ИСТОКИ ПОНЯТИЯ ВЕРОЯТНОСТИ

По поводу того, каковы истоки и значения вероятностных числовых оценок, существуют разные взгляды, и между сторонниками этих взглядов ведутся нескончаемые споры. Фреквентистская (от слова frequency — частота) позиция состоит в том, что эти числовые оценки могут быть основаны только на экспериментах: если мы обследуем 100 человек и обнаружим, что у 10 из них в зубах имеется дупло, то лишь в этом случае можем утверждать, что вероятность наличия дупла примерно равна 0,1. Согласно этим взглядам, утверждение "вероятность дупла равна 0,1" означает, что 0.1 — это доля соответствующих пациентов, которая будет наблюдаться в пределе при обследовании выборки, состоящей из бесконечного количества людей. А любая конечная выборка позволяет оценить истинную долю, а также рассчитать, насколько точной, по-видимому, является эта оценка.
Согласно объективистским взглядам, вероятности — это реальные аспекты универсума (связанные с тем, что в поведении объектов наблюдаются определенные закономерности), а не просто описания степени уверенности наблюдателя. Например, тот факт, что подлинная монета падает решкой вверх с вероятностью 0,5, отражает закономерности падения самой монеты. С точки зрения сторонников этих взглядов, фреквентистские измерения представляют собой попытки проведения наблюдений за реализацией таких закономерностей. Большинство физиков согласны с тем, что квантовые феномены, наблюдаемые в микроскопических масштабах, объективно являются вероятностными, а неопределенность в макроскопических масштабах (например, при подбрасывании монеты) обычно обусловлена незнанием начальных условий и, скорее всего, не согласуется с этими взглядами о реализации каких-то закономерностей.
Сторонники субъективистских взглядов описывают вероятности как способ описания уверенности агента, а не как проявления, имеющие какую-то внешнюю физическую значимость. Именно это позволяет врачу или аналитику оперировать с числами, например, чтобы иметь возможность утверждать: "По моему мнению, ожидаемая вероятность наличия дупла составляет около ОД". Кроме того, для выявления вероятностных оценок, применяемых людьми, было разработано несколько более надежных методов, таких как системы регистрации ставок, описанные на с. 637.
В конце концов, даже строго фреквентистская позиция требует субъективного анализа, поэтому с точки зрения практики различия между взглядами сторонников этих трех направлений, по-видимому, не имеют большого значения. То, что нельзя обойтись без субъективного подхода, иллюстрирует проблема референтного класса (reference class). Предположим, что некий врач, сторонник фреквентистских взглядов, желает знать, каковы шансы того, что некоторый пациент имеет данное конкретное заболевание. Этот врач хочет рассмотреть сведения о других пациентах, которые обладают аналогичными характеристиками по важным показателям (возраст, симптомы и, возможно, пол), и определить, какая часть из них имеет это заболевание. Такая задача может быть решена, но если врач станет рассматривать все, что известно о пациенте (вес с точностью до грамма, цвет волос, девичья фамилия матери и т.д.), результатом станет то, что не найдется больше пациентов, имеющих точно такие же характеристики, и поэтому нельзя будет определить референтный класс, в котором можно было бы собрать экспериментальные данные. Это — одна из неразрешимых проблем в философии науки.
В принципе безразличия Лапласа [887] утверждается, что высказывания, которые являются синтаксически "симметричными" по отношению к данному свидетельству, должны рассматриваться как равновероятные. Были предложены различные уточнения этого принципа, а кульминацией этих усилий стала попытка Карнапа и других ученых разработать строгую индуктивную логику, позволяющую правильно вычислять вероятность любого высказывания на основании результатов любой коллекции наблюдений. В настоящее время считается, что никакой уникальной индуктивной логики не существует; вместо этого любая подобная логика опирается на субъективное априорное распределение вероятностей, субъективность которой уменьшается по мере накопления все большего и большего количества наблюдений.







Материалы

Яндекс.Метрика