İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Esnek hesaplama›Belirsiz Olasılık
Bayesian methodsUncertainty theory

Belirsiz Olasılık

Imprecise Probability (Lower-Upper Probabilities) · Ayrıca şöyle bilinir: Lower-Upper Probability, Robust Bayesian Analysis, Credal Set Theory, Belirsiz Olasılık

Belirsiz olasılık, standart olasılık teorisinin, tek bir kesin dağılım yerine, inanılır kümeler (credal sets) olarak adlandırılan olasılık ölçümleri kümeleri aracılığıyla epistemik belirsizliği temsil eden bir genellemesidir. Peter Walley tarafından 1991 tarihli monografisinde sistematik olarak tanıtılan bu çerçeve, mevcut bilgi tek bir ölçüyü belirlemeye yetersiz olduğunda, olası olasılık atamalarının aralığını sınırlayan alt ve üst olasılıklar (veya beklentiler) aracılığıyla inançları karakterize eder.

ScholarGate
  1. Bayesian methods
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Belirsiz Olasılık
Bayesci ÇıkarımDempster-Shafer Kanıt Te…Olasılık Teorisi

Ne zaman kullanılır

Belirsiz olasılık, kanıtların tek bir önsel dağılımı haklı çıkarmak için çok seyrek, çelişkili veya niteliksel olduğu ve belirsizliği tek bir sayıya indirmek yanıltıcı olacağı zaman uygundur. Uzman tarafından elde edilen risk değerlendirmeleri, sınırlı arıza verileriyle güvenilirlik mühendisliği ve sağlam Bayesçi duyarlılık analizleri için uygundur. Analistler, inanılır kümeler üzerindeki hesaplamaların karmaşık modeller için NP-zor olabileceğini bilmelidir; büyük veri kümeleri ve bol kanıtlar için, standart Bayesçi çıkarım genellikle yeterli ve hesaplama açısından daha az talepkardır.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Sınırlı bilgi nedeniyle oluşan epistemik belirsizlikten indirgenemez aleatorik belirsizliği ayırt eder
  • Haksız kesinlik dayatmadan tutarlı, aksiyomatik temelli aralık değerli olasılık değerlendirmeleri sağlar
  • Bayesçi olasılık ve Dempster-Shafer inanç fonksiyonlarının her ikisini de özel durumlar olarak geneller
  • Sadece tek bir önsel için değil, tüm inanılır küme boyunca optimal olan sağlam kararlar sağlar
Sınırlılıklar
  • İnanılır kümeler üzerindeki çıkarım ve karar verme hesaplama açısından yoğundur ve ayrık alanlarda NP-zor olabilir
  • Nokta tahminlerinden elde edilmesi daha zor olan uzman elde etme veya aralık değerli veri girdileri gerektirir
  • Evrensel olarak kabul edilmiş bir karar kuralı eksikliği; farklı kriterler (maximax, maximin, E-uygunluk) çelişkili seçimlere yol açabilir
  • Aralık değerli olasılıkları teknik olmayan paydaşlara iletmek zor olabilir

SSS

Belirsiz olasılık standart Bayesçi çıkarımdan nasıl farklıdır?

Standart Bayesçi çıkarım, haksız kesinlik dayatabilen tek bir önsel olasılık dağılımı gerektirir. Belirsiz olasılık, tekil önseli bir inanılır küme - bir önsel ailesi - ile değiştirir ve bu kümeyi Bayes teoremi aracılığıyla yayarak aralık değerli bir arka plan elde eder, böylece önsel hakkındaki belirsizliği bir nokta tahmini içine absorbe etmek yerine açık hale getirir.

Belirsiz olasılık bulanık olasılık ile aynı mıdır?

Hayır. Belirsiz olasılık klasik olasılık ölçümlerini kullanır ve tutarlı davranışsal aksiyomlara dayanan ölçümler kümelerinden aralıklar türetir. Bulanık olasılık, olasılık değerlerine bulanık kümeler kullanarak üyelik dereceleri atar, bu da farklı bir matematiksel yapıdır. İki çerçeve bazen benzer çıktılar üretebilse de, farklı aksiyomatik temellere ve yorumlara sahiptir.

İnanılır küme ne zaman tek bir olasılık ölçümüne indirgenir?

Mevcut tüm kanıtlar benzersiz bir olasılık ataması belirlediğinde - eşdeğer olarak, her olay için alt ve üst olasılıklar çakıştığında - inanılır küme tekil olur ve model standart kesin olasılığa çöker. Bu, örneğin, tutarlı bir olasılık fonksiyonu ile bir Bayesçi güncelleme şemasında yeterince çok gözlemden sonra meydana gelir.

Kaynaklar

  1. Walley, P. (1991). Statistical Reasoning with Imprecise Probabilities. Chapman & Hall. ISBN: 978-0-412-28660-5

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Imprecise Probability (Lower-Upper Probabilities). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/soft-computing/imprecise-probability

İlişkili yöntemler

Bayesci ÇıkarımDempster-Shafer Kanıt TeorisiOlasılık Teorisi

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Bayesci Çıkarımİstatistik↔ karşılaştır
  • Dempster-Shafer Kanıt TeorisiEsnek hesaplama↔ karşılaştır
  • Olasılık TeorisiEsnek hesaplama↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Olasılık Teorisi

Benzer yöntemler

Sağlam Bayes AğıDempster-Shafer Kanıt TeorisiOlasılık TeorisiSağlam Bayesçi ÇıkarımHibrit Güvenilirlik AnaliziBayesci ÇıkarımSağlam Naive BayesBayes İstatistiksel Çıkarımı

İlgili referans kavramlar

Öznel ve Nesnel OlasılıkÖnsel Belirleme ve Duyarlılık AnaliziBayesçi Çıkarımın TemelleriBelirsizlik Altında Akıl YürütmeBayes Teoremi ve Posterior DağılımÖnsel Dağılımlar

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Imprecise Probability (Imprecise Probability (Lower-Upper Probabilities)). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/soft-computing/imprecise-probability · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Peter Walley
Year
1991
Type
Set-valued probability model
Subfamily
Uncertainty theory
Representation
Credal set (convex set of probability measures)
Key Concept
Lower and upper previsions (expectations)
İlişkili yöntemler
Bayesci ÇıkarımDempster-Shafer Kanıt TeorisiOlasılık Teorisi
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil