論文の概要: A Fundamental Probabilistic Fuzzy Logic Framework Suitable for Causal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15016v1
• Date: Mon, 30 May 2022 11:59:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 01:27:29.301153
• Title: A Fundamental Probabilistic Fuzzy Logic Framework Suitable for Causal Reasoning
• Title（参考訳）: 因果推論に適した確率的ファジィ論理フレームワーク
• Authors: Amir Saki and Usef Faghihi
• Abstract要約: 本稿ではProbabilityとFuzzy Logicの橋渡しを行うための基本的なフレームワークを紹介する。 我々の理論は、あるファジィ属性を持つ基準でクリップ要素を選択するランダムな実験を定式化する。 いくつかの式が提示され、異なる条件付き確率と確率変数の期待値の計算が容易になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a fundamental framework to create a bridge between Probability Theory and Fuzzy Logic. Indeed, our theory formulates a random experiment of selecting crisp elements with the criterion of having a certain fuzzy attribute. To do so, we associate some specific crisp random variables to the random experiment. Then, several formulas are presented, which make it easier to compute different conditional probabilities and expected values of these random variables. Also, we provide measure theoretical basis for our probabilistic fuzzy logic framework. Note that in our theory, the probability density functions of continuous distributions which come from the aforementioned random variables include the Dirac delta function as a term. Further, we introduce an application of our theory in Causal Inference.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率論とファジィ論理を橋渡しする基本的な枠組みを提案する。 実際、我々の理論は、あるファジィ属性を持つクリープ要素を選択するランダムな実験を定式化している。 そこで我々は,いくつかの特異な確率変数をランダムな実験に関連付ける。 その後、いくつかの式が提示され、異なる条件確率とこれらの確率変数の期待値の計算が容易になる。 また,確率的ファジィ論理の枠組みに対する測度理論的基礎を提供する。 この理論では、上記の確率変数から生じる連続分布の確率密度関数は項としてディラックデルタ関数を含むことに注意されたい。 さらに,この理論の因果推論への応用について紹介する。

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