論文の概要: Sherlock Holmes Doesn't Play Dice: The significance of Evidence Theory
for the Social and Life Sciences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03222v1
- Date: Fri, 1 Sep 2023 07:52:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-10 03:27:11.436446
- Title: Sherlock Holmes Doesn't Play Dice: The significance of Evidence Theory
for the Social and Life Sciences
- Title（参考訳）: シャーロック・ホームズはサイードを演じない:社会科学と生命科学における証拠理論の意義
- Authors: V. L. Raju Chinthalapati and Guido Fioretti
- Abstract要約: エビデンス理論は、事象が成立する恐れから生じる不確実性を表現することができる。
確率論は、意思決定者が現在検討している可能性に制限されなければならない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: While Evidence Theory (Demster-Shafer Theory, Belief Functions Theory) is
being increasingly used in data fusion, its potentialities in the Social and
Life Sciences are often obscured by lack of awareness of its distinctive
features. With this paper we stress that Evidence Theory can express the
uncertainty deriving from the fear that events may materialize, that one has
not been able to figure out. By contrast, Probability Theory must limit itself
to the possibilities that a decision-maker is currently envisaging.
Subsequently, we illustrate how Dempster-Shafer's combination rule relates to
Bayes' Theorem for various versions of Probability Theory and discuss which
applications of Information Theory can be enhanced by Evidence Theory. Finally,
we illustrate our claims with an example where Evidence Theory is used to make
sense of the partially overlapping, partially contradictory solutions that
appear in an auditing exercise.
- Abstract（参考訳）: エビデンス理論 (Demster-Shafer Theory, Belief Functions Theory) はデータ融合においてますます使われてきているが、社会科学と生命科学におけるその可能性はしばしば、その特徴に対する認識の欠如によって曖昧になっている。
この論文では、証拠理論は、事象が実現され、誰も解明できないという恐れから生じる不確実性を表現することができると強調する。
対照的に、確率論は意思決定者が現在検討している可能性に制限されなければならない。
次に,確率論の様々なバージョンに対するベイズの理論と,デンプスター・シェーファーの組合せルールがどのように関連しているかを説明し,情報理論のどの応用をエビデンス理論によって拡張できるかについて議論する。
最後に、我々の主張を、監査演習に現れる部分的に重なり合う、部分的に矛盾する解を理解するためにエビデンス理論が用いられる例で説明する。
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