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Quitting Certainties: A Bayesian Framework Modeling Degrees of Belief

机译：退出确定性：信念的贝叶斯框架建模程度

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摘要

On the standard Bayesian picture, agents rationally change their beliefs by becoming certain of more and more facts. If we were to read this normatively, we would have to contend that it is irrational to forget. Michael Titelbaum wants to cure Bayesianism of this counterintuitive consequence by providing a new formal framework which he dubs the Certainty Loss Framework (CLF). The CLF is meant to offer the Bayesian answer to problems involving memory loss and, what is more, to problems exhibiting context-sensitivity. In this review, I shall briefly present the main ingredients of the CLF and illustrate it by Titelbaum's analysis of the Sleeping Beauty Problem, that familiar 'test bed' for formal frameworks that model memory loss and context-sensitivity. I shall conclude by mentioning some of the other topics the CLF can help clarify.
机译：在标准贝叶斯图中，代理人通过确定越来越多的事实来合理地改变其信念。如果我们要规范地阅读这一点，我们就不得不认为忘记是不合理的。迈克尔·蒂特尔鲍姆（Michael Titelbaum）希望通过提供一个新的正式框架（称为确定性损失框架（CLF））来解决这种违反直觉的贝叶斯主义。 CLF旨在为涉及内存丢失的问题以及表现出上下文相关性的问题提供贝叶斯答案。在这篇评论中，我将简要介绍CLF的主要成分，并通过Titelbaum对“睡美人问题”的分析加以说明，这是用于模型化记忆丧失和情境敏感性的正式框架的熟悉的“测试床”。最后，我将提到CLF可以帮助阐明的其他一些主题。

著录项

  • 来源
    《Economics & philosophy》 |2015年第1期|194-200|共7页
  • 作者

    Alexandru Marcoci;

  • 作者单位

    Department of Philosophy, Logic and Scientific Method, London School of Economics and Political Science, Houghton Street, London WC2A 2AE, UK;

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  • 正文语种 eng
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