais característica destes princípios é 0️⃣ encontrada na forma das chamadas "Dutch books" que ilustram a irracionalidade nos agentes através de uma série de apostas que 0️⃣ levam a uma perda para o agente, não importa qual dos eventos probabilísticos ocorra.

Os bayesianos aplicaram esses princípios fundamentais a 0️⃣ vários tópicos epistemológicos, mas o bayesianismo não cobre todos os tópicos da epistemologia tradicional.

O problema da confirmação na filosofia da 0️⃣ ciência, por exemplo, pode ser abordado através do princípio bayesiano de condicionalização, sustentando que uma evidência confirma uma teoria se 0️⃣ aumenta a probabilidade de que essa teoria seja verdadeira.

Várias propostas foram feitas para definir o conceito de coerência em termos 0️⃣ de probabilidade, geralmente no sentido de que duas proposições são coerentes se a probabilidade de jogo aviator como ganhar conjunção for maior do 0️⃣ que se estivessem neutralmente relacionadas entre si.

A abordagem bayesiana também foi frutífera no campo da epistemologia social, por exemplo, no 0️⃣ que diz respeito ao problema do testemunho ou ao problema da crença grupal.

O bayesianismo ainda enfrenta várias objeções teóricas que 0️⃣ não foram totalmente resolvidas.

Relação com a epistemologia tradicional [ editar | editar código-fonte ]

A epistemologia tradicional e a epistemologia bayesiana 0️⃣ são ambas formas de epistemologia, mas diferem em vários aspectos, por exemplo, no que diz respeito à jogo aviator como ganhar metodologia, jogo aviator como ganhar 0️⃣ interpretação da crença, o papel que a justificação ou confirmação desempenha nelas e alguns de seus interesses de pesquisa.

A epistemologia 0️⃣ tradicional se concentra em temas como a análise da natureza do conhecimento, geralmente em termos de crenças verdadeiras justificadas, as 0️⃣ fontes de conhecimento, como percepção ou testemunho, a estrutura de um corpo de conhecimento, por exemplo, na forma de fundacionalismo 0️⃣ ou coerentismo, e o problema do ceticismo filosófico ou a questão de se o conhecimento é possível.

[2][3] Essas investigações são 0️⃣ geralmente baseadas em intuições epistêmicas e consideram as crenças como ou presentes ou ausentes.

[4] A epistemologia bayesiana, por outro lado, 0️⃣ funciona formalizando conceitos e problemas, que muitas vezes são vagos na abordagem tradicional.

Assim, concentra-se mais nas intuições matemáticas e promete 0️⃣ um maior grau de precisão.

[1][4] Vê a crença como um fenômeno contínuo que vem em vários graus, os chamados "credences".

[5] 0️⃣ Alguns bayesianos até sugeriram que a noção regular de crença deveria ser abandonada.

[6] Mas também há propostas para conectar os 0️⃣ dois, por exemplo, a tese lockeana, que define a crença como um grau de crença acima de um certo limite.

[7][8] 0️⃣ A justificação desempenha um papel central na epistemologia tradicional, enquanto os bayesianos se concentraram nas noções relacionadas de confirmação e 0️⃣ desconfirmação através da evidência.

[5] A noção de evidência é importante para ambas as abordagens, mas somente a abordagem tradicional se 0️⃣ interessou em estudar as fontes de evidência, como percepção e memória.

O bayesianismo, por outro lado, se concentrou no papel da 0️⃣ evidência para a racionalidade: como o grau de crença de alguém deve ser ajustada ao receber nova evidência.

[5] Há uma 0️⃣ analogia entre as normas bayesianas de racionalidade em termos de leis probabilísticas e as normas tradicionais de racionalidade em termos 0️⃣ de consistência dedutiva.

[5][6] Certos problemas tradicionais, como o tema do ceticismo sobre nosso conhecimento do mundo externo, são difíceis de 0️⃣ expressar em termos bayesianos.[5]

A epistemologia bayesiana é baseada apenas em alguns princípios fundamentais, que podem ser usados para definir várias 0️⃣ outras noções e podem ser aplicados a muitos temas da epistemologia.

[5][4] Em jogo aviator como ganhar essência, esses princípios constituem condições sobre como 0️⃣ devemos atribuir graus de crença às proposições.

Eles determinam o que um agente idealmente racional acreditaria.

[6] Os princípios básicos podem ser 0️⃣ divididos em princípios sincrônicos ou estáticos, que regem como os graus de crença devem ser atribuídos em qualquer momento, e 0️⃣ princípios diacrônicos ou dinâmicos, que determinam como o agente deve mudar suas crenças ao receber nova evidência.

Os axiomas de probabilidade 0️⃣ e o "princípio principal" pertencem aos princípios estáticos, enquanto o princípio de condicionalização rege os aspectos dinâmicos como uma forma 0️⃣ de inferência probabilística.

[6][4] A expressão bayesiana mais característica desses princípios é encontrada na forma de "Dutch books", que ilustram a 0️⃣ irracionalidade nos agentes através de uma série de apostas que levam a uma perda para o agente, não importa qual 0️⃣ dos eventos probabilísticos ocorra.

[4] Este teste para determinar a irracionalidade é conhecido como o "teste pragmático autoderrotista" (pragmatic self-defeat test).[6]

Crenças, 0️⃣ probabilidade e apostas [ editar | editar código-fonte ]

Uma diferença importante para a epistemologia tradicional é que a epistemologia bayesiana 0️⃣ se concentra não na noção de crença simples, mas na noção de graus de crença, os chamados "credences".

[1] Esta abordagem 0️⃣ tenta captar a ideia da certeza:[4] acreditamos em todos os tipos de afirmações, mas estamos mais certos de algumas, como 0️⃣ que a terra é redonda, do que de outras, como que Platão foi o autor do Primeiro Alcibíades.

Esses graus vêm 0️⃣ em valores entre 0 e 1.

0 corresponde à descrença total, 1 corresponde à crença total e 0,5 corresponde à suspensão 0️⃣ da crença.

De acordo com a interpretação bayesiana de probabilidade, os graus de crença representam probabilidades subjetivas.Seguindo Frank P.

Ramsey, eles são 0️⃣ interpretados em termos da disposição para apostar dinheiro em uma afirmação.

[9][1][4] Portanto, ter um grau de crença de 0,8 (ou 0️⃣ seja, 80%) de que seu time de futebol favorito ganhará o próximo jogo significaria estar disposto a apostar até quatro 0️⃣ dólares pela oportunidade de obter um lucro de um dólar.

Esse relato estabelece uma conexão estreita entre a epistemologia bayesiana e 0️⃣ a teoria da decisão.

[10][11] Pode parecer que o comportamento das apostas é apenas uma área especial e, como tal, não 0️⃣ é adequado para definir uma noção tão geral como graus de crença.

Mas, como Ramsey argumenta, apostamos o tempo todo quando 0️⃣ se entende no sentido mais amplo.

Por exemplo, ao irmos para a estação de trem, apostamos que o trem chegaria a 0️⃣ tempo, caso contrário teríamos ficado em casa.

[4] Decorre da interpretação de graus de crença em termos de disposição para fazer 0️⃣ apostas que seria irracional atribuir um grau de 0 ou 1 a qualquer proposição, exceto ás contradições e tautologias.

[6] A 0️⃣ razão para isto é que atribuir esses valores extremos significaria que se estaria disposto a apostar qualquer coisa, incluindo a 0️⃣ própria vida, mesmo que a recompensa fosse mínima.

[1] Outro efeito colateral negativo de tais graus extremos é que elas são 0️⃣ fixados permanentemente e não podem mais ser atualizadas ao adquirir nova evidência.

Este princípio central do bayesianismo, que os graus de 0️⃣ crença são interpretados como probabilidades subjetivas e, portanto, regidos pelas normas de probabilidade, foi denominado "probabilismo".

[10] Essas normas expressam a 0️⃣ natureza das crenças dos agentes idealmente racionais.

[4] Elas não colocam exigências sobre qual grau de crença devemos ter em uma 0️⃣ crença específica, por exemplo, se vai chover amanhã.

Em vez disso, restringem o sistema de crenças como um todo.

[4] Por exemplo, 0️⃣ se a jogo aviator como ganhar crença de que vai chover amanhã é 0,8, então seu grau de crença na proposição oposta, ou 0️⃣ seja, que não vai chover amanhã, deve ser 0,2, não 0,1 ou 0,5.

De acordo com Stephan Hartmann e Jan Sprenger, 0️⃣ os axiomas de probabilidade podem ser expressos através das seguintes duas leis: (1) P ( A ) = 1 {\displaystyle 0️⃣ P(A)=1} para qualquer tautologia; (2) Para proposições incompatíveis (mutuamente exclusivas) A {\displaystyle A} e B {\displaystyle B} , P ( 0️⃣ A ∨ B ) = P ( A ) + P ( B ) {\displaystyle P(A\lor B)=P(A)+P(B)} .[4]

Outro importante princípio 0️⃣ bayesiano de graus de crença é o princípio principal devido a David Lewis.

[10] Afirma que nosso conhecimento de probabilidades objetivas 0️⃣ deve corresponder às nossas probabilidades subjetivas na forma de graus de crença.

[4][5] Então, se alguém sabe que a chance objetiva 0️⃣ de uma moeda cair cara é de 50%, então o grau de crença de que a moeda cairá cara deveria 0️⃣ ser 0,5.

Os axiomas de probabilidade junto com o princípio principal determinam o aspecto estático ou sincrônico da racionalidade: como devem 0️⃣ ser as crenças de um agente quando se considera apenas um momento.

[1] Mas a racionalidade também envolve um aspecto dinâmico 0️⃣ ou diacrônico, que entra em jogo para mudar os graus de crença ao ser confrontado com nova evidência.

Este aspecto é 0️⃣ determinado pelo princípio de condicionalização.[1][4]

Princípio de condicionalização [ editar | editar código-fonte ]

O princípio de condicionalização rege como o grau 0️⃣ de crença de um agente em uma hipótese deve mudar ao receber nova evidência a favor ou contra esta hipótese.

[6][10] 0️⃣ Como tal, expressa o aspecto dinâmico de como os agentes racionais ideais se comportariam.

[1] Baseia-se na noção de probabilidade condicional, 0️⃣ que é a medida da probabilidade de que um evento ocorra dado que outro evento já ocorreu.

A probabilidade incondicional de 0️⃣ que A {\displaystyle A} ocorra é geralmente expressa como P ( A ) {\displaystyle P(A)} , enquanto a probabilidade condicional 0️⃣ de que A {\displaystyle A} ocorra dado que B {\displaystyle B} já ocorreu é escrito como P ( A ∣ 0️⃣ B ) {\displaystyle P(A\mid B)} .

Por exemplo, a probabilidade de atirar uma moeda duas vezes e a moeda cair cara 0️⃣ duas vezes é de apenas 25%.

Mas a probabilidade condicional de isso ocorrer, dado que a moeda caiu cara na primeira 0️⃣ vez é então 50%.

O princípio de condicionalização aplica esta ideia às crenças:[1] devemos mudar nosso grau de crença de que 0️⃣ a moeda vai cair cara duas vezes ao receber evidência de que já caiu cara na primeira vez.

A probabilidade atribuída 0️⃣ à hipótese antes do evento é chamada de probabilidade a priori.

[12] A probabilidade depois é chamada de probabilidade a posteriori.

Segundo 0️⃣ o princípio simples de condicionalização, isto pode ser expresso da seguinte forma: P posterior ( H ) = P prior 0️⃣ ( H ∣ E ) = P prior ( H ∧ E ) P prior ( E ) {\displaystyle P_{\text{posterior}}(H)=P_{\text{prior}}(H\mid 0️⃣ E)={\frac {P_{\text{prior}}(H\land E)}{P_{\text{prior}}(E)}}} .

[1][6] Assim, a probabilidade a posteriori de que a hipótese seja verdadeira é igual à probabilidade condicional 0️⃣ a priori de que a hipótese seja verdadeira em relação à evidência, que é igual à probabilidade a priori de 0️⃣ que tanto a hipótese quanto a evidência sejam verdadeiras, dividida pela probabilidade a priori de que a evidência seja verdadeira.

A 0️⃣ expressão original deste princípio, referida como teorema de Bayes, pode ser deduzida diretamente dessa formulação.[6]

O princípio simples de condicionalização faz 0️⃣ a suposição de que nosso grau de crença na evidência adquirida, ou seja, jogo aviator como ganhar probabilidade a posteriori, é 1, o 0️⃣ que é irrealista.

Por exemplo, os cientistas às vezes precisam descartar evidências previamente aceitas ao fazer novas descobertas, o que seria 0️⃣ impossível se o grau de crença correspondente fosse 1.

[6] Uma forma alternativa de condicionalização, proposta por Richard Jeffrey, ajusta a 0️⃣ fórmula para levar em conta a probabilidade da evidência:[13][14] P posterior ( H ) = P prior ( H ∣ 0️⃣ E ) ⋅ P posterior ( E ) + P prior ( H ∣ ¬ E ) ⋅ P posterior 0️⃣ ( ¬ E ) {\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)} .[6]

Um Dutch book é uma série de apostas 0️⃣ que resulta necessariamente em uma perda.

[15][16] Um agente é vulnerável a um Dutch book se suas crenças violarem as leis 0️⃣ da probabilidade.

[4] Isso pode ser tanto em casos sincrônicos, nos quais o conflito acontece entre crenças mantidas ao mesmo tempo, 0️⃣ quanto em casos diacrônicos, nos quais o agente não responde adequadamente a nova evidência.

[6][16] No caso sincrônico mais simples, apenas 0️⃣ duas crenças estão envolvidas: a crença em uma proposição e em jogo aviator como ganhar negação.

[17] As leis da probabilidade sustentam que estes 0️⃣ dois graus de crença juntos devem somar 1, já que ou a proposição ou jogo aviator como ganhar negação são verdadeiras.

Os agentes que 0️⃣ violam esta lei são vulneráveis a um Dutch book sincrônico.

[6] Por exemplo, dada a proposição de que vai chover amanhã, 0️⃣ suponha que o grau de crença de um agente de que é verdadeiro é 0,51 e o grau de que 0️⃣ é falso também é 0,51.

Neste caso, o agente estaria disposto a aceitar duas apostas de $0,51 pela oportunidade de ganhar 0️⃣ $1: uma de que vai chover e outra de que não vai chover.

As duas apostas juntas custam $1,02, resultando em 0️⃣ uma perda de $0,02, não importa se vai chover ou não.

[17] O princípio por trás dos Dutch books diacrônicos é 0️⃣ o mesmo, mas eles são mais complicados, pois envolvem fazer apostas antes e depois de receber nova evidência e têm 0️⃣ que levar em conta que há uma perda em cada caso, não importa como a evidência resulte.[17][16]

Há diferentes interpretações sobre 0️⃣ o que significa que um agente é vulnerável a um Dutch book.

Segundo a interpretação tradicional, tal vulnerabilidade revela que o 0️⃣ agente é irracional, já que se envolveria voluntariamente em um comportamento que não é do seu melhor interesse pessoal.

[6] Um 0️⃣ problema com essa interpretação é que ela assume a onisciência lógica como requisito para a racionalidade, o que é problemático 0️⃣ especialmente em casos diacrônicos complicados.

Uma interpretação alternativa usa os Dutch books como "uma espécie de heurística para determinar quando os 0️⃣ graus de crença de alguém têm o potencial de serem pragmaticamente autoderrotistas".

[6] Essa interpretação é compatível com a manutenção de 0️⃣ uma visão mais realista da racionalidade diante das limitações humanas.[16]

Os Dutch books estão intimamente relacionados com os axiomas da probabilidade.

[16] 0️⃣ O teorema Dutch book sustenta que apenas as atribuições de graus de crença que não seguem os axiomas da probabilidade 0️⃣ são vulneráveis aos Dutch books.

O teorema Dutch book inverso afirma que nenhuma atribuição de graus de crença que siga estes 0️⃣ axiomas é vulnerável a um Dutch book.[4][16]

Teoria da confirmação [ editar | editar código-fonte ]

Na filosofia da ciência, a confirmação 0️⃣ refere-se à relação entre uma evidência e uma hipótese confirmada por ela.

[18] A teoria da confirmação é o estudo da 0️⃣ confirmação e desconfirmação: como as hipóteses científicas são apoiadas ou refutadas pela evidência.

[19] A teoria da confirmação bayesiana fornece um 0️⃣ modelo de confirmação baseado no princípio de condicionalização.

[6][18] Uma evidência confirma uma teoria se a probabilidade condicional dessa teoria em 0️⃣ relação à evidência for maior que a probabilidade incondicional da teoria por si só.

[18] Expresso formalmente: P ( H ∣ 0️⃣ E ) > P ( H ) {\displaystyle P(H\mid E)>P(H)} .

[6] Se a evidência diminuir a probabilidade da hipótese, então 0️⃣ ela a desconfirma.

Os cientistas geralmente não estão interessados apenas em saber se uma evidência apoia uma teoria, mas também em 0️⃣ quanto apoio ela fornece.

Há diferentes maneiras de determinar esse grau.

[18] A versão mais simples apenas mede a diferença entre a 0️⃣ probabilidade condicional da hipótese relativa à evidência e a probabilidade incondicional da hipótese, ou seja, o grau de apoio é 0️⃣ P ( H ∣ E ) − P ( H ) {\displaystyle P(H\mid E)-P(H)} .

[4] O problema com a medição 0️⃣ desse grau é que depende de quão certa a teoria já está antes de receber a evidência.

Portanto, se um cientista 0️⃣ já está muito certo de que uma teoria é verdadeira, então mais uma evidência não afetará muito seu grau de 0️⃣ crença, mesmo que a evidência seja muito forte.

[6][4] Existem outras condições para como uma medida de evidência deve se comportar, 0️⃣ por exemplo, evidência surpreendente, ou seja, evidência que tinha uma probabilidade baixa por si só, deve fornecer mais apoio.

[4][18] Os 0️⃣ cientistas são frequentemente confrontados com o problema de ter que decidir entre duas teorias concorrentes.

Em tais casos, o interesse não 0️⃣ está tanto na confirmação absoluta, ou em quanto uma nova evidência apoiaria esta ou aquela teoria, mas na confirmação relativa, 0️⃣ ou seja, em qual teoria é mais apoiada pela nova evidência.[6]

Um problema bem conhecido na teoria da confirmação é o 0️⃣ paradoxo do corvo de Carl Gustav Hempel.

[20][19][18] Hempel começa apontando que ver um corvo preto conta como evidência para a 0️⃣ hipótese de que todos os corvos são pretos enquanto que ver uma maçã verde geralmente não é considerado evidência a 0️⃣ favor ou contra essa hipótese.

O paradoxo consiste na consideração de que a hipótese "todos os corvos são pretos" é logicamente 0️⃣ equivalente à hipótese "se algo não é preto, então não é um corvo".

[18] Portanto, já que ver uma maçã verde 0️⃣ conta como evidência para a segunda hipótese, também deve contar como evidência para a primeira.

[6] O bayesianismo permite que ver 0️⃣ uma maçã verde apoie a hipótese do corvo enquanto explica nossa intuição inicial do contrário.

Este resultado é alcançado se assumirmos 0️⃣ que ver uma maçã verde fornece um apoio mínimo, mas ainda positivo, para a hipótese do corvo, enquanto que ver 0️⃣ um corvo preto fornece um apoio significativamente maior.[6][18][20]

A coerência desempenha um papel central em várias teorias epistemológicas, por exemplo, na 0️⃣ teoria da coerência da verdade ou na teoria da coerência da justificação.

[21][22] Muitas vezes se supõe que conjuntos de crenças 0️⃣ são mais prováveis de serem verdadeiros se forem coerentes do que de outra forma.

[1] Por exemplo, é mais provável que 0️⃣ confiemos em um detetive que pode conectar todas as evidências em uma história coerente.

Mas não há um acordo geral sobre 0️⃣ como a coerência deve ser definida.

[1][4] O bayesianismo foi aplicado a este campo ao sugerir definições precisas de coerência em 0️⃣ termos de probabilidade, que podem então ser empregadas para enfrentar outros problemas relacionados com a coerência.

[4] Uma dessas definições foi 0️⃣ proposta por Tomoji Shogenji, que sugere que a coerência entre duas crenças é igual à probabilidade de jogo aviator como ganhar conjunção dividida 0️⃣ pelas probabilidades de cada uma por si mesma, ou seja, C o h e r e n c e ( 0️⃣ A , B ) = P ( A ∧ B ) ( P ( A ) ⋅ P ( B 0️⃣ ) ) {\displaystyle Coherence(A,B)={\frac {P(A\land B)}{(P(A)\cdot P(B))}}} .

[4][23] Intuitivamente, isto mede a probabilidade de que as duas crenças sejam verdadeiras 0️⃣ ao mesmo tempo, em comparação com a probabilidade de que isso ocorresse se elas estivessem neutralmente relacionadas entre si.

[23] A 0️⃣ coerência é alta se as duas crenças são relevantes uma para a outra.

[4] A coerência definida desta forma é relativa 0️⃣ a uma atribuição de graus de crença.

Isto significa que duas proposições podem ter uma alta coerência para um agente e 0️⃣ uma baixa coerência para outro agente devido à diferença nas probabilidades a priori das crenças dos agentes.[4]

A epistemologia social estuda 0️⃣ a relevância dos fatores sociais para o conhecimento.

[24] No campo da ciência, por exemplo, isto é relevante, já que os 0️⃣ cientistas individuais frequentemente têm que confiar nas descobertas de outros cientistas para progredir.

[1] A abordagem bayesiana pode ser aplicada a 0️⃣ vários tópicos da epistemologia social.

Por exemplo, o raciocínio probabilístico pode ser usado no campo do testemunho para avaliar quão confiável 0️⃣ é um determinado relatório.

[6] Desta maneira, pode ser formalmente demonstrado que os relatórios de testemunhas que são probabilisticamente independentes uns 0️⃣ dos outros fornecem mais apoio do que de outra forma.

[1] Outro tema da epistemologia social diz respeito à questão de 0️⃣ como agregar as crenças dos indivíduos dentro de um grupo para chegar à crença do grupo como um todo.

[24] O 0️⃣ bayesianismo aborda esse problema agregando as atribuições de probabilidade dos diferentes indivíduos.[6][1]

Problema dos priores [ editar | editar código-fonte ]

Para 0️⃣ tirar inferências probabilísticas baseadas em nova evidência, é necessário já ter uma probabilidade a priori atribuída à proposição em questão.

[25] 0️⃣ Mas isto nem sempre é assim: á muitas proposições que o agente nunca considerou e, portanto, carece de um grau 0️⃣ de crença.

Este problema geralmente é resolvido atribuindo uma probabilidade à proposição em questão, a fim de aprender com a nova 0️⃣ evidência através da condicionalização.

[6][26] O problema dos priores diz respeito à questão de como essa atribuição inicial deve ser feita.

[25] 0️⃣ Os bayesianos subjetivos sustentam que não há ou há poucas condições além da coerência probabilística que determinam como atribuímos as 0️⃣ probabilidades iniciais.

O argumento para essa liberdade na escolha dos graus iniciais de crença é que os graus mudarão à medida 0️⃣ que adquirirmos mais evidências e convergirão para o mesmo valor depois de passos suficientes, não importa por onde comecemos.

[6] Os 0️⃣ bayesianos objetivos, por outro lado, afirmam que existem várias condições que determinam a atribuição inicial.

Uma condição importante é o princípio 0️⃣ da indiferença.

[5][25] Afirma que os graus de crença devem ser distribuídas igualmente entre todos os resultados possíveis.

[27][10] Por exemplo, um 0️⃣ agente quer predizer a cor das bolas sacadas de uma urna que contém apenas bolas vermelhas e pretas, sem qualquer 0️⃣ informação sobre a proporção de bolas vermelhas e pretas.

[6] Aplicado a esta situação, o princípio da indiferença afirma que o 0️⃣ agente deve inicialmente assumir que a probabilidade de sacar uma bola vermelha é de 50%.

Isto se deve a considerações simétricas: 0️⃣ é a única atribuição em que as probabilidades a priori são invariantes a uma mudança de etiqueta.

[6] Embora essa abordagem 0️⃣ funcione para alguns casos, produz paradoxos em outros.

Outra objeção é que não se deve atribuir probabilidades a priori com base 0️⃣ na ignorância inicial.[6]

Problema da onisciência lógica [ editar | editar código-fonte ]

As normas de racionalidade segundo as definições padrão da 0️⃣ epistemologia bayesiana assumem a onisciência lógica: o agente tem que se assegurar de seguir exatamente todas as leis de probabilidade 0️⃣ para todas as suas crenças, a fim de contar como racional.

[28][29] Quem não o faz é vulnerável aos Dutch books 0️⃣ e, portanto, é irracional.

Este é uma norma irrealista para os seres humanos, como os críticos apontaram.[6]

Problema da evidência antiga [ 0️⃣ editar | editar código-fonte ]

O problema da evidência antiga diz respeito aos casos em que o agente não sabe, no 0️⃣ momento de adquirir uma evidência, que confirma uma hipótese, mas só fica sabendo dessa relação de apoio mais tarde.

[6] Normalmente, 0️⃣ o agente aumentaria jogo aviator como ganhar crença na hipótese após descobrir essa relação.

Mas isto não é permitido na teoria da confirmação bayesiana, 0️⃣ já que a condicionalização só pode acontecer após uma mudança da probabilidade da afirmação evidencial, o que não é o 0️⃣ caso.

[6][30] Por exemplo, a observação de certas anomalias na órbita de Mercúrio é evidência para a teoria da relatividade geral.

Mas 0️⃣ esses dados foram obtidos antes da formulação da teoria, contando assim como evidência antiga.[30]

A epistemologia bayesiana é uma abordagem formal 0️⃣ para várias temas da epistemologia que tem suas raízes no trabalho de Thomas Bayes no campo da teoria das probabilidades.

[1] 0️⃣ Uma vantagem de seu método formal em contraste com a epistemologia tradicional é que seus conceitos e teoremas podem ser 0️⃣ definidos com um alto grau de precisão.

Baseia-se na ideia de que as crenças podem ser interpretadas como probabilidades subjetivas.

Como tal, 0️⃣ elas estão sujeitas às leis da teoria das probabilidades, que atuam como normas de racionalidade.

Estas normas podem ser divididas em 0️⃣ condições estáticas, governando a racionalidade das crenças a qualquer momento, e condições dinâmicas, governando como os agentes racionais devem mudar 0️⃣ suas crenças ao receberem nova evidência.

A expressão Bayesiana mais característica destes princípios é encontrada na forma das chamadas "Dutch books" 0️⃣ que ilustram a irracionalidade nos agentes através de uma série de apostas que levam a uma perda para o agente, 0️⃣ não importa qual dos eventos probabilísticos ocorra.

Os bayesianos aplicaram esses princípios fundamentais a vários tópicos epistemológicos, mas o bayesianismo não 0️⃣ cobre todos os tópicos da epistemologia tradicional.

O problema da confirmação na filosofia da ciência, por exemplo, pode ser abordado através 0️⃣ do princípio bayesiano de condicionalização, sustentando que uma evidência confirma uma teoria se aumenta a probabilidade de que essa teoria 0️⃣ seja verdadeira.

Várias propostas foram feitas para definir o conceito de coerência em termos de probabilidade, geralmente no sentido de que 0️⃣ duas proposições são coerentes se a probabilidade de jogo aviator como ganhar conjunção for maior do que se estivessem neutralmente relacionadas entre si.

A 0️⃣ abordagem bayesiana também foi frutífera no campo da epistemologia social, por exemplo, no que diz respeito ao problema do testemunho 0️⃣ ou ao problema da crença grupal.

O bayesianismo ainda enfrenta várias objeções teóricas que não foram totalmente resolvidas.

Relação com a epistemologia 0️⃣ tradicional [ editar | editar código-fonte ]

A epistemologia tradicional e a epistemologia bayesiana são ambas formas de epistemologia, mas diferem 0️⃣ em vários aspectos, por exemplo, no que diz respeito à jogo aviator como ganhar metodologia, jogo aviator como ganhar interpretação da crença, o papel que a 0️⃣ justificação ou confirmação desempenha nelas e alguns de seus interesses de pesquisa.

A epistemologia tradicional se concentra em temas como a 0️⃣ análise da natureza do conhecimento, geralmente em termos de crenças verdadeiras justificadas, as fontes de conhecimento, como percepção ou testemunho, 0️⃣ a estrutura de um corpo de conhecimento, por exemplo, na forma de fundacionalismo ou coerentismo, e o problema do ceticismo 0️⃣ filosófico ou a questão de se o conhecimento é possível.

[2][3] Essas investigações são geralmente baseadas em intuições epistêmicas e consideram 0️⃣ as crenças como ou presentes ou ausentes.

[4] A epistemologia bayesiana, por outro lado, funciona formalizando conceitos e problemas, que muitas 0️⃣ vezes são vagos na abordagem tradicional.

Assim, concentra-se mais nas intuições matemáticas e promete um maior grau de precisão.

[1][4] Vê a 0️⃣ crença como um fenômeno contínuo que vem em vários graus, os chamados "credences".

[5] Alguns bayesianos até sugeriram que a noção 0️⃣ regular de crença deveria ser abandonada.

[6] Mas também há propostas para conectar os dois, por exemplo, a tese lockeana, que 0️⃣ define a crença como um grau de crença acima de um certo limite.

[7][8] A justificação desempenha um papel central na 0️⃣ epistemologia tradicional, enquanto os bayesianos se concentraram nas noções relacionadas de confirmação e desconfirmação através da evidência.

[5] A noção de 0️⃣ evidência é importante para ambas as abordagens, mas somente a abordagem tradicional se interessou em estudar as fontes de evidência, 0️⃣ como percepção e memória.

O bayesianismo, por outro lado, se concentrou no papel da evidência para a racionalidade: como o grau 0️⃣ de crença de alguém deve ser ajustada ao receber nova evidência.

[5] Há uma analogia entre as normas bayesianas de racionalidade 0️⃣ em termos de leis probabilísticas e as normas tradicionais de racionalidade em termos de consistência dedutiva.

[5][6] Certos problemas tradicionais, como 0️⃣ o tema do ceticismo sobre nosso conhecimento do mundo externo, são difíceis de expressar em termos bayesianos.[5]

A epistemologia bayesiana é 0️⃣ baseada apenas em alguns princípios fundamentais, que podem ser usados para definir várias outras noções e podem ser aplicados a 0️⃣ muitos temas da epistemologia.

[5][4] Em jogo aviator como ganhar essência, esses princípios constituem condições sobre como devemos atribuir graus de crença às proposições.

Eles 0️⃣ determinam o que um agente idealmente racional acreditaria.

[6] Os princípios básicos podem ser divididos em princípios sincrônicos ou estáticos, que 0️⃣ regem como os graus de crença devem ser atribuídos em qualquer momento, e princípios diacrônicos ou dinâmicos, que determinam como 0️⃣ o agente deve mudar suas crenças ao receber nova evidência.

Os axiomas de probabilidade e o "princípio principal" pertencem aos princípios 0️⃣ estáticos, enquanto o princípio de condicionalização rege os aspectos dinâmicos como uma forma de inferência probabilística.

[6][4] A expressão bayesiana mais 0️⃣ característica desses princípios é encontrada na forma de "Dutch books", que ilustram a irracionalidade nos agentes através de uma série 0️⃣ de apostas que levam a uma perda para o agente, não importa qual dos eventos probabilísticos ocorra.

[4] Este teste para 0️⃣ determinar a irracionalidade é conhecido como o "teste pragmático autoderrotista" (pragmatic self-defeat test).[6]

Crenças, probabilidade e apostas [ editar | editar 0️⃣ código-fonte ]

Uma diferença importante para a epistemologia tradicional é que a epistemologia bayesiana se concentra não na noção de crença 0️⃣ simples, mas na noção de graus de crença, os chamados "credences".

[1] Esta abordagem tenta captar a ideia da certeza:[4] acreditamos 0️⃣ em todos os tipos de afirmações, mas estamos mais certos de algumas, como que a terra é redonda, do que 0️⃣ de outras, como que Platão foi o autor do Primeiro Alcibíades.

Esses graus vêm em valores entre 0 e 1.

0 corresponde 0️⃣ à descrença total, 1 corresponde à crença total e 0,5 corresponde à suspensão da crença.

De acordo com a interpretação bayesiana 0️⃣ de probabilidade, os graus de crença representam probabilidades subjetivas.Seguindo Frank P.

Ramsey, eles são interpretados em termos da disposição para apostar 0️⃣ dinheiro em uma afirmação.

[9][1][4] Portanto, ter um grau de crença de 0,8 (ou seja, 80%) de que seu time de 0️⃣ futebol favorito ganhará o próximo jogo significaria estar disposto a apostar até quatro dólares pela oportunidade de obter um lucro 0️⃣ de um dólar.

Esse relato estabelece uma conexão estreita entre a epistemologia bayesiana e a teoria da decisão.

[10][11] Pode parecer que 0️⃣ o comportamento das apostas é apenas uma área especial e, como tal, não é adequado para definir uma noção tão 0️⃣ geral como graus de crença.

Mas, como Ramsey argumenta, apostamos o tempo todo quando se entende no sentido mais amplo.

Por exemplo, 0️⃣ ao irmos para a estação de trem, apostamos que o trem chegaria a tempo, caso contrário teríamos ficado em casa.

[4] 0️⃣ Decorre da interpretação de graus de crença em termos de disposição para fazer apostas que seria irracional atribuir um grau 0️⃣ de 0 ou 1 a qualquer proposição, exceto ás contradições e tautologias.

[6] A razão para isto é que atribuir esses 0️⃣ valores extremos significaria que se estaria disposto a apostar qualquer coisa, incluindo a própria vida, mesmo que a recompensa fosse 0️⃣ mínima.

[1] Outro efeito colateral negativo de tais graus extremos é que elas são fixados permanentemente e não podem mais ser 0️⃣ atualizadas ao adquirir nova evidência.

Este princípio central do bayesianismo, que os graus de crença são interpretados como probabilidades subjetivas e, 0️⃣ portanto, regidos pelas normas de probabilidade, foi denominado "probabilismo".

[10] Essas normas expressam a natureza das crenças dos agentes idealmente racionais.

[4] 0️⃣ Elas não colocam exigências sobre qual grau de crença devemos ter em uma crença específica, por exemplo, se vai chover 0️⃣ amanhã.

Em vez disso, restringem o sistema de crenças como um todo.

[4] Por exemplo, se a jogo aviator como ganhar crença de que vai 0️⃣ chover amanhã é 0,8, então seu grau de crença na proposição oposta, ou seja, que não vai chover amanhã, deve 0️⃣ ser 0,2, não 0,1 ou 0,5.

De acordo com Stephan Hartmann e Jan Sprenger, os axiomas de probabilidade podem ser expressos 0️⃣ através das seguintes duas leis: (1) P ( A ) = 1 {\displaystyle P(A)=1} para qualquer tautologia; (2) Para proposições 0️⃣ incompatíveis (mutuamente exclusivas) A {\displaystyle A} e B {\displaystyle B} , P ( A ∨ B ) = P ( 0️⃣ A ) + P ( B ) {\displaystyle P(A\lor B)=P(A)+P(B)} .[4]

Outro importante princípio bayesiano de graus de crença é o 0️⃣ princípio principal devido a David Lewis.

[10] Afirma que nosso conhecimento de probabilidades objetivas deve corresponder às nossas probabilidades subjetivas na 0️⃣ forma de graus de crença.

[4][5] Então, se alguém sabe que a chance objetiva de uma moeda cair cara é de 0️⃣ 50%, então o grau de crença de que a moeda cairá cara deveria ser 0,5.

Os axiomas de probabilidade junto com 0️⃣ o princípio principal determinam o aspecto estático ou sincrônico da racionalidade: como devem ser as crenças de um agente quando 0️⃣ se considera apenas um momento.

[1] Mas a racionalidade também envolve um aspecto dinâmico ou diacrônico, que entra em jogo para 0️⃣ mudar os graus de crença ao ser confrontado com nova evidência.

Este aspecto é determinado pelo princípio de condicionalização.[1][4]

Princípio de condicionalização 0️⃣ [ editar | editar código-fonte ]

O princípio de condicionalização rege como o grau de crença de um agente em uma 0️⃣ hipótese deve mudar ao receber nova evidência a favor ou contra esta hipótese.

[6][10] Como tal, expressa o aspecto dinâmico de 0️⃣ como os agentes racionais ideais se comportariam.

[1] Baseia-se na noção de probabilidade condicional, que é a medida da probabilidade de 0️⃣ que um evento ocorra dado que outro evento já ocorreu.

A probabilidade incondicional de que A {\displaystyle A} ocorra é geralmente 0️⃣ expressa como P ( A ) {\displaystyle P(A)} , enquanto a probabilidade condicional de que A {\displaystyle A} ocorra dado 0️⃣ que B {\displaystyle B} já ocorreu é escrito como P ( A ∣ B ) {\displaystyle P(A\mid B)} .

Por exemplo, 0️⃣ a probabilidade de atirar uma moeda duas vezes e a moeda cair cara duas vezes é de apenas 25%.

Mas a 0️⃣ probabilidade condicional de isso ocorrer, dado que a moeda caiu cara na primeira vez é então 50%.

O princípio de condicionalização 0️⃣ aplica esta ideia às crenças:[1] devemos mudar nosso grau de crença de que a moeda vai cair cara duas vezes 0️⃣ ao receber evidência de que já caiu cara na primeira vez.

A probabilidade atribuída à hipótese antes do evento é chamada 0️⃣ de probabilidade a priori.

[12] A probabilidade depois é chamada de probabilidade a posteriori.

Segundo o princípio simples de condicionalização, isto pode 0️⃣ ser expresso da seguinte forma: P posterior ( H ) = P prior ( H ∣ E ) = P 0️⃣ prior ( H ∧ E ) P prior ( E ) {\displaystyle P_{\text{posterior}}(H)=P_{\text{prior}}(H\mid E)={\frac {P_{\text{prior}}(H\land E)}{P_{\text{prior}}(E)}}} .

[1][6] Assim, a probabilidade 0️⃣ a posteriori de que a hipótese seja verdadeira é igual à probabilidade condicional a priori de que a hipótese seja 0️⃣ verdadeira em relação à evidência, que é igual à probabilidade a priori de que tanto a hipótese quanto a evidência 0️⃣ sejam verdadeiras, dividida pela probabilidade a priori de que a evidência seja verdadeira.

A expressão original deste princípio, referida como teorema 0️⃣ de Bayes, pode ser deduzida diretamente dessa formulação.[6]

O princípio simples de condicionalização faz a suposição de que nosso grau de 0️⃣ crença na evidência adquirida, ou seja, jogo aviator como ganhar probabilidade a posteriori, é 1, o que é irrealista.

Por exemplo, os cientistas às 0️⃣ vezes precisam descartar evidências previamente aceitas ao fazer novas descobertas, o que seria impossível se o grau de crença correspondente 0️⃣ fosse 1.

[6] Uma forma alternativa de condicionalização, proposta por Richard Jeffrey, ajusta a fórmula para levar em conta a probabilidade 0️⃣ da evidência:[13][14] P posterior ( H ) = P prior ( H ∣ E ) ⋅ P posterior ( E 0️⃣ ) + P prior ( H ∣ ¬ E ) ⋅ P posterior ( ¬ E ) {\displaystyle P_{\text{posterior}}(H)=P_{\text{prior}}(H\mid E)\cdot 0️⃣ P_{\text{posterior}}(E)+P_{\text{prior}}(H\mid \lnot E)\cdot P_{\text{posterior}}(\lnot E)} .[6]

Um Dutch book é uma série de apostas que resulta necessariamente em uma perda.

[15][16] Um 0️⃣ agente é vulnerável a um Dutch book se suas crenças violarem as leis da probabilidade.

[4] Isso pode ser tanto em 0️⃣ casos sincrônicos, nos quais o conflito acontece entre crenças mantidas ao mesmo tempo, quanto em casos diacrônicos, nos quais o 0️⃣ agente não responde adequadamente a nova evidência.

[6][16] No caso sincrônico mais simples, apenas duas crenças estão envolvidas: a crença em 0️⃣ uma proposição e em jogo aviator como ganhar negação.

[17] As leis da probabilidade sustentam que estes dois graus de crença juntos devem somar 0️⃣ 1, já que ou a proposição ou jogo aviator como ganhar negação são verdadeiras.

Os agentes que violam esta lei são vulneráveis a um 0️⃣ Dutch book sincrônico.

[6] Por exemplo, dada a proposição de que vai chover amanhã, suponha que o grau de crença de 0️⃣ um agente de que é verdadeiro é 0,51 e o grau de que é falso também é 0,51.

Neste caso, o 0️⃣ agente estaria disposto a aceitar duas apostas de $0,51 pela oportunidade de ganhar $1: uma de que vai chover e 0️⃣ outra de que não vai chover.

As duas apostas juntas custam $1,02, resultando em uma perda de $0,02, não importa se 0️⃣ vai chover ou não.

[17] O princípio por trás dos Dutch books diacrônicos é o mesmo, mas eles são mais complicados, 0️⃣ pois envolvem fazer apostas antes e depois de receber nova evidência e têm que levar em conta que há uma 0️⃣ perda em cada caso, não importa como a evidência resulte.[17][16]

Há diferentes interpretações sobre o que significa que um agente é 0️⃣ vulnerável a um Dutch book.

Segundo a interpretação tradicional, tal vulnerabilidade revela que o agente é irracional, já que se envolveria 0️⃣ voluntariamente em um comportamento que não é do seu melhor interesse pessoal.

[6] Um problema com essa interpretação é que ela 0️⃣ assume a onisciência lógica como requisito para a racionalidade, o que é problemático especialmente em casos diacrônicos complicados.

Uma interpretação alternativa 0️⃣ usa os Dutch books como "uma espécie de heurística para determinar quando os graus de crença de alguém têm o 0️⃣ potencial de serem pragmaticamente autoderrotistas".

[6] Essa interpretação é compatível com a manutenção de uma visão mais realista da racionalidade diante 0️⃣ das limitações humanas.[16]

Os Dutch books estão intimamente relacionados com os axiomas da probabilidade.

[16] O teorema Dutch book sustenta que apenas 0️⃣ as atribuições de graus de crença que não seguem os axiomas da probabilidade são vulneráveis aos Dutch books.

O teorema Dutch 0️⃣ book inverso afirma que nenhuma atribuição de graus de crença que siga estes axiomas é vulnerável a um Dutch book.[4][16]

Teoria 0️⃣ da confirmação [ editar | editar código-fonte ]

Na filosofia da ciência, a confirmação refere-se à relação entre uma evidência e 0️⃣ uma hipótese confirmada por ela.

[18] A teoria da confirmação é o estudo da confirmação e desconfirmação: como as hipóteses científicas 0️⃣ são apoiadas ou refutadas pela evidência.

[19] A teoria da confirmação bayesiana fornece um modelo de confirmação baseado no princípio de 0️⃣ condicionalização.

[6][18] Uma evidência confirma uma teoria se a probabilidade condicional dessa teoria em relação à evidência for maior que a 0️⃣ probabilidade incondicional da teoria por si só.

[18] Expresso formalmente: P ( H ∣ E ) > P ( H ) 0️⃣ {\displaystyle P(H\mid E)>P(H)} .

[6] Se a evidência diminuir a probabilidade da hipótese, então ela a desconfirma.

Os cientistas geralmente não estão 0️⃣ interessados apenas em saber se uma evidência apoia uma teoria, mas também em quanto apoio ela fornece.

Há diferentes maneiras de 0️⃣ determinar esse grau.

[18] A versão mais simples apenas mede a diferença entre a probabilidade condicional da hipótese relativa à evidência 0️⃣ e a probabilidade incondicional da hipótese, ou seja, o grau de apoio é P ( H ∣ E ) − 0️⃣ P ( H ) {\displaystyle P(H\mid E)-P(H)} .

[4] O problema com a medição desse grau é que depende de quão 0️⃣ certa a teoria já está antes de receber a evidência.

Portanto, se um cientista já está muito certo de que uma 0️⃣ teoria é verdadeira, então mais uma evidência não afetará muito seu grau de crença, mesmo que a evidência seja muito 0️⃣ forte.

[6][4] Existem outras condições para como uma medida de evidência deve se comportar, por exemplo, evidência surpreendente, ou seja, evidência 0️⃣ que tinha uma probabilidade baixa por si só, deve fornecer mais apoio.

[4][18] Os cientistas são frequentemente confrontados com o problema 0️⃣ de ter que decidir entre duas teorias concorrentes.

Em tais casos, o interesse não está tanto na confirmação absoluta, ou em 0️⃣ quanto uma nova evidência apoiaria esta ou aquela teoria, mas na confirmação relativa, ou seja, em qual teoria é mais 0️⃣ apoiada pela nova evidência.[6]

Um problema bem conhecido na teoria da confirmação é o paradoxo do corvo de Carl Gustav Hempel.

[20][19][18] 0️⃣ Hempel começa apontando que ver um corvo preto conta como evidência para a hipótese de que todos os corvos são 0️⃣ pretos enquanto que ver uma maçã verde geralmente não é considerado evidência a favor ou contra essa hipótese.

O paradoxo consiste 0️⃣ na consideração de que a hipótese "todos os corvos são pretos" é logicamente equivalente à hipótese "se algo não é 0️⃣ preto, então não é um corvo".

[18] Portanto, já que ver uma maçã verde conta como evidência para a segunda hipótese, 0️⃣ também deve contar como evidência para a primeira.

[6] O bayesianismo permite que ver uma maçã verde apoie a hipótese do 0️⃣ corvo enquanto explica nossa intuição inicial do contrário.

Este resultado é alcançado se assumirmos que ver uma maçã verde fornece um 0️⃣ apoio mínimo, mas ainda positivo, para a hipótese do corvo, enquanto que ver um corvo preto fornece um apoio significativamente 0️⃣ maior.[6][18][20]

A coerência desempenha um papel central em várias teorias epistemológicas, por exemplo, na teoria da coerência da verdade ou na 0️⃣ teoria da coerência da justificação.

[21][22] Muitas vezes se supõe que conjuntos de crenças são mais prováveis de serem verdadeiros se 0️⃣ forem coerentes do que de outra forma.

[1] Por exemplo, é mais provável que confiemos em um detetive que pode conectar 0️⃣ todas as evidências em uma história coerente.

Mas não há um acordo geral sobre como a coerência deve ser definida.

[1][4] O 0️⃣ bayesianismo foi aplicado a este campo ao sugerir definições precisas de coerência em termos de probabilidade, que podem então ser 0️⃣ empregadas para enfrentar outros problemas relacionados com a coerência.

[4] Uma dessas definições foi proposta por Tomoji Shogenji, que sugere que 0️⃣ a coerência entre duas crenças é igual à probabilidade de jogo aviator como ganhar conjunção dividida pelas probabilidades de cada uma por si 0️⃣ mesma, ou seja, C o h e r e n c e ( A , B ) = P ( 0️⃣ A ∧ B ) ( P ( A ) ⋅ P ( B ) ) {\displaystyle Coherence(A,B)={\frac {P(A\land B)}{(P(A)\cdot P(B))}}} 0️⃣ .

[4][23] Intuitivamente, isto mede a probabilidade de que as duas crenças sejam verdadeiras ao mesmo tempo, em comparação com a 0️⃣ probabilidade de que isso ocorresse se elas estivessem neutralmente relacionadas entre si.

[23] A coerência é alta se as duas crenças 0️⃣ são relevantes uma para a outra.

[4] A coerência definida desta forma é relativa a uma atribuição de graus de crença.

Isto 0️⃣ significa que duas proposições podem ter uma alta coerência para um agente e uma baixa coerência para outro agente devido 0️⃣ à diferença nas probabilidades a priori das crenças dos agentes.[4]

A epistemologia social estuda a relevância dos fatores sociais para o 0️⃣ conhecimento.

[24] No campo da ciência, por exemplo, isto é relevante, já que os cientistas individuais frequentemente têm que confiar nas 0️⃣ descobertas de outros cientistas para progredir.

[1] A abordagem bayesiana pode ser aplicada a vários tópicos da epistemologia social.

Por exemplo, o 0️⃣ raciocínio probabilístico pode ser usado no campo do testemunho para avaliar quão confiável é um determinado relatório.

[6] Desta maneira, pode 0️⃣ ser formalmente demonstrado que os relatórios de testemunhas que são probabilisticamente independentes uns dos outros fornecem mais apoio do que 0️⃣ de outra forma.

[1] Outro tema da epistemologia social diz respeito à questão de como agregar as crenças dos indivíduos dentro 0️⃣ de um grupo para chegar à crença do grupo como um todo.

[24] O bayesianismo aborda esse problema agregando as atribuições 0️⃣ de probabilidade dos diferentes indivíduos.[6][1]

Problema dos priores [ editar | editar código-fonte ]

Para tirar inferências probabilísticas baseadas em nova evidência, 0️⃣ é necessário já ter uma probabilidade a priori atribuída à proposição em questão.

[25] Mas isto nem sempre é assim: á 0️⃣ muitas proposições que o agente nunca considerou e, portanto, carece de um grau de crença.

Este problema geralmente é resolvido atribuindo 0️⃣ uma probabilidade à proposição em questão, a fim de aprender com a nova evidência através da condicionalização.

[6][26] O problema dos 0️⃣ priores diz respeito à questão de como essa atribuição inicial deve ser feita.

[25] Os bayesianos subjetivos sustentam que não há 0️⃣ ou há poucas condições além da coerência probabilística que determinam como atribuímos as probabilidades iniciais.

O argumento para essa liberdade na 0️⃣ escolha dos graus iniciais de crença é que os graus mudarão à medida que adquirirmos mais evidências e convergirão para 0️⃣ o mesmo valor depois de passos suficientes, não importa por onde comecemos.

[6] Os bayesianos objetivos, por outro lado, afirmam que 0️⃣ existem várias condições que determinam a atribuição inicial.

Uma condição importante é o princípio da indiferença.

[5][25] Afirma que os graus de 0️⃣ crença devem ser distribuídas igualmente entre todos os resultados possíveis.

[27][10] Por exemplo, um agente quer predizer a cor das bolas 0️⃣ sacadas de uma urna que contém apenas bolas vermelhas e pretas, sem qualquer informação sobre a proporção de bolas vermelhas 0️⃣ e pretas.

[6] Aplicado a esta situação, o princípio da indiferença afirma que o agente deve inicialmente assumir que a probabilidade 0️⃣ de sacar uma bola vermelha é de 50%.

Isto se deve a considerações simétricas: é a única atribuição em que as 0️⃣ probabilidades a priori são invariantes a uma mudança de etiqueta.

[6] Embora essa abordagem funcione para alguns casos, produz paradoxos em 0️⃣ outros.

Outra objeção é que não se deve atribuir probabilidades a priori com base na ignorância inicial.[6]

Problema da onisciência lógica [ 0️⃣ editar | editar código-fonte ]

As normas de racionalidade segundo as definições padrão da epistemologia bayesiana assumem a onisciência lógica: o 0️⃣ agente tem que se assegurar de seguir exatamente todas as leis de probabilidade para todas as suas crenças, a fim 0️⃣ de contar como racional.

[28][29] Quem não o faz é vulnerável aos Dutch books e, portanto, é irracional.

Este é uma norma 0️⃣ irrealista para os seres humanos, como os críticos apontaram.[6]

Problema da evidência antiga [ editar | editar código-fonte ]

O problema da 0️⃣ evidência antiga diz respeito aos casos em que o agente não sabe, no momento de adquirir uma evidência, que confirma 0️⃣ uma hipótese, mas só fica sabendo dessa relação de apoio mais tarde.

[6] Normalmente, o agente aumentaria jogo aviator como ganhar crença na hipótese 0️⃣ após descobrir essa relação.

Mas isto não é permitido na teoria da confirmação bayesiana, já que a condicionalização só pode acontecer 0️⃣ após uma mudança da probabilidade da afirmação evidencial, o que não é o caso.

[6][30] Por exemplo, a observação de certas 0️⃣ anomalias na órbita de Mercúrio é evidência para a teoria da relatividade geral.

Mas esses dados foram obtidos antes da formulação 0️⃣ da teoria, contando assim como evidência antiga.[30]

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O vencedor do campeonato da World Series é determinado por meio de um playoff em melhor de sete jogos, e 3️⃣ a equipe vencedora recebe o Troféu do Comissário.

Como é jogada durante o outono na América do Norte, a série também 3️⃣ é conhecida como Clássico de Outono.

Desde 2017, é oficialmente conhecida como World Series apresentada pelo YouTube TV, por motivos de 3️⃣ patrocínio.[1]

Antes de ambas as ligas serem separadas em divisões em 1969, o time com o melhor histórico de vitórias e 3️⃣ derrotas na temporada regular em cada liga avançava automaticamente para a World Series, exceto em caso de empate, que exigia 3️⃣ um playoff de flâmula.

Desde então, cada liga passou a conduzir uma série de campeonatos (ALCS e NLCS) antes da Série 3️⃣ Mundial, para determinar quais times irão avançar, enquanto essas séries passaram a ser precedidas por séries de divisão (ALDS e 3️⃣ NLDS) desde 1995 e por jogos de wild card em cada liga desde 2012.

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