本文選題：貝葉斯推理 + 貝葉斯問題　； 參考：《科學(xué)技術(shù)哲學(xué)研究》2017年06期

【摘要】：貝葉斯推理是以貝葉斯定理為基礎(chǔ)的一種歸納推理形式,它可以成功避免經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理中的主觀因素問題和先驗(yàn)回避問題,并有效消解科學(xué)確證、科學(xué)接受和歸納邏輯中的諸多悖論和難題,因而在現(xiàn)代歸納邏輯發(fā)展史上占據(jù)著重要地位,并形成了一種關(guān)于歸納推理研究的"貝葉斯主義綱領(lǐng)"。但貝葉斯推理會(huì)導(dǎo)致許多與直觀概率判斷相悖的結(jié)論,從而形成諸多的認(rèn)知困境。這就對(duì)貝葉斯推理的有效性形成了挑戰(zhàn)。借助認(rèn)知科學(xué)的知識(shí)可知:認(rèn)知困境的產(chǎn)生并不是因?yàn)樨惾~斯推理本身有問題,而是因?yàn)槿藗冊(cè)谶M(jìn)行直觀判斷時(shí)傾向于采用啟發(fā)式判斷策略。通過采用"使用自然頻率來表征概率信息"和"使用無代表性內(nèi)容的問題"等方式可以有效消解此類認(rèn)知困境。
[Abstract]:Bayesian reasoning is a form of inductive reasoning based on Bayesian Theorem. It can successfully avoid subjective factors and priori avoidance problems in classical statistical reasoning and effectively eliminate scientific confirmation. Scientific acceptance of many paradoxes and problems in inductive logic, which occupies an important position in the history of modern inductive logic, and forms a "Bayesian creed" for the study of inductive reasoning. However, Bayesian reasoning will lead to many conclusions contrary to intuitive probability judgment, thus forming many cognitive dilemmas. This challenges the effectiveness of Bayesian reasoning. With the help of the knowledge of cognitive science, we know that the cognitive dilemma is not caused by the Bayesian reasoning itself, but because people tend to use heuristic judgment strategies in intuitive judgment. Such cognitive dilemmas can be effectively resolved by using natural frequency to represent probability information and using unrepresentative content.
【作者單位】： 西南大學(xué)邏輯與智能研究中心;
【基金】：重慶市人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重點(diǎn)項(xiàng)目(13SKB019) 國家社科基金重大項(xiàng)目(14ZDB016);國家社科基金后期資助項(xiàng)目(15FZX032) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(SWU1709602)
【分類號(hào)】：O212.8

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2 張向陽,劉鳴;貝葉斯推理研究綜述[J];心理科學(xué)進(jìn)展;2002年04期

3 苑成存;;貝葉斯推理方法探討[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2007年23期

4 陶良彥;劉思峰;方志耕;袁潮清;;先驗(yàn)判斷信息下主-客體極大熵博弈模型[J];系統(tǒng)工程;2013年09期

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1 楊莉;兩種概率表征的貝葉斯推理的加工過程[D];江西師范大學(xué);2007年

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本文編號(hào)：2020399