Caro Júlio,

se  minhas perguntas  são interessantes, suas  respostas também são,
especialmente sobre a  consistência  (e no que tange à negação).

Vou levar  algum tempo para digerir tudo isso (e  como  viajo nos
próximos dias não responderei e-mail com tanta
frequência).  Mas sobre  o "quantificador existencial", a coisa é de
fato complicada. É claro que uma lógica  não precisa ter
"comprometimento ontológico", mas poderia se referir a objetos
matemáticos (reais ou abstratos, como queira).

No caso,  você  diz " Dentro de uma classe de modelos,
  EXISTE um (unico) modelo, H : f(y)=c  que eh otimo. "

Isso é de fato se referir existencialmente, mas  não  a  um
"objeto"--seria mais se referir a  uma situação (vendo modelo como um
cenário). A pergunta talvez melhor formulada  seria: essa  lógica
Bayesiana teria capacidade de se referir existencialmente a
hipóteses? Algo como "dentro de uma classe de condições Delta, existe
uma hipótese  alfa tal que..."?


Um abraço,

Walter




Em 19 de agosto de 2010 20:49, Julio Stern <[email protected]> escreveu:
> Caro Walter:
> Voce coloca varias perguntas interessantes.
> Sobre algumas talvez eu tenha algo interessante a dizer.
> Sobre outras, nao muito, oq tambem eh bom,
> quem sabe alguem tem alguma ideia interessante...
> Primeiro, um caveat: Cada logica tem seu escopo.
> O projeto de definir uma Logica Bayesiana tem como
> escopo modelos estatisticos, aplicados a ciencias empiricas.
> Dentro deste escopo, podemos eventualmente chegar a
> conclusao que esta logica eh util para discutir certos problemas
> de epistemologia e teoria da ciencia, isto eh, para formalizar
> argumentos em discucoes meta-cientificas.
> Todavia, creio que esta logica NAO tem nenhuma chance de
> ser util para fazer fundamentos da  ou meta- matematica.
> Bem, agora chega de fugir da raia,
> vamos tentar responder algum coisa.
>> 2a) Como a Estatistica Bayesiana trataria a inconsistência e
>> a contradição
> No artigo:
> http://www.ime.usp.br/~jstern/papers/papersJS/JSLNAI04.pdf
>
> Tento introduzir as nocoes de consistencia / inconsistencia nesta logica.
> A linguagem utilizada eh a da Logica Paraconsistente Anotada,
> formalizada sobre a algebra do bi-reticulado em [0,1]^2, com as ordens
> <k= e <t= , de conhecimento e verdade (kowledge and truth).
> A medida de inconsistencia de um conjunto de afirmacoes, tipicamente
> Hipoteses alternativas, H1, H2, ... para um banco de dados (observacoes) X,
> ou Bancos de dados alternativos, X1, X2, ... sob a hipotese H,
> eh simplesmente o tamanho de itervalo que contem os valores verdade
> (e-valores) de todas as sentencas na classe, por exemplo,
> ev(H | X1), ev(H | X2), ...
> Pois bem este intervalo tem varias propriedades analogas aas de
> um Intervalo de Confianca em estatistica, muito embora seja uma medida
> em um espaco de possibilidade (e nao de probabilidade).
> Ademais da para fazer afirmacoes como
> Um dado procedimento estatistico eh consistente (no sentido estatistico,
> i.e. convergente) sse uma uma certa medida de inconsistencia
> (no sentido de LPA) converge para zero.
> Ao explicar o formalismo de bi-reticulados, amplamente conhecido entre
> os logicos, mas quase desconhecido estre os estatisticos, tomo o cuidado
> de mostrar que operadores de negacao (e conflacao) PODEM ser
> introduzidos neste formalismo, mas nao sao parte essencial do mesmo.
> Ate o momento, nao encontrei uma interpretacao convincente para o
> conceito de negacao. A razao eh a seguinte: O e-valor (valor verdade
>  desta Logica, o Valor Epistemico de H dadas as observacoes X,
> ou o Valor de Evidencia de X suportando H) esta definido para
> Hipoteses Precisas.
> Uma hipotese Precisa eh uma hipotese "fininha" isto eh,
> ema sub-variedade do espaco parametrico de medida (de Lebesgue) zero,
> como acontece quanto enunciamos uma lei fisica como uma equacao,
> H : f(y)=0, onde y sao os parametros do modelo.
> SE interpretarmos a negacao como a afirmacao do hipotese complementar,
> ~H : f(y) != 0 , esta Nao eh uma hipotese precisa. na verdade, eh uma
> hipotese enorme (densa no espaco parametrico) e seu e-valor eh
> trivialmente pleno  Ev(~H | X) =1 , qq que seja X !
> Sera que ha outra interpretacao de ~H ,
> e uma maneira de definir operadores de negacao ou conflacao,
> que leve a resultados interessantes?
>
>> 2b (ou ambas ao mesmo tempo. se se partir de uma perspectiva clássica)?
> O valor verdade (medida de significancia) em estatistica classica eh o
> p-valor.
> O valor verdade (medida de significancia) de uma hipotese tradicionalmente
> utilizado em estatistica Bayesiana NAO eh o e-valor, mas o Fator de Bayes
> (FB).
> Nem p-valores, nem Fatores de Bayes (para H precisas) tem regras de
> composicao.
> Isto eh, as medidas de significancia tradicionalmente utilizadas em
> estatistica
> Nao tem Logica :-)))
> Assim, nao faco nem ideia de como responder a 2b...
>
> Quanto as perguntas 1 e 3, acho que preciso um pouco de ajuda.
> Sera que voce pode detalha-las ou explica-las um pouco melhor?
> Por exemplo: quanto a pergunta
>> 3) Como trataria o quantificador existencial?
>
> Muitos resultados basicos de inferencia afirmam que:
> Dentro de uma classe de modelos,
> EXISTE um (unico) modelo, H : f(y)=c
> que eh otimo.
> Por exemplo, existe uma unica serie de coeficientes de
> uma serie de Fourier que eh (quase sempre) igual a
> uma dada funcao (continua por pedacos).
> Existe um unico vetor de parametros y*,
> sujeito a restricoes lineraes Ay<=b
> que melhor aproxima (minimiza a divergencia entropica)
> em relacao ao verdadeiro modelo y^ no espaco irrestrito.
> Este tipo de resultado, que geralmente eh a traducao
> de um resultado classico de Algebra Linear, Teoria da
> Medida ou Analise Funcional no contexo estatistico,
> pode ser uma resposta aceitavel aa sua pergunta?
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