Richard Jeffrey - Richard Jeffrey

Richard C. Jeffrey
Née 5 août 1926
Décédés 9 novembre 2002
mère nourricière université de Princeton
Ère Philosophie du XXe siècle
Région Philosophie occidentale
L'école Philosophie analytique
Principaux intérêts
Théorie de la décision , épistémologie
Idées notables
Probabilisme radical , conditionnement de Jeffrey , méthode de l' arbre de vérité pour les tests de syllogisme

Richard Carl Jeffrey (5 Août, 1926-9 Novembre, 2002) était un Américain philosophe , logicien et théoricien de la probabilité . Il est surtout connu pour avoir développé et défendu la philosophie du probabilisme radical et l' heuristique associée de la cinématique de probabilité , également connue sous le nom de conditionnement de Jeffrey .

vie et carrière

Né à Boston, Massachusetts , Jeffrey a servi dans l' US Navy pendant la Seconde Guerre mondiale . En tant qu'étudiant diplômé, il a étudié sous Rudolf Carnap et Carl Hempel . Il a obtenu sa maîtrise de l' Université de Chicago en 1952 et son doctorat. de Princeton en 1957. Après avoir occupé des postes universitaires au MIT , au City College de New York , à l'Université de Stanford et à l' Université de Pennsylvanie , il a rejoint la faculté de Princeton en 1974 et y est devenu professeur émérite en 1999. Il a également été professeur invité à l' Université de Californie, Irvine .

Jeffrey, décédé d' un cancer du poumon à l'âge de 76 ans, était connu pour son sens de l'humour, qui transparaissait souvent dans son style d'écriture aéré. Dans la préface de sa publication à titre posthume Subjective Probability , il se présente comme « un vieux pet insensé mourant d'un excès de Pall Malls ».

Travail philosophique

En tant que philosophe, Jeffrey s'est spécialisé dans l' épistémologie et la théorie de la décision . Il est peut-être mieux connu pour avoir défendu et développé l' approche bayésienne des probabilités.

Jeffrey a également écrit, ou co-écrit, deux manuels de logique largement utilisés et influents : Formal Logic: Its Scope and Limits , une introduction de base à la logique, et Computability and Logic , un texte plus avancé traitant, entre autres, du fameux négatif résultats de la logique du vingtième siècle tels que les théorèmes d'incomplétude de Gödel et le théorème d'indéfinissabilité de Tarski .

Le probabilisme radical

Dans les statistiques fréquentistes , le théorème de Bayes fournit une règle utile pour mettre à jour une probabilité lorsque de nouvelles données de fréquence deviennent disponibles. En statistique bayésienne, le théorème lui-même joue un rôle plus limité. Le théorème de Bayes relie des probabilités qui sont détenues simultanément. Il ne dit pas à l'apprenant comment mettre à jour les probabilités lorsque de nouvelles preuves deviennent disponibles au fil du temps. Cette subtilité a été signalée pour la première fois en termes par Ian Hacking en 1967.

Cependant, adapter le théorème de Bayes, et l'adopter comme règle de mise à jour, est une tentation. Supposons qu'un apprenant forme des probabilités P old ( A & B )= p et P old ( B )= q . Si l'apprenant apprend par la suite que B est vrai, rien dans les axiomes de probabilité ou les résultats qui en découlent ne lui dit comment se comporter. Il pourrait être tenté d'adopter le théorème de Bayes par analogie et de poser son P nouveau ( A ) =  P vieux ( A  |  B ) =  p / q .

En fait, cette étape, la règle de mise à jour de Bayes, peut être justifiée, comme nécessaire et suffisante, par un argument de livre néerlandais dynamique qui s'ajoute aux arguments utilisés pour justifier les axiomes. Cet argument a été avancé pour la première fois par David Lewis dans les années 1970, bien qu'il ne l'ait jamais publié.

Cela fonctionne lorsque les nouvelles données sont certaines. CI Lewis avait soutenu que « Si quelque chose doit être probable, alors quelque chose doit être certain ». Il doit, sur le compte de Lewis, certains faits certains sur lesquels les probabilités ont été conditionnées . Cependant, le principe connu sous le nom de règle de Cromwell déclare que rien, en dehors d'une loi logique, ne peut jamais être certain, si c'est le cas. Jeffrey a rejeté le dicton de Lewis et a plaisanté: "Ce sont des probabilités jusqu'au bout." Il a qualifié cette position de probabilisme radical .

Dans ce cas, la règle de Bayes n'est pas capable de capturer un simple changement subjectif dans la probabilité d'un fait critique. La nouvelle preuve peut ne pas avoir été anticipée ou même être capable d'être articulée après l'événement. Il semble raisonnable, comme position de départ, d'adopter la loi de probabilité totale et de l'étendre à la mise à jour de la même manière que l'était le théorème de Bayes.

P nouveau ( A ) =  P ancien ( A  |  B ) P nouveau ( B ) +  P ancien ( A  | non- B ) P nouveau (non- B )

L'adoption d'une telle règle est suffisante pour éviter un livre néerlandais mais n'est pas nécessaire. Jeffrey a préconisé cela comme une règle de mise à jour sous le probabilisme radical et l'a appelé cinématique de probabilité. D'autres l'ont nommé conditionnement Jeffrey .

Ce n'est pas la seule règle d'actualisation suffisante pour le probabilisme radical. D' autres ont été préconisées , y compris ET Jaynes de principe d'entropie maximale et Brian Skyrms de principe de la réflexion .

Le conditionnement de Jeffrey peut être généralisé des partitions aux événements de conditions arbitraires en lui donnant une sémantique fréquentiste.

Voir également

Bibliographie sélectionnée

  • Logique formelle : sa portée et ses limites . 1ère éd. McGraw Hill, 1967. ISBN  0-07-032316-X
  • La logique de la décision . 2e éd. University of Chicago Press, 1990. ISBN  0-226-39582-0
  • La probabilité et l'art du jugement . Cambridge University Press, 1992. ISBN  0-521-39770-7
  • Calculabilité et logique (avec George Boolos et John P. Burgess ). 4e éd. Cambridge University Press, 2002. ISBN  0-521-00758-5
  • Probabilité subjective : la vraie chose . Cambridge University Press, 2004. ISBN  0-521-53668-5

Les références

Liens externes