論文の概要: The Problem of the Priors, or Posteriors?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10984v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 01:06:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:05:45.764774
• Title: The Problem of the Priors, or Posteriors?
• Title（参考訳）: 先行する問題、または後続の問題?
• Authors: Hanti Lin,
• Abstract要約: 後頭骨の問題に対処する鍵は、後頭骨を統治する規範を考えることであると私は主張する。 私は、後部クレデンスを真実に収束させる、前向きのベイズ主義への特定のアプローチを開発します。 このアプローチは、オッカムのカミソリのベイズ的基礎と、統計学と機械学習における関連する推論手法にとって重要であると主張されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The problem of the priors is well known: it concerns the challenge of identifying norms that govern one's prior credences. I argue that a key to addressing this problem lies in considering what I call the problem of the posteriors -- the challenge of identifying norms that directly govern one's posterior credences, which then induce constraints on the priors via the diachronic requirement of conditionalization. This forward-looking approach can be summarized as: Think ahead, work backward. Although this idea can be traced to Freedman (1963), Carnap (1963), and Shimony (1970), it has received little attention in philosophy. In this paper, I initiate a systematic defense of forward-looking Bayesianism, addressing potential objections from more traditional views (both subjectivist and objectivist) and arguing for its advantages. In particular, I develop a specific approach to forward-looking Bayesianism -- one that treats the convergence of posterior credences to the truth as a fundamental rather than derived normative requirement. This approach, called convergentist Bayesianism, is argued to be crucial for a Bayesian foundation of Ockham's razor and related inference methods in statistics and machine learning.
• Abstract（参考訳）: 前者の問題はよく知られており、それは自分の以前のクレデンスを統治する規範を特定することの難しさに関するものである。 この問題に対処する鍵は、私が後部の問題を何と呼ぶかを考えることにある、と私は主張する -- 後部のクレデンスを直接支配する規範を特定することの難しさ。 この前向きなアプローチは、次のように要約できる。 このアイデアはフリードマン(1963年)、カーナップ(1963年)、下谷(1970年)まで遡ることができるが、哲学にはほとんど注目されていない。 本稿では,より伝統的な視点(主観主義と客観主義の両方)からの潜在的な反対に対処し,その優位性について論じる,前向きなベイズ主義の体系的な防衛を開始する。 特に、私はベイズ主義を先見する特定のアプローチ、つまり、後部クレデンスの真理への収束を、導出的規範的要求というよりは根本的として扱うアプローチを開発します。 収束主義ベイズ主義と呼ばれるこのアプローチは、オッカムのカミソリのベイズ的基礎と、統計学や機械学習における関連する推論手法にとって重要であると主張されている。

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