我应该如何在心理上处理博雷尔悖论?

机器算法验证 可能性 条件概率 条件期望
2022-01-24 12:40:19

我对我在精神上如何处理 Borel 悖论和其他与条件概率相关的“悖论”感到有点不安。对于那些正在阅读本文但不熟悉它的人,请参阅此链接到目前为止,我的心理反应主要是忽略它,因为似乎没有人谈论它,但我觉得我应该纠正它。

我们知道这个悖论是存在的,但在实践中(作为一个极端的例子,贝叶斯分析),我们完全可以对度量的事件进行调节;如果是我的数据,我们始终以为条件,即使是连续我们当然不会努力构建一系列与我们观察到的事件收敛的事件来解决悖论,至少不是明确的。0XX=x0X

认为这没关系,因为我们在实验之前基本上已经固定了随机变量(原则上),所以我们以为条件。也就是说,是自然的代数,因为信息来使用——如果它以其他方式来到我们这里,我们将以不同的为条件-代数。 -algebra 的条件并不明显,但贝叶斯已经指定了因为我们先验地指定信息Xσ(X)σ(X)σX=xXσσσ(X)X=x通过测量X来到我们这里,我们很清楚。一旦我们指定了 -algebra,一切都很好;我们使用 Radon-Nikodym 构建我们的条件期望,并且所有内容都是唯一的,直到空集。σ

这基本上是正确的,还是我离题了?如果我走远了,我们这样做的理由是什么[鉴于本网站的问答性质,将此视为我的问题。] 当我采用测量理论概率时,出于某种我不明白的原因,我们甚至从未触及条件期望。结果,我担心我的想法很混乱。

2个回答

作为贝叶斯主义者,我会说 Borel 悖论与贝叶斯统计无关(或很少)。当然,除了贝叶斯统计使用条件分布。事实上,将后验分布定义为以一组零度量为条件的分布并不存在悖论,因为不是预先选择的,而是作为观察的结果。因此,如果我们想对测量值为零的集合的条件分布使用奇异定义,那么这些集合包含我们最终将观察到的可能性为零。条件分布几乎在所有地方都是唯一定义的,因此几乎可以肯定地符合我们的观察。这也是 A. Kolmogorov 在{X=x}xx维基百科条目。

贝叶斯分析中测量理论的微妙之处可能变成悖论的一个地方是贝叶斯因子的 Savage-Dickey 表示,因为它取决于特定版本的先验密度(如我们关于该主题的论文中所讨论的......)

我不确定我们是否曾经在现实生活中以概率为零的事件为条件。假设我测量一个人的质量为 123.45678kg。展望未来,我并没有以它们的质量为123.45678kg为条件。我正在调整自己,测量它们的质量为 123.45678kg,这与它们的质量在 [123.456775kg, 123.456785kg] 范围内的任何地方都是一致的 - 即这是一个非零概率事件。所以我看不出悖论是如何出现的。