In literature on imprecise probability little attention is paid to the fact that imprecise probabilities are precise on some events. We call these sets system of precision. We show that, under mild assumptions, the system of precision of a lower and upper probability form a so-called (pre-)Dynkin-system. Interestingly, there are several settings, ranging from machine learning on partial data over frequential probability theory to quantum probability theory and decision making under uncertainty, in which a priori the probabilities are only desired to be precise on a specific underlying set system. At the core of all of these settings lies the observation that precise beliefs, probabilities or frequencies on two events do not necessarily imply this precision to hold for the intersection of those events. Here, (pre-)Dynkin-systems have been adopted as systems of precision, too. We show that, under extendability conditions, those pre-Dynkin-systems equipped with probabilities can be embedded into algebras of sets. Surprisingly, the extendability conditions elaborated in a strand of work in quantum physics are equivalent to coherence in the sense of Walley (1991, Statistical reasoning with imprecise probabilities, p. 84). Thus, literature on probabilities on pre-Dynkin-systems gets linked to the literature on imprecise probability. Finally, we spell out a lattice duality which rigorously relates the system of precision to credal sets of probabilities. In particular, we provide a hitherto undescribed, parametrized family of coherent imprecise probabilities.


翻译:在关于不精确概率的文献中,很少注意到不精确概率在某些事件上是精确的这一事实。我们称这些集合为精度系统。我们证明,在温和假设下,下概率和上概率的精度系统构成一个所谓的(预)Dynkin系统。有趣的是,从部分数据上的机器学习、频率概率论到量子概率论以及不确定性下的决策制定等多个场景中,概率先验上只期望在特定的底层集合系统上保持精确。所有这些场景的核心在于观察到:两个事件上的精确信念、概率或频率并不必然意味着这些事件交集的精度也成立。此处,(预)Dynkin系统同样被用作精度系统。我们证明,在可扩展性条件下,这些带有概率的预Dynkin系统可以嵌入到集合代数中。令人惊讶的是,量子物理学研究中提炼出的可扩展性条件等价于Walley(1991,《不精确概率的统计推理》,第84页)意义上的相干性。因此,关于预Dynkin系统上概率的文献与不精确概率文献得以关联。最后,我们阐述了一种格对偶性,该对偶性严格地将精度系统与概率的credal集联系起来。特别地,我们提供了一个此前未被描述的参数化相干不精确概率族。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月29日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:28
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
7+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员