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On aggregating probabilistic evidence

机译：关于汇总概率证据

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Imagine a database -a set of propositions Gamma = {F-1, ..., F-n} with some kind of probability estimates and let a proposition X logically follow from Gamma. What is the best justified lower bound of the probability of X? The traditional approach, e.g. within Adams' probability logic, computes the numeric lower bound for X corresponding to the worst-case scenario. We suggest a more flexible parameterized approach by assuming probability events u(1), u(2), ..., u(n) that support Gamma and calculating aggregated evidence e(u(1), u(2), ..., u(n)) for X. The probability of e provides a tight lower bound for any, not only a worst-case, situation. The problem is formalized in a version of justification logic and the conclusions are supported by corresponding completeness theorems. This approach can handle conflicting and inconsistent data and allows the gathering both positive and negative evidence for the same proposition.
机译：想象一个数据库-命题Gamma = {F-1，...，F-n}的集合，它带有某种概率估计，并让命题X从Gamma逻辑上得出。 X概率的最佳合理下界是多少？传统方法，例如在Adams的概率逻辑中，计算对应于最坏情况的X的数字下界。我们建议通过假设概率事件u（1），u（2），...，u（n）支持Gamma并计算汇总证据e（u（1），u（2），...），提出一种更灵活的参数化方法。 。e的概率为任何（不仅是最坏情况）情况提供了严格的下限。该问题以一版的证明逻辑形式化，结论由相应的完整性定理支持。这种方法可以处理冲突和不一致的数据，并且可以为同一命题收集正面和负面证据。

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