Inference method decision bayesian di rosenkrantz (12 risultati)
Lingua: Inglese
Editore: Springer 1977
Serie: Synthese Library, Libro 12 di 304. Libro 12 di 304 - Synthese Library
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Editore: Springer 1977
Serie: Synthese Library, Libro 12 di 304. Libro 12 di 304 - Synthese Library
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Lingua: Inglese
Editore: Springer 2008
Serie: Synthese Library, Libro 12 di 304. Libro 12 di 304 - Synthese Library
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Editore: Springer 1977
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Lingua: Inglese
Editore: Springer 1977-09 1977
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Lingua: Inglese
Editore: Springer 1977
Serie: Synthese Library, Libro 12 di 304. Libro 12 di 304 - Synthese Library
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Editore: Springer 1977
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Editore: Springer 1977
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Altre immaginiLingua: Inglese
Editore: Springer 1977
Serie: Synthese Library, Libro 12 di 304. Libro 12 di 304 - Synthese Library
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Inference, Method and Decision | Towards a Bayesian Philosophy of Science | R. D. Rosenkrantz | Taschenbuch | Synthese Library | xv | Englisch | 1977 | Springer | EAN 9789027708182 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at…]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Editore: Springer, Springer 2008
Serie: Synthese Library, Libro 12 di 304. Libro 12 di 304 - Synthese Library
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book grew out of previously published papers of mine composed over a period of years; they have been reworked (sometimes beyond recognition) so as to form a reasonably coherent whole. Part One treats of informative inference. I argue (Chapter… 2) that the traditional principle of induction in its clearest formulation (that laws are confirmed by their positive cases) is clearly false. Other formulations in terms of the 'uniformity of nature' or the 'resemblance of the future to the past' seem to me hopelessly unclear. From a Bayesian point of view, 'learning from experience' goes by conditionalization (Bayes' rule). The traditional stum bling block for Bayesians has been to fmd objective probability inputs to conditionalize upon. Subjective Bayesians allow any probability inputs that do not violate the usual axioms of probability. Many subjectivists grant that this liberality seems prodigal but own themselves unable to think of additional constraints that might plausibly be imposed. To be sure, if we could agree on the correct probabilistic representation of 'ignorance' (or absence of pertinent data), then all probabilities obtained by applying Bayes' rule to an 'informationless' prior would be objective. But familiar contra dictions, like the Bertrand paradox, are thought to vitiate all attempts to objectify 'ignorance'. BuUding on the earlier work of Sir Harold Jeffreys, E. T. Jaynes, and the more recent work ofG. E. P. Box and G. E. Tiao, I have elected to bite this bullet. In Chapter 3, I develop and defend an objectivist Bayesian approach.
Lingua: Inglese
Editore: Springer 1977
Serie: Synthese Library, Libro 12 di 304. Libro 12 di 304 - Synthese Library
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Da: Mispah books, Redhill, SURRE, Regno UnitoMispah books
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Hardcover. Condizione: Very Good. Very Good. book.
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Editore: Springer Sep 1977 1977
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Buch. Condizione: Neu. Neuware - This book grew out of previously published papers of mine composed over a period of years; they have been reworked (sometimes beyond recognition) so as to form a reasonably coherent whole. Part One treats of informative inference. I argue (Chapter 2) that the traditional principle of induction in… its clearest formulation (that laws are confirmed by their positive cases) is clearly false. Other formulations in terms of the 'uniformity of nature' or the 'resemblance of the future to the past' seem to me hopelessly unclear. From a Bayesian point of view, 'learning from experience' goes by conditionalization (Bayes' rule). The traditional stum bling block for Bayesians has been to fmd objective probability inputs to conditionalize upon. Subjective Bayesians allow any probability inputs that do not violate the usual axioms of probability. Many subjectivists grant that this liberality seems prodigal but own themselves unable to think of additional constraints that might plausibly be imposed. To be sure, if we could agree on the correct probabilistic representation of 'ignorance' (or absence of pertinent data), then all probabilities obtained by applying Bayes' rule to an 'informationless' prior would be objective. But familiar contra dictions, like the Bertrand paradox, are thought to vitiate all attempts to objectify 'ignorance'. BuUding on the earlier work of Sir Harold Jeffreys, E. T. Jaynes, and the more recent work ofG. E. P. Box and G. E. Tiao, I have elected to bite this bullet. In Chapter 3, I develop and defend an objectivist Bayesian approach.
