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Roleta, um jogo de azar comum em cassinos

Um jogo de azar um jogo cujo resultado é fortemente influenciado por algum 💲 dispositivo de aleatoriedade.

Dispositivos comuns usados incluem dados, piões, cartas de baralho, roletas, bolas numeradas ou, no caso de jogos digitais; 💲 geradores de números aleatórios.

Um jogo de azar pode ser jogado como um jogo de apostas se os jogadores apostarem dinheiro 💲 ou qualquer valor monetário.

Os jogos de azar são conhecidos em quase todas as sociedades humanas, embora muitas tenham aprovado leis 💲 que o restringem.

A cidade de Qaim fica na fronteira do Iraque e da Síria, perto ao grande rio Eufrates. Perto o mercado 5️⃣ central pin up casino ganhar dinheiro um espaçoso edifício com seis quartos (URL HIDDEN) uma sala ampla que tem 6 filhos Alhan al-Salmani é 5️⃣ responsável por pin up casino ganhar dinheiro cozinha: a El Eiz!

O lugar está cheio de mulheres. Doze estão sentadas no chão ao lado

tanoor

, um 5️⃣ forno de barro tradicional. No lado direito potes cheios do arroz e da carne pin up casino ganhar dinheiro fogo aceso no fogão ao 5️⃣ ar livre o brilho solar iluminam cena enquanto que os cheiro

kubba

– um prato iraquiano de carne picada embalada pin up casino ganhar dinheiro arroz 5️⃣ - atrai você. Leva tempo para preparar o kubba e cerca 200 pratos por dia são feitos ou enviados

Salmani, 50 5️⃣ anos de gerente e chef do Iraque está pin up casino ganhar dinheiro pé oferecendo orientação. Al-Eiz é o primeiro negócio da comida para 5️⃣ viagem na cidade Qaim que fornece refeições aos agricultores; milícias das Forças Populares (PMF) iraquianamente com outros soldados trabalhadores 5️⃣ não governamentais organizações - além dos 3.000 lares liderados por mulheres principalmente viúvaS: pessoas telefonam sob suas ordens ou pegam 5️⃣ pin up casino ganhar dinheiro alimentação/táxi motoristas estão noivosepara coletarem as placas!

Khitam Hammad, que trabalha para o Comitê Internacional de Resgate (International Rescue Committeem), 5️⃣ recebe seu almoço do Al-Eiz. "A comida da Alhane me lembra a alimentação dos meus avós", diz ela :

Os cozinheiros 5️⃣ começam o trabalho às 7h. Eles fazem

timmen qouzi

cordeiro brasado com arroz cozido sobre um fogo de lenha – e

dolmas

– folhas 5️⃣ de videira e legumes como berinjelas, courgettes s.a cebola com tomate ou pimenta recheado a uma mistura saborosa do arroz 5️⃣ da carne das ervas Salmani trabalhará na cozinha por 10 horas "Não me canso", diz ela;

Alhane al-Salmani e as outras 5️⃣ mulheres que preparam alimentos. O negócio emprega muitas pessoas, mas de outra forma elas poderiam ter dificuldades para encontrar emprego

: 5️⃣ Basim Ahmed al-Dulaimi

Quando Salmani tinha 15 anos, seu pai a forçou para sair da escola e se casar. "Eu gostava 5️⃣ de ir à faculdade ler livros ou desenhar", diz ela."Sonhava pin up casino ganhar dinheiro ser professora um dia".

Em vez disso, ela assistiu outras 5️⃣ meninas da pin up casino ganhar dinheiro idade continuarem na escola enquanto começava a cozinhar e limpar os alimentos.

Salmani tornou-se viúva aos 30 anos 5️⃣ depois que seu marido, um oficial do exército foi morto na batalha de Bagdá pin up casino ganhar dinheiro 2003, no início da invasão 5️⃣ liderada pelos EUA ao Iraque. Ela ficou como a única cuidadora dos três filhos: Abdullah Mohammed e pequena Omnia 5️⃣ - quatro meses atrás

Acredito que meu propósito na vida é apoiar as viúvas pin up casino ganhar dinheiro minha comunidade.

"Ser viúva é um estigma 5️⃣ na minha família", diz Salmani. “Eu não escolhi ser uma viuvez, mas meu irmão queria que eu me casasse novamente 5️⃣ e ele bateu pin up casino ganhar dinheiro mim”. Ela foi empurrada para outro casamento desta vez como segunda esposa!

Ela começou a sofrer de 5️⃣ ansiedade, depressão e solidão. Mas ela diz: "Esta era vontade do Senhor;

Alhamdulilallaha

Graças a Deus”.

Dez anos mais tarde, o Iraque enfrentou 5️⃣ outra invasão do Estado Islâmico. Em 2014, quando a organização islâmica atacou Qaim e Salmani estava grávida; havia pouca comida 5️⃣ que ela ficava pin up casino ganhar dinheiro casa enquanto as forças iraquianas lutavam contra os extremistas: "Estava com noites longas escuras cheias de 5️⃣ medo... E só uma refeição durante um dia era assim".

A família finalmente escapou, fugindo para Bagdá durante a noite. "Foi 5️⃣ um momento de adversidades Eu morava com minha esposa pin up casino ganhar dinheiro uma modesta casa alugada mas meu marido não tinha dinheiro."

Salmani 5️⃣ aprendeu a cozinhar com pin up casino ganhar dinheiro mãe. Como muitas mulheres iraquianas, ela passava horas na cozinha preparando refeições para família e 5️⃣ isso era o alicerce do que se tornaria outra jornada: convenceu-a de juntaremse à esposa dela; venderam comida caseira fresca 5️⃣ da própria culinária às lojas das proximidades ou escolas próximas

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após a promoção da newsletter;

Em 2024, Qaim foi libertado do EI, um dos últimos lugares no Iraque a 5️⃣ ser liberado e seu marido anunciou que era hora de voltar para casa. Uma vez pin up casino ganhar dinheiro qaim s as famílias 5️⃣ descobriram pin up casino ganhar dinheiro família destruída "Quando fica difícil você deve ficar mais duro", diz Salmani “Eu reconstruí minha residência E comecei 5️⃣ meu projeto cozinha Al-Eiz Eu nunca desisti."

A cidade de Qaim fica na fronteira do Iraque e da Síria, perto o 5️⃣ rio Eufrates.

: Basim Ahmed al-Dulaimi

Al-Eiz significa dignidade, e a cozinha é um negócio bem sucedido empregando mulheres que de outra 5️⃣ forma poderiam lutar para encontrar emprego. Mas Salmani também estabeleceu o Grupo das Mulheres da Arábia Saudita s Groupaqbírbia (Al 5️⃣ Gharbía Women'), onde coleta doações com vista à preparação ou distribuição dos alimentos às viúva pin up casino ganhar dinheiro Qaim;

Em março deste ano, 5️⃣ entregou comida a 125 famílias pin up casino ganhar dinheiro Qaim. "Eu entendo como é difícil ser viúva", diz ela."Acredito que meu propósito na 5️⃣ vida seja apoiar as viúvas da minha comunidade e estou tentando ajudá-las oferecendo oportunidades de emprego no Al Eiz ou 5️⃣ através das campanhas voluntárias por alimentos".

Salmani reiniciou os estudos que teve de abandonar quando criança. Ela está trabalhando para um 5️⃣ diploma pin up casino ganhar dinheiro artes plásticas e tem ambições, a abrir uma sala do casamento "Al-Eiz hall", diz ela com sorriso."

Mas enquanto 5️⃣ ela fala, a mulher que nunca se cansa tem ordens chegando e retorna à pin up casino ganhar dinheiro equipe para preparar os alimentos 5️⃣ pin up casino ganhar dinheiro breve estarão nas casas de Qaim.

Esta história foi uma colaboração com um programa ifa.de que ajuda jornalistas da sociedade 5️⃣ civil pin up casino ganhar dinheiro todo o mundo

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A epistemologia bayesiana é uma abordagem formal para várias temas da epistemologia que tem suas raízes no trabalho de Thomas 3️⃣ Bayes no campo da teoria das probabilidades.

[1] Uma vantagem de seu método formal em contraste com a epistemologia tradicional é 3️⃣ que seus conceitos e teoremas podem ser definidos com um alto grau de precisão.

Baseia-se na ideia de que as crenças 3️⃣ podem ser interpretadas como probabilidades subjetivas.

Como tal, elas estão sujeitas às leis da teoria das probabilidades, que atuam como normas 3️⃣ de racionalidade.

Estas normas podem ser divididas em condições estáticas, governando a racionalidade das crenças a qualquer momento, e condições dinâmicas, 3️⃣ governando como os agentes racionais devem mudar suas crenças ao receberem nova evidência.

A expressão Bayesiana mais característica destes princípios é 3️⃣ encontrada na forma das chamadas "Dutch books" que ilustram a irracionalidade nos agentes através de uma série de apostas que 3️⃣ levam a uma perda para o agente, não importa qual dos eventos probabilísticos ocorra.

Os bayesianos aplicaram esses princípios fundamentais a 3️⃣ vários tópicos epistemológicos, mas o bayesianismo não cobre todos os tópicos da epistemologia tradicional.

O problema da confirmação na filosofia da 3️⃣ ciência, por exemplo, pode ser abordado através do princípio bayesiano de condicionalização, sustentando que uma evidência confirma uma teoria se 3️⃣ aumenta a probabilidade de que essa teoria seja verdadeira.

Várias propostas foram feitas para definir o conceito de coerência em termos 3️⃣ de probabilidade, geralmente no sentido de que duas proposições são coerentes se a probabilidade de pin up casino ganhar dinheiro conjunção for maior do 3️⃣ que se estivessem neutralmente relacionadas entre si.

A abordagem bayesiana também foi frutífera no campo da epistemologia social, por exemplo, no 3️⃣ que diz respeito ao problema do testemunho ou ao problema da crença grupal.

O bayesianismo ainda enfrenta várias objeções teóricas que 3️⃣ não foram totalmente resolvidas.

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

A epistemologia tradicional e a epistemologia bayesiana 3️⃣ são ambas formas de epistemologia, mas diferem em vários aspectos, por exemplo, no que diz respeito à pin up casino ganhar dinheiro metodologia, pin up casino ganhar dinheiro 3️⃣ interpretação da crença, o papel que a justificação ou confirmação desempenha nelas e alguns de seus interesses de pesquisa.

A epistemologia 3️⃣ tradicional se concentra em temas como a análise da natureza do conhecimento, geralmente em termos de crenças verdadeiras justificadas, as 3️⃣ fontes de conhecimento, como percepção ou testemunho, a estrutura de um corpo de conhecimento, por exemplo, na forma de fundacionalismo 3️⃣ ou coerentismo, e o problema do ceticismo filosófico ou a questão de se o conhecimento é possível.

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

[4] A epistemologia bayesiana, por outro lado, 3️⃣ funciona formalizando conceitos e problemas, que muitas vezes são vagos na abordagem tradicional.

Assim, concentra-se mais nas intuições matemáticas e promete 3️⃣ um maior grau de precisão.

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

[5] 3️⃣ Alguns bayesianos até sugeriram que a noção regular de crença deveria ser abandonada.

[6] Mas também há propostas para conectar os 3️⃣ dois, por exemplo, a tese lockeana, que define a crença como um grau de crença acima de um certo limite.

[7][8] 3️⃣ A justificação desempenha um papel central na epistemologia tradicional, enquanto os bayesianos se concentraram nas noções relacionadas de confirmação e 3️⃣ desconfirmação através da evidência.

[5] A noção de evidência é importante para ambas as abordagens, mas somente a abordagem tradicional se 3️⃣ interessou em estudar as fontes de evidência, como percepção e memória.

O bayesianismo, por outro lado, se concentrou no papel da 3️⃣ evidência para a racionalidade: como o grau de crença de alguém deve ser ajustada ao receber nova evidência.

[5] Há uma 3️⃣ analogia entre as normas bayesianas de racionalidade em termos de leis probabilísticas e as normas tradicionais de racionalidade em termos 3️⃣ de consistência dedutiva.

[5][6] Certos problemas tradicionais, como o tema do ceticismo sobre nosso conhecimento do mundo externo, são difíceis de 3️⃣ expressar em termos bayesianos.[5]

A epistemologia bayesiana é baseada apenas em alguns princípios fundamentais, que podem ser usados para definir várias 3️⃣ outras noções e podem ser aplicados a muitos temas da epistemologia.

[5][4] Em pin up casino ganhar dinheiro essência, esses princípios constituem condições sobre como 3️⃣ devemos atribuir graus de crença às proposições.

Eles determinam o que um agente idealmente racional acreditaria.

[6] Os princípios básicos podem ser 3️⃣ divididos em princípios sincrônicos ou estáticos, que regem como os graus de crença devem ser atribuídos em qualquer momento, e 3️⃣ princípios diacrônicos ou dinâmicos, que determinam como o agente deve mudar suas crenças ao receber nova evidência.

Os axiomas de probabilidade 3️⃣ e o "princípio principal" pertencem aos princípios estáticos, enquanto o princípio de condicionalização rege os aspectos dinâmicos como uma forma 3️⃣ de inferência probabilística.

[6][4] A expressão bayesiana mais característica desses princípios é encontrada na forma de "Dutch books", que ilustram a 3️⃣ irracionalidade nos agentes através de uma série de apostas que levam a uma perda para o agente, não importa qual 3️⃣ dos eventos probabilísticos ocorra.

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

Crenças, 3️⃣ probabilidade e apostas [ editar | editar código-fonte ]

Uma diferença importante para a epistemologia tradicional é que a epistemologia bayesiana 3️⃣ se concentra não na noção de crença simples, mas na noção de graus de crença, os chamados "credences".

[1] Esta abordagem 3️⃣ tenta captar a ideia da certeza:[4] acreditamos em todos os tipos de afirmações, mas estamos mais certos de algumas, como 3️⃣ que a terra é redonda, do que de outras, como que Platão foi o autor do Primeiro Alcibíades.

Esses graus vêm 3️⃣ em valores entre 0 e 1.

0 corresponde à descrença total, 1 corresponde à crença total e 0,5 corresponde à suspensão 3️⃣ da crença.

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

Ramsey, eles são 3️⃣ interpretados em termos da disposição para apostar dinheiro em uma afirmação.

[9][1][4] Portanto, ter um grau de crença de 0,8 (ou 3️⃣ seja, 80%) de que seu time de futebol favorito ganhará o próximo jogo significaria estar disposto a apostar até quatro 3️⃣ dólares pela oportunidade de obter um lucro de um dólar.

Esse relato estabelece uma conexão estreita entre a epistemologia bayesiana e 3️⃣ a teoria da decisão.

[10][11] Pode parecer que o comportamento das apostas é apenas uma área especial e, como tal, não 3️⃣ é adequado para definir uma noção tão geral como graus de crença.

Mas, como Ramsey argumenta, apostamos o tempo todo quando 3️⃣ se entende no sentido mais amplo.

Por exemplo, ao irmos para a estação de trem, apostamos que o trem chegaria a 3️⃣ tempo, caso contrário teríamos ficado em casa.

[4] Decorre da interpretação de graus de crença em termos de disposição para fazer 3️⃣ apostas que seria irracional atribuir um grau de 0 ou 1 a qualquer proposição, exceto ás contradições e tautologias.

[6] A 3️⃣ razão para isto é que atribuir esses valores extremos significaria que se estaria disposto a apostar qualquer coisa, incluindo a 3️⃣ própria vida, mesmo que a recompensa fosse mínima.

[1] Outro efeito colateral negativo de tais graus extremos é que elas são 3️⃣ fixados permanentemente e não podem mais ser atualizadas ao adquirir nova evidência.

Este princípio central do bayesianismo, que os graus de 3️⃣ crença são interpretados como probabilidades subjetivas e, portanto, regidos pelas normas de probabilidade, foi denominado "probabilismo".

[10] Essas normas expressam a 3️⃣ natureza das crenças dos agentes idealmente racionais.

[4] Elas não colocam exigências sobre qual grau de crença devemos ter em uma 3️⃣ crença específica, por exemplo, se vai chover amanhã.

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

[4] Por exemplo, 3️⃣ se a pin up casino ganhar dinheiro crença de que vai chover amanhã é 0,8, então seu grau de crença na proposição oposta, ou 3️⃣ seja, que não vai chover amanhã, deve ser 0,2, não 0,1 ou 0,5.

De acordo com Stephan Hartmann e Jan Sprenger, 3️⃣ os axiomas de probabilidade podem ser expressos através das seguintes duas leis: (1) P ( A ) = 1 {\displaystyle 3️⃣ P(A)=1} para qualquer tautologia; (2) Para proposições incompatíveis (mutuamente exclusivas) A {\displaystyle A} e B {\displaystyle B} , P ( 3️⃣ A ∨ B ) = P ( A ) + P ( B ) {\displaystyle P(A\lor B)=P(A)+P(B)} .[4]

Outro importante princípio 3️⃣ bayesiano de graus de crença é o princípio principal devido a David Lewis.

[10] Afirma que nosso conhecimento de probabilidades objetivas 3️⃣ deve corresponder às nossas probabilidades subjetivas na forma de graus de crença.

[4][5] Então, se alguém sabe que a chance objetiva 3️⃣ de uma moeda cair cara é de 50%, então o grau de crença de que a moeda cairá cara deveria 3️⃣ ser 0,5.

Os axiomas de probabilidade junto com o princípio principal determinam o aspecto estático ou sincrônico da racionalidade: como devem 3️⃣ ser as crenças de um agente quando se considera apenas um momento.

[1] Mas a racionalidade também envolve um aspecto dinâmico 3️⃣ ou diacrônico, que entra em jogo para mudar os graus de crença ao ser confrontado com nova evidência.

Este aspecto é 3️⃣ determinado pelo princípio de condicionalização.[1][4]

Princípio de condicionalização [ editar | editar código-fonte ]

O princípio de condicionalização rege como o grau 3️⃣ de crença de um agente em uma hipótese deve mudar ao receber nova evidência a favor ou contra esta hipótese.

[6][10] 3️⃣ Como tal, expressa o aspecto dinâmico de como os agentes racionais ideais se comportariam.

[1] Baseia-se na noção de probabilidade condicional, 3️⃣ que é a medida da probabilidade de que um evento ocorra dado que outro evento já ocorreu.

A probabilidade incondicional de 3️⃣ que A {\displaystyle A} ocorra é geralmente expressa como P ( A ) {\displaystyle P(A)} , enquanto a probabilidade condicional 3️⃣ de que A {\displaystyle A} ocorra dado que B {\displaystyle B} já ocorreu é escrito como P ( A ∣ 3️⃣ B ) {\displaystyle P(A\mid B)} .

Por exemplo, a probabilidade de atirar uma moeda duas vezes e a moeda cair cara 3️⃣ duas vezes é de apenas 25%.

Mas a probabilidade condicional de isso ocorrer, dado que a moeda caiu cara na primeira 3️⃣ vez é então 50%.

O princípio de condicionalização aplica esta ideia às crenças:[1] devemos mudar nosso grau de crença de que 3️⃣ a moeda vai cair cara duas vezes ao receber evidência de que já caiu cara na primeira vez.

A probabilidade atribuída 3️⃣ à hipótese antes do evento é chamada de probabilidade a priori.

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

Segundo 3️⃣ o princípio simples de condicionalização, isto pode ser expresso da seguinte forma: P posterior ( H ) = P prior 3️⃣ ( H ∣ E ) = P prior ( H ∧ E ) P prior ( E ) {\displaystyle P_{\text{posterior}}(H)=P_{\text{prior}}(H\mid 3️⃣ 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 3️⃣ a priori de que a hipótese seja verdadeira em relação à evidência, que é igual à probabilidade a priori de 3️⃣ que tanto a hipótese quanto a evidência sejam verdadeiras, dividida pela probabilidade a priori de que a evidência seja verdadeira.

A 3️⃣ expressão original deste princípio, referida como teorema de Bayes, pode ser deduzida diretamente dessa formulação.[6]

O princípio simples de condicionalização faz 3️⃣ a suposição de que nosso grau de crença na evidência adquirida, ou seja, pin up casino ganhar dinheiro probabilidade a posteriori, é 1, o 3️⃣ que é irrealista.

Por exemplo, os cientistas às vezes precisam descartar evidências previamente aceitas ao fazer novas descobertas, o que seria 3️⃣ impossível se o grau de crença correspondente fosse 1.

[6] Uma forma alternativa de condicionalização, proposta por Richard Jeffrey, ajusta a 3️⃣ fórmula para levar em conta a probabilidade da evidência:[13][14] P posterior ( H ) = P prior ( H ∣ 3️⃣ E ) ⋅ P posterior ( E ) + P prior ( H ∣ ¬ E ) ⋅ P posterior 3️⃣ ( ¬ 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 3️⃣ que resulta necessariamente em uma perda.

[15][16] Um agente é vulnerável a um Dutch book se suas crenças violarem as leis 3️⃣ da probabilidade.

[4] Isso pode ser tanto em casos sincrônicos, nos quais o conflito acontece entre crenças mantidas ao mesmo tempo, 3️⃣ quanto em casos diacrônicos, nos quais o agente não responde adequadamente a nova evidência.

[6][16] No caso sincrônico mais simples, apenas 3️⃣ duas crenças estão envolvidas: a crença em uma proposição e em pin up casino ganhar dinheiro negação.

[17] As leis da probabilidade sustentam que estes 3️⃣ dois graus de crença juntos devem somar 1, já que ou a proposição ou pin up casino ganhar dinheiro negação são verdadeiras.

Os agentes que 3️⃣ violam esta lei são vulneráveis a um Dutch book sincrônico.

[6] Por exemplo, dada a proposição de que vai chover amanhã, 3️⃣ suponha que o grau de crença de um agente de que é verdadeiro é 0,51 e o grau de que 3️⃣ é falso também é 0,51.

Neste caso, o agente estaria disposto a aceitar duas apostas de $0,51 pela oportunidade de ganhar 3️⃣ $1: uma de que vai chover e outra de que não vai chover.

As duas apostas juntas custam $1,02, resultando em 3️⃣ uma perda de $0,02, não importa se vai chover ou não.

[17] O princípio por trás dos Dutch books diacrônicos é 3️⃣ o mesmo, mas eles são mais complicados, pois envolvem fazer apostas antes e depois de receber nova evidência e têm 3️⃣ que levar em conta que há uma perda em cada caso, não importa como a evidência resulte.[17][16]

Há diferentes interpretações sobre 3️⃣ o que significa que um agente é vulnerável a um Dutch book.

Segundo a interpretação tradicional, tal vulnerabilidade revela que o 3️⃣ agente é irracional, já que se envolveria voluntariamente em um comportamento que não é do seu melhor interesse pessoal.

[6] Um 3️⃣ problema com essa interpretação é que ela assume a onisciência lógica como requisito para a racionalidade, o que é problemático 3️⃣ especialmente em casos diacrônicos complicados.

Uma interpretação alternativa usa os Dutch books como "uma espécie de heurística para determinar quando os 3️⃣ graus de crença de alguém têm o potencial de serem pragmaticamente autoderrotistas".

[6] Essa interpretação é compatível com a manutenção de 3️⃣ uma visão mais realista da racionalidade diante das limitações humanas.[16]

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

[16] 3️⃣ O teorema Dutch book sustenta que apenas as atribuições de graus de crença que não seguem os axiomas da probabilidade 3️⃣ são vulneráveis aos Dutch books.

O teorema Dutch book inverso afirma que nenhuma atribuição de graus de crença que siga estes 3️⃣ axiomas é vulnerável a um Dutch book.[4][16]

Teoria da confirmação [ editar | editar código-fonte ]

Na filosofia da ciência, a confirmação 3️⃣ refere-se à relação entre uma evidência e uma hipótese confirmada por ela.

[18] A teoria da confirmação é o estudo da 3️⃣ confirmação e desconfirmação: como as hipóteses científicas são apoiadas ou refutadas pela evidência.

[19] A teoria da confirmação bayesiana fornece um 3️⃣ modelo de confirmação baseado no princípio de condicionalização.

[6][18] Uma evidência confirma uma teoria se a probabilidade condicional dessa teoria em 3️⃣ relação à evidência for maior que a probabilidade incondicional da teoria por si só.

[18] Expresso formalmente: P ( H ∣ 3️⃣ E ) > P ( H ) {\displaystyle P(H\mid E)>P(H)} .

[6] Se a evidência diminuir a probabilidade da hipótese, então 3️⃣ ela a desconfirma.

Os cientistas geralmente não estão interessados apenas em saber se uma evidência apoia uma teoria, mas também em 3️⃣ quanto apoio ela fornece.

Há diferentes maneiras de determinar esse grau.

[18] A versão mais simples apenas mede a diferença entre a 3️⃣ probabilidade condicional da hipótese relativa à evidência e a probabilidade incondicional da hipótese, ou seja, o grau de apoio é 3️⃣ P ( H ∣ E ) − P ( H ) {\displaystyle P(H\mid E)-P(H)} .

[4] O problema com a medição 3️⃣ desse grau é que depende de quão certa a teoria já está antes de receber a evidência.

Portanto, se um cientista 3️⃣ já está muito certo de que uma teoria é verdadeira, então mais uma evidência não afetará muito seu grau de 3️⃣ crença, mesmo que a evidência seja muito forte.

[6][4] Existem outras condições para como uma medida de evidência deve se comportar, 3️⃣ por exemplo, evidência surpreendente, ou seja, evidência que tinha uma probabilidade baixa por si só, deve fornecer mais apoio.

[4][18] Os 3️⃣ cientistas são frequentemente confrontados com o problema de ter que decidir entre duas teorias concorrentes.

Em tais casos, o interesse não 3️⃣ está tanto na confirmação absoluta, ou em quanto uma nova evidência apoiaria esta ou aquela teoria, mas na confirmação relativa, 3️⃣ ou seja, em qual teoria é mais apoiada pela nova evidência.[6]

Um problema bem conhecido na teoria da confirmação é o 3️⃣ paradoxo do corvo de Carl Gustav Hempel.

[20][19][18] Hempel começa apontando que ver um corvo preto conta como evidência para a 3️⃣ hipótese de que todos os corvos são pretos enquanto que ver uma maçã verde geralmente não é considerado evidência a 3️⃣ favor ou contra essa hipótese.

O paradoxo consiste na consideração de que a hipótese "todos os corvos são pretos" é logicamente 3️⃣ equivalente à hipótese "se algo não é preto, então não é um corvo".

[18] Portanto, já que ver uma maçã verde 3️⃣ conta como evidência para a segunda hipótese, também deve contar como evidência para a primeira.

[6] O bayesianismo permite que ver 3️⃣ uma maçã verde apoie a hipótese do corvo enquanto explica nossa intuição inicial do contrário.

Este resultado é alcançado se assumirmos 3️⃣ que ver uma maçã verde fornece um apoio mínimo, mas ainda positivo, para a hipótese do corvo, enquanto que ver 3️⃣ um corvo preto fornece um apoio significativamente maior.[6][18][20]

A coerência desempenha um papel central em várias teorias epistemológicas, por exemplo, na 3️⃣ teoria da coerência da verdade ou na teoria da coerência da justificação.

[21][22] Muitas vezes se supõe que conjuntos de crenças 3️⃣ são mais prováveis de serem verdadeiros se forem coerentes do que de outra forma.

[1] Por exemplo, é mais provável que 3️⃣ confiemos em um detetive que pode conectar todas as evidências em uma história coerente.

Mas não há um acordo geral sobre 3️⃣ como a coerência deve ser definida.

[1][4] O bayesianismo foi aplicado a este campo ao sugerir definições precisas de coerência em 3️⃣ termos de probabilidade, que podem então ser empregadas para enfrentar outros problemas relacionados com a coerência.

[4] Uma dessas definições foi 3️⃣ proposta por Tomoji Shogenji, que sugere que a coerência entre duas crenças é igual à probabilidade de pin up casino ganhar dinheiro conjunção dividida 3️⃣ pelas probabilidades de cada uma por si mesma, ou seja, C o h e r e n c e ( 3️⃣ A , B ) = P ( A ∧ B ) ( P ( A ) ⋅ P ( B 3️⃣ ) ) {\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 3️⃣ ao mesmo tempo, em comparação com a probabilidade de que isso ocorresse se elas estivessem neutralmente relacionadas entre si.

[23] A 3️⃣ coerência é alta se as duas crenças são relevantes uma para a outra.

[4] A coerência definida desta forma é relativa 3️⃣ a uma atribuição de graus de crença.

Isto significa que duas proposições podem ter uma alta coerência para um agente e 3️⃣ uma baixa coerência para outro agente devido à diferença nas probabilidades a priori das crenças dos agentes.[4]

A epistemologia social estuda 3️⃣ a relevância dos fatores sociais para o conhecimento.

[24] No campo da ciência, por exemplo, isto é relevante, já que os 3️⃣ cientistas individuais frequentemente têm que confiar nas descobertas de outros cientistas para progredir.

[1] A abordagem bayesiana pode ser aplicada a 3️⃣ vários tópicos da epistemologia social.

Por exemplo, o raciocínio probabilístico pode ser usado no campo do testemunho para avaliar quão confiável 3️⃣ é um determinado relatório.

[6] Desta maneira, pode ser formalmente demonstrado que os relatórios de testemunhas que são probabilisticamente independentes uns 3️⃣ dos outros fornecem mais apoio do que de outra forma.

[1] Outro tema da epistemologia social diz respeito à questão de 3️⃣ como agregar as crenças dos indivíduos dentro de um grupo para chegar à crença do grupo como um todo.

[24] O 3️⃣ bayesianismo aborda esse problema agregando as atribuições de probabilidade dos diferentes indivíduos.[6][1]

Problema dos priores [ editar | editar código-fonte ]

Para 3️⃣ tirar inferências probabilísticas baseadas em nova evidência, é necessário já ter uma probabilidade a priori atribuída à proposição em questão.

[25] 3️⃣ Mas isto nem sempre é assim: á muitas proposições que o agente nunca considerou e, portanto, carece de um grau 3️⃣ de crença.

Este problema geralmente é resolvido atribuindo uma probabilidade à proposição em questão, a fim de aprender com a nova 3️⃣ evidência através da condicionalização.

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

[25] 3️⃣ Os bayesianos subjetivos sustentam que não há ou há poucas condições além da coerência probabilística que determinam como atribuímos as 3️⃣ probabilidades iniciais.

O argumento para essa liberdade na escolha dos graus iniciais de crença é que os graus mudarão à medida 3️⃣ que adquirirmos mais evidências e convergirão para o mesmo valor depois de passos suficientes, não importa por onde comecemos.

[6] Os 3️⃣ bayesianos objetivos, por outro lado, afirmam que existem várias condições que determinam a atribuição inicial.

Uma condição importante é o princípio 3️⃣ da indiferença.

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

[27][10] Por exemplo, um 3️⃣ agente quer predizer a cor das bolas sacadas de uma urna que contém apenas bolas vermelhas e pretas, sem qualquer 3️⃣ informação sobre a proporção de bolas vermelhas e pretas.

[6] Aplicado a esta situação, o princípio da indiferença afirma que o 3️⃣ agente deve inicialmente assumir que a probabilidade de sacar uma bola vermelha é de 50%.

Isto se deve a considerações simétricas: 3️⃣ é a única atribuição em que as probabilidades a priori são invariantes a uma mudança de etiqueta.

[6] Embora essa abordagem 3️⃣ funcione para alguns casos, produz paradoxos em outros.

Outra objeção é que não se deve atribuir probabilidades a priori com base 3️⃣ na ignorância inicial.[6]

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

As normas de racionalidade segundo as definições padrão da 3️⃣ epistemologia bayesiana assumem a onisciência lógica: o agente tem que se assegurar de seguir exatamente todas as leis de probabilidade 3️⃣ para todas as suas crenças, a fim de contar como racional.

[28][29] Quem não o faz é vulnerável aos Dutch books 3️⃣ e, portanto, é irracional.

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

Problema da evidência antiga [ 3️⃣ editar | editar código-fonte ]

O problema da evidência antiga diz respeito aos casos em que o agente não sabe, no 3️⃣ momento de adquirir uma evidência, que confirma uma hipótese, mas só fica sabendo dessa relação de apoio mais tarde.

[6] Normalmente, 3️⃣ o agente aumentaria pin up casino ganhar dinheiro crença na hipótese após descobrir essa relação.

Mas isto não é permitido na teoria da confirmação bayesiana, 3️⃣ já que a condicionalização só pode acontecer após uma mudança da probabilidade da afirmação evidencial, o que não é o 3️⃣ caso.

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

Mas 3️⃣ esses dados foram obtidos antes da formulação da teoria, contando assim como evidência antiga.[30]

A epistemologia bayesiana é uma abordagem formal 3️⃣ para várias temas da epistemologia que tem suas raízes no trabalho de Thomas Bayes no campo da teoria das probabilidades.

[1] 3️⃣ Uma vantagem de seu método formal em contraste com a epistemologia tradicional é que seus conceitos e teoremas podem ser 3️⃣ definidos com um alto grau de precisão.

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

Como tal, 3️⃣ elas estão sujeitas às leis da teoria das probabilidades, que atuam como normas de racionalidade.

Estas normas podem ser divididas em 3️⃣ condições estáticas, governando a racionalidade das crenças a qualquer momento, e condições dinâmicas, governando como os agentes racionais devem mudar 3️⃣ suas crenças ao receberem nova evidência.

A expressão Bayesiana mais característica destes princípios é encontrada na forma das chamadas "Dutch books" 3️⃣ que ilustram a irracionalidade nos agentes através de uma série de apostas que levam a uma perda para o agente, 3️⃣ não importa qual dos eventos probabilísticos ocorra.

Os bayesianos aplicaram esses princípios fundamentais a vários tópicos epistemológicos, mas o bayesianismo não 3️⃣ cobre todos os tópicos da epistemologia tradicional.

O problema da confirmação na filosofia da ciência, por exemplo, pode ser abordado através 3️⃣ do princípio bayesiano de condicionalização, sustentando que uma evidência confirma uma teoria se aumenta a probabilidade de que essa teoria 3️⃣ seja verdadeira.

Várias propostas foram feitas para definir o conceito de coerência em termos de probabilidade, geralmente no sentido de que 3️⃣ duas proposições são coerentes se a probabilidade de pin up casino ganhar dinheiro conjunção for maior do que se estivessem neutralmente relacionadas entre si.

A 3️⃣ abordagem bayesiana também foi frutífera no campo da epistemologia social, por exemplo, no que diz respeito ao problema do testemunho 3️⃣ ou ao problema da crença grupal.

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

Relação com a epistemologia 3️⃣ tradicional [ editar | editar código-fonte ]

A epistemologia tradicional e a epistemologia bayesiana são ambas formas de epistemologia, mas diferem 3️⃣ em vários aspectos, por exemplo, no que diz respeito à pin up casino ganhar dinheiro metodologia, pin up casino ganhar dinheiro interpretação da crença, o papel que a 3️⃣ justificação ou confirmação desempenha nelas e alguns de seus interesses de pesquisa.

A epistemologia tradicional se concentra em temas como a 3️⃣ análise da natureza do conhecimento, geralmente em termos de crenças verdadeiras justificadas, as fontes de conhecimento, como percepção ou testemunho, 3️⃣ a estrutura de um corpo de conhecimento, por exemplo, na forma de fundacionalismo ou coerentismo, e o problema do ceticismo 3️⃣ filosófico ou a questão de se o conhecimento é possível.

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

[4] A epistemologia bayesiana, por outro lado, funciona formalizando conceitos e problemas, que muitas 3️⃣ vezes são vagos na abordagem tradicional.

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

[1][4] Vê a 3️⃣ crença como um fenômeno contínuo que vem em vários graus, os chamados "credences".

[5] Alguns bayesianos até sugeriram que a noção 3️⃣ regular de crença deveria ser abandonada.

[6] Mas também há propostas para conectar os dois, por exemplo, a tese lockeana, que 3️⃣ define a crença como um grau de crença acima de um certo limite.

[7][8] A justificação desempenha um papel central na 3️⃣ epistemologia tradicional, enquanto os bayesianos se concentraram nas noções relacionadas de confirmação e desconfirmação através da evidência.

[5] A noção de 3️⃣ evidência é importante para ambas as abordagens, mas somente a abordagem tradicional se interessou em estudar as fontes de evidência, 3️⃣ como percepção e memória.

O bayesianismo, por outro lado, se concentrou no papel da evidência para a racionalidade: como o grau 3️⃣ de crença de alguém deve ser ajustada ao receber nova evidência.

[5] Há uma analogia entre as normas bayesianas de racionalidade 3️⃣ em termos de leis probabilísticas e as normas tradicionais de racionalidade em termos de consistência dedutiva.

[5][6] Certos problemas tradicionais, como 3️⃣ o tema do ceticismo sobre nosso conhecimento do mundo externo, são difíceis de expressar em termos bayesianos.[5]

A epistemologia bayesiana é 3️⃣ baseada apenas em alguns princípios fundamentais, que podem ser usados para definir várias outras noções e podem ser aplicados a 3️⃣ muitos temas da epistemologia.

[5][4] Em pin up casino ganhar dinheiro essência, esses princípios constituem condições sobre como devemos atribuir graus de crença às proposições.

Eles 3️⃣ determinam o que um agente idealmente racional acreditaria.

[6] Os princípios básicos podem ser divididos em princípios sincrônicos ou estáticos, que 3️⃣ regem como os graus de crença devem ser atribuídos em qualquer momento, e princípios diacrônicos ou dinâmicos, que determinam como 3️⃣ o agente deve mudar suas crenças ao receber nova evidência.

Os axiomas de probabilidade e o "princípio principal" pertencem aos princípios 3️⃣ estáticos, enquanto o princípio de condicionalização rege os aspectos dinâmicos como uma forma de inferência probabilística.

[6][4] A expressão bayesiana mais 3️⃣ característica desses princípios é encontrada na forma de "Dutch books", que ilustram a irracionalidade nos agentes através de uma série 3️⃣ de apostas que levam a uma perda para o agente, não importa qual dos eventos probabilísticos ocorra.

[4] Este teste para 3️⃣ determinar a irracionalidade é conhecido como o "teste pragmático autoderrotista" (pragmatic self-defeat test).[6]

Crenças, probabilidade e apostas [ editar | editar 3️⃣ código-fonte ]

Uma diferença importante para a epistemologia tradicional é que a epistemologia bayesiana se concentra não na noção de crença 3️⃣ simples, mas na noção de graus de crença, os chamados "credences".

[1] Esta abordagem tenta captar a ideia da certeza:[4] acreditamos 3️⃣ em todos os tipos de afirmações, mas estamos mais certos de algumas, como que a terra é redonda, do que 3️⃣ de outras, como que Platão foi o autor do Primeiro Alcibíades.

Esses graus vêm em valores entre 0 e 1.

0 corresponde 3️⃣ à descrença total, 1 corresponde à crença total e 0,5 corresponde à suspensão da crença.

De acordo com a interpretação bayesiana 3️⃣ de probabilidade, os graus de crença representam probabilidades subjetivas.Seguindo Frank P.

Ramsey, eles são interpretados em termos da disposição para apostar 3️⃣ dinheiro em uma afirmação.

[9][1][4] Portanto, ter um grau de crença de 0,8 (ou seja, 80%) de que seu time de 3️⃣ futebol favorito ganhará o próximo jogo significaria estar disposto a apostar até quatro dólares pela oportunidade de obter um lucro 3️⃣ de um dólar.

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

[10][11] Pode parecer que 3️⃣ o comportamento das apostas é apenas uma área especial e, como tal, não é adequado para definir uma noção tão 3️⃣ geral como graus de crença.

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

Por exemplo, 3️⃣ ao irmos para a estação de trem, apostamos que o trem chegaria a tempo, caso contrário teríamos ficado em casa.

[4] 3️⃣ Decorre da interpretação de graus de crença em termos de disposição para fazer apostas que seria irracional atribuir um grau 3️⃣ de 0 ou 1 a qualquer proposição, exceto ás contradições e tautologias.

[6] A razão para isto é que atribuir esses 3️⃣ valores extremos significaria que se estaria disposto a apostar qualquer coisa, incluindo a própria vida, mesmo que a recompensa fosse 3️⃣ mínima.

[1] Outro efeito colateral negativo de tais graus extremos é que elas são fixados permanentemente e não podem mais ser 3️⃣ atualizadas ao adquirir nova evidência.

Este princípio central do bayesianismo, que os graus de crença são interpretados como probabilidades subjetivas e, 3️⃣ portanto, regidos pelas normas de probabilidade, foi denominado "probabilismo".

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

[4] 3️⃣ Elas não colocam exigências sobre qual grau de crença devemos ter em uma crença específica, por exemplo, se vai chover 3️⃣ amanhã.

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

[4] Por exemplo, se a pin up casino ganhar dinheiro crença de que vai 3️⃣ chover amanhã é 0,8, então seu grau de crença na proposição oposta, ou seja, que não vai chover amanhã, deve 3️⃣ ser 0,2, não 0,1 ou 0,5.

De acordo com Stephan Hartmann e Jan Sprenger, os axiomas de probabilidade podem ser expressos 3️⃣ através das seguintes duas leis: (1) P ( A ) = 1 {\displaystyle P(A)=1} para qualquer tautologia; (2) Para proposições 3️⃣ incompatíveis (mutuamente exclusivas) A {\displaystyle A} e B {\displaystyle B} , P ( A ∨ B ) = P ( 3️⃣ A ) + P ( B ) {\displaystyle P(A\lor B)=P(A)+P(B)} .[4]

Outro importante princípio bayesiano de graus de crença é o 3️⃣ princípio principal devido a David Lewis.

[10] Afirma que nosso conhecimento de probabilidades objetivas deve corresponder às nossas probabilidades subjetivas na 3️⃣ forma de graus de crença.

[4][5] Então, se alguém sabe que a chance objetiva de uma moeda cair cara é de 3️⃣ 50%, então o grau de crença de que a moeda cairá cara deveria ser 0,5.

Os axiomas de probabilidade junto com 3️⃣ o princípio principal determinam o aspecto estático ou sincrônico da racionalidade: como devem ser as crenças de um agente quando 3️⃣ se considera apenas um momento.

[1] Mas a racionalidade também envolve um aspecto dinâmico ou diacrônico, que entra em jogo para 3️⃣ mudar os graus de crença ao ser confrontado com nova evidência.

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

Princípio de condicionalização 3️⃣ [ editar | editar código-fonte ]

O princípio de condicionalização rege como o grau de crença de um agente em uma 3️⃣ hipótese deve mudar ao receber nova evidência a favor ou contra esta hipótese.

[6][10] Como tal, expressa o aspecto dinâmico de 3️⃣ como os agentes racionais ideais se comportariam.

[1] Baseia-se na noção de probabilidade condicional, que é a medida da probabilidade de 3️⃣ que um evento ocorra dado que outro evento já ocorreu.

A probabilidade incondicional de que A {\displaystyle A} ocorra é geralmente 3️⃣ expressa como P ( A ) {\displaystyle P(A)} , enquanto a probabilidade condicional de que A {\displaystyle A} ocorra dado 3️⃣ que B {\displaystyle B} já ocorreu é escrito como P ( A ∣ B ) {\displaystyle P(A\mid B)} .

Por exemplo, 3️⃣ a probabilidade de atirar uma moeda duas vezes e a moeda cair cara duas vezes é de apenas 25%.

Mas a 3️⃣ probabilidade condicional de isso ocorrer, dado que a moeda caiu cara na primeira vez é então 50%.

O princípio de condicionalização 3️⃣ aplica esta ideia às crenças:[1] devemos mudar nosso grau de crença de que a moeda vai cair cara duas vezes 3️⃣ ao receber evidência de que já caiu cara na primeira vez.

A probabilidade atribuída à hipótese antes do evento é chamada 3️⃣ de probabilidade a priori.

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

Segundo o princípio simples de condicionalização, isto pode 3️⃣ ser expresso da seguinte forma: P posterior ( H ) = P prior ( H ∣ E ) = P 3️⃣ 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 3️⃣ a posteriori de que a hipótese seja verdadeira é igual à probabilidade condicional a priori de que a hipótese seja 3️⃣ verdadeira em relação à evidência, que é igual à probabilidade a priori de que tanto a hipótese quanto a evidência 3️⃣ sejam verdadeiras, dividida pela probabilidade a priori de que a evidência seja verdadeira.

A expressão original deste princípio, referida como teorema 3️⃣ de Bayes, pode ser deduzida diretamente dessa formulação.[6]

O princípio simples de condicionalização faz a suposição de que nosso grau de 3️⃣ crença na evidência adquirida, ou seja, pin up casino ganhar dinheiro probabilidade a posteriori, é 1, o que é irrealista.

Por exemplo, os cientistas às 3️⃣ vezes precisam descartar evidências previamente aceitas ao fazer novas descobertas, o que seria impossível se o grau de crença correspondente 3️⃣ fosse 1.

[6] Uma forma alternativa de condicionalização, proposta por Richard Jeffrey, ajusta a fórmula para levar em conta a probabilidade 3️⃣ da evidência:[13][14] P posterior ( H ) = P prior ( H ∣ E ) ⋅ P posterior ( E 3️⃣ ) + P prior ( H ∣ ¬ E ) ⋅ P posterior ( ¬ E ) {\displaystyle P_{\text{posterior}}(H)=P_{\text{prior}}(H\mid E)\cdot 3️⃣ 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 3️⃣ agente é vulnerável a um Dutch book se suas crenças violarem as leis da probabilidade.

[4] Isso pode ser tanto em 3️⃣ casos sincrônicos, nos quais o conflito acontece entre crenças mantidas ao mesmo tempo, quanto em casos diacrônicos, nos quais o 3️⃣ agente não responde adequadamente a nova evidência.

[6][16] No caso sincrônico mais simples, apenas duas crenças estão envolvidas: a crença em 3️⃣ uma proposição e em pin up casino ganhar dinheiro negação.

[17] As leis da probabilidade sustentam que estes dois graus de crença juntos devem somar 3️⃣ 1, já que ou a proposição ou pin up casino ganhar dinheiro negação são verdadeiras.

Os agentes que violam esta lei são vulneráveis a um 3️⃣ Dutch book sincrônico.

[6] Por exemplo, dada a proposição de que vai chover amanhã, suponha que o grau de crença de 3️⃣ um agente de que é verdadeiro é 0,51 e o grau de que é falso também é 0,51.

Neste caso, o 3️⃣ agente estaria disposto a aceitar duas apostas de $0,51 pela oportunidade de ganhar $1: uma de que vai chover e 3️⃣ outra de que não vai chover.

As duas apostas juntas custam $1,02, resultando em uma perda de $0,02, não importa se 3️⃣ vai chover ou não.

[17] O princípio por trás dos Dutch books diacrônicos é o mesmo, mas eles são mais complicados, 3️⃣ pois envolvem fazer apostas antes e depois de receber nova evidência e têm que levar em conta que há uma 3️⃣ perda em cada caso, não importa como a evidência resulte.[17][16]

Há diferentes interpretações sobre o que significa que um agente é 3️⃣ vulnerável a um Dutch book.

Segundo a interpretação tradicional, tal vulnerabilidade revela que o agente é irracional, já que se envolveria 3️⃣ voluntariamente em um comportamento que não é do seu melhor interesse pessoal.

[6] Um problema com essa interpretação é que ela 3️⃣ assume a onisciência lógica como requisito para a racionalidade, o que é problemático especialmente em casos diacrônicos complicados.

Uma interpretação alternativa 3️⃣ usa os Dutch books como "uma espécie de heurística para determinar quando os graus de crença de alguém têm o 3️⃣ potencial de serem pragmaticamente autoderrotistas".

[6] Essa interpretação é compatível com a manutenção de uma visão mais realista da racionalidade diante 3️⃣ das limitações humanas.[16]

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

[16] O teorema Dutch book sustenta que apenas 3️⃣ as atribuições de graus de crença que não seguem os axiomas da probabilidade são vulneráveis aos Dutch books.

O teorema Dutch 3️⃣ book inverso afirma que nenhuma atribuição de graus de crença que siga estes axiomas é vulnerável a um Dutch book.[4][16]

Teoria 3️⃣ da confirmação [ editar | editar código-fonte ]

Na filosofia da ciência, a confirmação refere-se à relação entre uma evidência e 3️⃣ uma hipótese confirmada por ela.

[18] A teoria da confirmação é o estudo da confirmação e desconfirmação: como as hipóteses científicas 3️⃣ são apoiadas ou refutadas pela evidência.

[19] A teoria da confirmação bayesiana fornece um modelo de confirmação baseado no princípio de 3️⃣ condicionalização.

[6][18] Uma evidência confirma uma teoria se a probabilidade condicional dessa teoria em relação à evidência for maior que a 3️⃣ probabilidade incondicional da teoria por si só.

[18] Expresso formalmente: P ( H ∣ E ) > P ( H ) 3️⃣ {\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 3️⃣ interessados apenas em saber se uma evidência apoia uma teoria, mas também em quanto apoio ela fornece.

Há diferentes maneiras de 3️⃣ determinar esse grau.

[18] A versão mais simples apenas mede a diferença entre a probabilidade condicional da hipótese relativa à evidência 3️⃣ e a probabilidade incondicional da hipótese, ou seja, o grau de apoio é P ( H ∣ E ) − 3️⃣ P ( H ) {\displaystyle P(H\mid E)-P(H)} .

[4] O problema com a medição desse grau é que depende de quão 3️⃣ certa a teoria já está antes de receber a evidência.

Portanto, se um cientista já está muito certo de que uma 3️⃣ teoria é verdadeira, então mais uma evidência não afetará muito seu grau de crença, mesmo que a evidência seja muito 3️⃣ forte.

[6][4] Existem outras condições para como uma medida de evidência deve se comportar, por exemplo, evidência surpreendente, ou seja, evidência 3️⃣ que tinha uma probabilidade baixa por si só, deve fornecer mais apoio.

[4][18] Os cientistas são frequentemente confrontados com o problema 3️⃣ de ter que decidir entre duas teorias concorrentes.

Em tais casos, o interesse não está tanto na confirmação absoluta, ou em 3️⃣ quanto uma nova evidência apoiaria esta ou aquela teoria, mas na confirmação relativa, ou seja, em qual teoria é mais 3️⃣ 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] 3️⃣ Hempel começa apontando que ver um corvo preto conta como evidência para a hipótese de que todos os corvos são 3️⃣ pretos enquanto que ver uma maçã verde geralmente não é considerado evidência a favor ou contra essa hipótese.

O paradoxo consiste 3️⃣ na consideração de que a hipótese "todos os corvos são pretos" é logicamente equivalente à hipótese "se algo não é 3️⃣ preto, então não é um corvo".

[18] Portanto, já que ver uma maçã verde conta como evidência para a segunda hipótese, 3️⃣ também deve contar como evidência para a primeira.

[6] O bayesianismo permite que ver uma maçã verde apoie a hipótese do 3️⃣ corvo enquanto explica nossa intuição inicial do contrário.

Este resultado é alcançado se assumirmos que ver uma maçã verde fornece um 3️⃣ apoio mínimo, mas ainda positivo, para a hipótese do corvo, enquanto que ver um corvo preto fornece um apoio significativamente 3️⃣ maior.[6][18][20]

A coerência desempenha um papel central em várias teorias epistemológicas, por exemplo, na teoria da coerência da verdade ou na 3️⃣ teoria da coerência da justificação.

[21][22] Muitas vezes se supõe que conjuntos de crenças são mais prováveis de serem verdadeiros se 3️⃣ forem coerentes do que de outra forma.

[1] Por exemplo, é mais provável que confiemos em um detetive que pode conectar 3️⃣ todas as evidências em uma história coerente.

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

[1][4] O 3️⃣ bayesianismo foi aplicado a este campo ao sugerir definições precisas de coerência em termos de probabilidade, que podem então ser 3️⃣ empregadas para enfrentar outros problemas relacionados com a coerência.

[4] Uma dessas definições foi proposta por Tomoji Shogenji, que sugere que 3️⃣ a coerência entre duas crenças é igual à probabilidade de pin up casino ganhar dinheiro conjunção dividida pelas probabilidades de cada uma por si 3️⃣ mesma, ou seja, C o h e r e n c e ( A , B ) = P ( 3️⃣ A ∧ B ) ( P ( A ) ⋅ P ( B ) ) {\displaystyle Coherence(A,B)={\frac {P(A\land B)}{(P(A)\cdot P(B))}}} 3️⃣ .

[4][23] Intuitivamente, isto mede a probabilidade de que as duas crenças sejam verdadeiras ao mesmo tempo, em comparação com a 3️⃣ probabilidade de que isso ocorresse se elas estivessem neutralmente relacionadas entre si.

[23] A coerência é alta se as duas crenças 3️⃣ são relevantes uma para a outra.

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

Isto 3️⃣ significa que duas proposições podem ter uma alta coerência para um agente e uma baixa coerência para outro agente devido 3️⃣ à diferença nas probabilidades a priori das crenças dos agentes.[4]

A epistemologia social estuda a relevância dos fatores sociais para o 3️⃣ conhecimento.

[24] No campo da ciência, por exemplo, isto é relevante, já que os cientistas individuais frequentemente têm que confiar nas 3️⃣ descobertas de outros cientistas para progredir.

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

Por exemplo, o 3️⃣ raciocínio probabilístico pode ser usado no campo do testemunho para avaliar quão confiável é um determinado relatório.

[6] Desta maneira, pode 3️⃣ ser formalmente demonstrado que os relatórios de testemunhas que são probabilisticamente independentes uns dos outros fornecem mais apoio do que 3️⃣ de outra forma.

[1] Outro tema da epistemologia social diz respeito à questão de como agregar as crenças dos indivíduos dentro 3️⃣ de um grupo para chegar à crença do grupo como um todo.

[24] O bayesianismo aborda esse problema agregando as atribuições 3️⃣ de probabilidade dos diferentes indivíduos.[6][1]

Problema dos priores [ editar | editar código-fonte ]

Para tirar inferências probabilísticas baseadas em nova evidência, 3️⃣ é necessário já ter uma probabilidade a priori atribuída à proposição em questão.

[25] Mas isto nem sempre é assim: á 3️⃣ muitas proposições que o agente nunca considerou e, portanto, carece de um grau de crença.

Este problema geralmente é resolvido atribuindo 3️⃣ uma probabilidade à proposição em questão, a fim de aprender com a nova evidência através da condicionalização.

[6][26] O problema dos 3️⃣ priores diz respeito à questão de como essa atribuição inicial deve ser feita.

[25] Os bayesianos subjetivos sustentam que não há 3️⃣ ou há poucas condições além da coerência probabilística que determinam como atribuímos as probabilidades iniciais.

O argumento para essa liberdade na 3️⃣ escolha dos graus iniciais de crença é que os graus mudarão à medida que adquirirmos mais evidências e convergirão para 3️⃣ o mesmo valor depois de passos suficientes, não importa por onde comecemos.

[6] Os bayesianos objetivos, por outro lado, afirmam que 3️⃣ existem várias condições que determinam a atribuição inicial.

Uma condição importante é o princípio da indiferença.

[5][25] Afirma que os graus de 3️⃣ crença devem ser distribuídas igualmente entre todos os resultados possíveis.

[27][10] Por exemplo, um agente quer predizer a cor das bolas 3️⃣ sacadas de uma urna que contém apenas bolas vermelhas e pretas, sem qualquer informação sobre a proporção de bolas vermelhas 3️⃣ e pretas.

[6] Aplicado a esta situação, o princípio da indiferença afirma que o agente deve inicialmente assumir que a probabilidade 3️⃣ de sacar uma bola vermelha é de 50%.

Isto se deve a considerações simétricas: é a única atribuição em que as 3️⃣ probabilidades a priori são invariantes a uma mudança de etiqueta.

[6] Embora essa abordagem funcione para alguns casos, produz paradoxos em 3️⃣ outros.

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

Problema da onisciência lógica [ 3️⃣ editar | editar código-fonte ]

As normas de racionalidade segundo as definições padrão da epistemologia bayesiana assumem a onisciência lógica: o 3️⃣ agente tem que se assegurar de seguir exatamente todas as leis de probabilidade para todas as suas crenças, a fim 3️⃣ de contar como racional.

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

Este é uma norma 3️⃣ irrealista para os seres humanos, como os críticos apontaram.[6]

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

O problema da 3️⃣ evidência antiga diz respeito aos casos em que o agente não sabe, no momento de adquirir uma evidência, que confirma 3️⃣ uma hipótese, mas só fica sabendo dessa relação de apoio mais tarde.

[6] Normalmente, o agente aumentaria pin up casino ganhar dinheiro crença na hipótese 3️⃣ após descobrir essa relação.

Mas isto não é permitido na teoria da confirmação bayesiana, já que a condicionalização só pode acontecer 3️⃣ após uma mudança da probabilidade da afirmação evidencial, o que não é o caso.

[6][30] Por exemplo, a observação de certas 3️⃣ anomalias na órbita de Mercúrio é evidência para a teoria da relatividade geral.

Mas esses dados foram obtidos antes da formulação 3️⃣ da teoria, contando assim como evidência antiga.[30]

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