Analyzing situations where information is partial, incomplete or contradictory has created a demand for quantitative belief measures that are weaker than classic probability theory. In this paper, we compare two frameworks that have been proposed for this task, Dempster-Shafer theory and non-standard probability theory based on Belnap-Dunn logic. We show the two frameworks to assume orthogonal perspectives on informational shortcomings, but also provide a partial correspondence result. Lastly, we also compare various dynamical rules of the two frameworks, all seen as generalizations of classic Bayes’ conditiong.
PL
Nieklasyczne prawdopodobieństwa na potrzeby podejmowania decyzji w sytuacjach niepewności Analiza sytuacji, w których informacja jest częściowa, niepełna bądź niespójna wskazuje na potrzebę zbudowania jakościowych miar siły przekonań odmiennych niż te, które są oferowane przez klasyczną teorię prawdopodobieństwa. W niniejszej pracy porównujemy dwa ujęcia zaproponowane dla realizacji tej potrzeby: teorię Dempstera-Shafera i niestandardową teorię prawdopodobieństwa nabudowaną na logice Belnapa-Dunna. Pokazujemy, że te dwa formalizmy przyjmują ortogonalne perspektywy postrzegania niedostatków informacyjnych, a jednocześnie dostarczają rezultatów częściowo ze sobą korespondujących. Na koniec porównujemy różne dynamiczne reguły z obu formalizmów traktując je wszystkie jako uogólnienie warunkowania Bayesowskiego.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.