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A epistemologia bayesiana é uma abordagem formal para várias temas da epistemologia que tem suas raízes no trabalho de Thomas 💶 Bayes no campo da teoria das probabilidades.
[1] Uma vantagem de seu método formal em contraste com a epistemologia tradicional é 💶 que seus conceitos e teoremas podem ser definidos com um alto grau de precisão.
Baseia-se na ideia de que as crenças 💶 podem ser interpretadas como probabilidades subjetivas.
Como tal, elas estão sujeitas às leis da teoria das probabilidades, que atuam como normas 💶 de racionalidade.
Estas normas podem ser divididas em condições estáticas, governando a racionalidade das crenças a qualquer momento, e condições dinâmicas, 💶 governando como os agentes racionais devem mudar suas crenças ao receberem nova evidência.
A expressão Bayesiana mais característica destes princípios é 💶 encontrada na forma das chamadas "Dutch books" que ilustram a irracionalidade nos agentes através de uma série de apostas que 💶 levam a uma perda para o agente, não importa qual dos eventos probabilísticos ocorra.
Os bayesianos aplicaram esses princípios fundamentais a 💶 vários tópicos epistemológicos, mas o bayesianismo não cobre todos os tópicos da epistemologia tradicional.
O problema da confirmação na filosofia da 💶 ciência, por exemplo, pode ser abordado através do princípio bayesiano de condicionalização, sustentando que uma evidência confirma uma teoria se 💶 aumenta a probabilidade de que essa teoria seja verdadeira.
Várias propostas foram feitas para definir o conceito de coerência em termos 💶 de probabilidade, geralmente no sentido de que duas proposições são coerentes se a probabilidade de um jogo que ganha dinheiro de verdade conjunção for maior do 💶 que se estivessem neutralmente relacionadas entre si.
A abordagem bayesiana também foi frutífera no campo da epistemologia social, por exemplo, no 💶 que diz respeito ao problema do testemunho ou ao problema da crença grupal.
O bayesianismo ainda enfrenta várias objeções teóricas que 💶 não foram totalmente resolvidas.
Relação com a epistemologia tradicional [ editar | editar código-fonte ]
A epistemologia tradicional e a epistemologia bayesiana 💶 são ambas formas de epistemologia, mas diferem em vários aspectos, por exemplo, no que diz respeito à um jogo que ganha dinheiro de verdade metodologia, um jogo que ganha dinheiro de verdade 💶 interpretação da crença, o papel que a justificação ou confirmação desempenha nelas e alguns de seus interesses de pesquisa.
A epistemologia 💶 tradicional se concentra em temas como a análise da natureza do conhecimento, geralmente em termos de crenças verdadeiras justificadas, as 💶 fontes de conhecimento, como percepção ou testemunho, a estrutura de um corpo de conhecimento, por exemplo, na forma de fundacionalismo 💶 ou coerentismo, e o problema do ceticismo filosófico ou a questão de se o conhecimento é possível.
[2][3] Essas investigações são 💶 geralmente baseadas em intuições epistêmicas e consideram as crenças como ou presentes ou ausentes.
[4] A epistemologia bayesiana, por outro lado, 💶 funciona formalizando conceitos e problemas, que muitas vezes são vagos na abordagem tradicional.
Assim, concentra-se mais nas intuições matemáticas e promete 💶 um maior grau de precisão.
[1][4] Vê a crença como um fenômeno contínuo que vem em vários graus, os chamados "credences".
[5] 💶 Alguns bayesianos até sugeriram que a noção regular de crença deveria ser abandonada.
[6] Mas também há propostas para conectar os 💶 dois, por exemplo, a tese lockeana, que define a crença como um grau de crença acima de um certo limite.
[7][8] 💶 A justificação desempenha um papel central na epistemologia tradicional, enquanto os bayesianos se concentraram nas noções relacionadas de confirmação e 💶 desconfirmação através da evidência.
[5] A noção de evidência é importante para ambas as abordagens, mas somente a abordagem tradicional se 💶 interessou em estudar as fontes de evidência, como percepção e memória.
O bayesianismo, por outro lado, se concentrou no papel da 💶 evidência para a racionalidade: como o grau de crença de alguém deve ser ajustada ao receber nova evidência.
[5] Há uma 💶 analogia entre as normas bayesianas de racionalidade em termos de leis probabilísticas e as normas tradicionais de racionalidade em termos 💶 de consistência dedutiva.
[5][6] Certos problemas tradicionais, como o tema do ceticismo sobre nosso conhecimento do mundo externo, são difíceis de 💶 expressar em termos bayesianos.[5]
A epistemologia bayesiana é baseada apenas em alguns princípios fundamentais, que podem ser usados para definir várias 💶 outras noções e podem ser aplicados a muitos temas da epistemologia.
[5][4] Em um jogo que ganha dinheiro de verdade essência, esses princípios constituem condições sobre como 💶 devemos atribuir graus de crença às proposições.
Eles determinam o que um agente idealmente racional acreditaria.
[6] Os princípios básicos podem ser 💶 divididos em princípios sincrônicos ou estáticos, que regem como os graus de crença devem ser atribuídos em qualquer momento, e 💶 princípios diacrônicos ou dinâmicos, que determinam como o agente deve mudar suas crenças ao receber nova evidência.
Os axiomas de probabilidade 💶 e o "princípio principal" pertencem aos princípios estáticos, enquanto o princípio de condicionalização rege os aspectos dinâmicos como uma forma 💶 de inferência probabilística.
[6][4] A expressão bayesiana mais característica desses princípios é encontrada na forma de "Dutch books", que ilustram a 💶 irracionalidade nos agentes através de uma série de apostas que levam a uma perda para o agente, não importa qual 💶 dos eventos probabilísticos ocorra.
[4] Este teste para determinar a irracionalidade é conhecido como o "teste pragmático autoderrotista" (pragmatic self-defeat test).[6]
Crenças, 💶 probabilidade e apostas [ editar | editar código-fonte ]
Uma diferença importante para a epistemologia tradicional é que a epistemologia bayesiana 💶 se concentra não na noção de crença simples, mas na noção de graus de crença, os chamados "credences".
[1] Esta abordagem 💶 tenta captar a ideia da certeza:[4] acreditamos em todos os tipos de afirmações, mas estamos mais certos de algumas, como 💶 que a terra é redonda, do que de outras, como que Platão foi o autor do Primeiro Alcibíades.
Esses graus vêm 💶 em valores entre 0 e 1.
0 corresponde à descrença total, 1 corresponde à crença total e 0,5 corresponde à suspensão 💶 da crença.
De acordo com a interpretação bayesiana de probabilidade, os graus de crença representam probabilidades subjetivas.Seguindo Frank P.
Ramsey, eles são 💶 interpretados em termos da disposição para apostar dinheiro em uma afirmação.
[9][1][4] Portanto, ter um grau de crença de 0,8 (ou 💶 seja, 80%) de que seu time de futebol favorito ganhará o próximo jogo significaria estar disposto a apostar até quatro 💶 dólares pela oportunidade de obter um lucro de um dólar.
Esse relato estabelece uma conexão estreita entre a epistemologia bayesiana e 💶 a teoria da decisão.
[10][11] Pode parecer que o comportamento das apostas é apenas uma área especial e, como tal, não 💶 é adequado para definir uma noção tão geral como graus de crença.
Mas, como Ramsey argumenta, apostamos o tempo todo quando 💶 se entende no sentido mais amplo.
Por exemplo, ao irmos para a estação de trem, apostamos que o trem chegaria a 💶 tempo, caso contrário teríamos ficado em casa.
[4] Decorre da interpretação de graus de crença em termos de disposição para fazer 💶 apostas que seria irracional atribuir um grau de 0 ou 1 a qualquer proposição, exceto ás contradições e tautologias.
[6] A 💶 razão para isto é que atribuir esses valores extremos significaria que se estaria disposto a apostar qualquer coisa, incluindo a 💶 própria vida, mesmo que a recompensa fosse mínima.
[1] Outro efeito colateral negativo de tais graus extremos é que elas são 💶 fixados permanentemente e não podem mais ser atualizadas ao adquirir nova evidência.
Este princípio central do bayesianismo, que os graus de 💶 crença são interpretados como probabilidades subjetivas e, portanto, regidos pelas normas de probabilidade, foi denominado "probabilismo".
[10] Essas normas expressam a 💶 natureza das crenças dos agentes idealmente racionais.
[4] Elas não colocam exigências sobre qual grau de crença devemos ter em uma 💶 crença específica, por exemplo, se vai chover amanhã.
Em vez disso, restringem o sistema de crenças como um todo.
[4] Por exemplo, 💶 se a um jogo que ganha dinheiro de verdade crença de que vai chover amanhã é 0,8, então seu grau de crença na proposição oposta, ou 💶 seja, que não vai chover amanhã, deve ser 0,2, não 0,1 ou 0,5.
De acordo com Stephan Hartmann e Jan Sprenger, 💶 os axiomas de probabilidade podem ser expressos através das seguintes duas leis: (1) P ( A ) = 1 {\displaystyle 💶 P(A)=1} para qualquer tautologia; (2) Para proposições incompatíveis (mutuamente exclusivas) A {\displaystyle A} e B {\displaystyle B} , P ( 💶 A ∨ B ) = P ( A ) + P ( B ) {\displaystyle P(A\lor B)=P(A)+P(B)} .[4]
Outro importante princípio 💶 bayesiano de graus de crença é o princípio principal devido a David Lewis.
[10] Afirma que nosso conhecimento de probabilidades objetivas 💶 deve corresponder às nossas probabilidades subjetivas na forma de graus de crença.
[4][5] Então, se alguém sabe que a chance objetiva 💶 de uma moeda cair cara é de 50%, então o grau de crença de que a moeda cairá cara deveria 💶 ser 0,5.
Os axiomas de probabilidade junto com o princípio principal determinam o aspecto estático ou sincrônico da racionalidade: como devem 💶 ser as crenças de um agente quando se considera apenas um momento.
[1] Mas a racionalidade também envolve um aspecto dinâmico 💶 ou diacrônico, que entra em jogo para mudar os graus de crença ao ser confrontado com nova evidência.
Este aspecto é 💶 determinado pelo princípio de condicionalização.[1][4]
Princípio de condicionalização [ editar | editar código-fonte ]
O princípio de condicionalização rege como o grau 💶 de crença de um agente em uma hipótese deve mudar ao receber nova evidência a favor ou contra esta hipótese.
[6][10] 💶 Como tal, expressa o aspecto dinâmico de como os agentes racionais ideais se comportariam.
[1] Baseia-se na noção de probabilidade condicional, 💶 que é a medida da probabilidade de que um evento ocorra dado que outro evento já ocorreu.
A probabilidade incondicional de 💶 que A {\displaystyle A} ocorra é geralmente expressa como P ( A ) {\displaystyle P(A)} , enquanto a probabilidade condicional 💶 de que A {\displaystyle A} ocorra dado que B {\displaystyle B} já ocorreu é escrito como P ( A ∣ 💶 B ) {\displaystyle P(A\mid B)} .
Por exemplo, a probabilidade de atirar uma moeda duas vezes e a moeda cair cara 💶 duas vezes é de apenas 25%.
Mas a probabilidade condicional de isso ocorrer, dado que a moeda caiu cara na primeira 💶 vez é então 50%.
O princípio de condicionalização aplica esta ideia às crenças:[1] devemos mudar nosso grau de crença de que 💶 a moeda vai cair cara duas vezes ao receber evidência de que já caiu cara na primeira vez.
A probabilidade atribuída 💶 à hipótese antes do evento é chamada de probabilidade a priori.
[12] A probabilidade depois é chamada de probabilidade a posteriori.
Segundo 💶 o princípio simples de condicionalização, isto pode ser expresso da seguinte forma: P posterior ( H ) = P prior 💶 ( H ∣ E ) = P prior ( H ∧ E ) P prior ( E ) {\displaystyle P_{\text{posterior}}(H)=P_{\text{prior}}(H\mid 💶 E)={\frac {P_{\text{prior}}(H\land E)}{P_{\text{prior}}(E)}}} .
[1][6] Assim, a probabilidade a posteriori de que a hipótese seja verdadeira é igual à probabilidade condicional 💶 a priori de que a hipótese seja verdadeira em relação à evidência, que é igual à probabilidade a priori de 💶 que tanto a hipótese quanto a evidência sejam verdadeiras, dividida pela probabilidade a priori de que a evidência seja verdadeira.
A 💶 expressão original deste princípio, referida como teorema de Bayes, pode ser deduzida diretamente dessa formulação.[6]
O princípio simples de condicionalização faz 💶 a suposição de que nosso grau de crença na evidência adquirida, ou seja, um jogo que ganha dinheiro de verdade probabilidade a posteriori, é 1, o 💶 que é irrealista.
Por exemplo, os cientistas às vezes precisam descartar evidências previamente aceitas ao fazer novas descobertas, o que seria 💶 impossível se o grau de crença correspondente fosse 1.
[6] Uma forma alternativa de condicionalização, proposta por Richard Jeffrey, ajusta a 💶 fórmula para levar em conta a probabilidade da evidência:[13][14] P posterior ( H ) = P prior ( H ∣ 💶 E ) ⋅ P posterior ( E ) + P prior ( H ∣ ¬ E ) ⋅ P posterior 💶 ( ¬ E ) {\displaystyle P_{\text{posterior}}(H)=P_{\text{prior}}(H\mid E)\cdot P_{\text{posterior}}(E)+P_{\text{prior}}(H\mid \lnot E)\cdot P_{\text{posterior}}(\lnot E)} .[6]
Um Dutch book é uma série de apostas 💶 que resulta necessariamente em uma perda.
[15][16] Um agente é vulnerável a um Dutch book se suas crenças violarem as leis 💶 da probabilidade.
[4] Isso pode ser tanto em casos sincrônicos, nos quais o conflito acontece entre crenças mantidas ao mesmo tempo, 💶 quanto em casos diacrônicos, nos quais o agente não responde adequadamente a nova evidência.
[6][16] No caso sincrônico mais simples, apenas 💶 duas crenças estão envolvidas: a crença em uma proposição e em um jogo que ganha dinheiro de verdade negação.
[17] As leis da probabilidade sustentam que estes 💶 dois graus de crença juntos devem somar 1, já que ou a proposição ou um jogo que ganha dinheiro de verdade negação são verdadeiras.
Os agentes que 💶 violam esta lei são vulneráveis a um Dutch book sincrônico.
[6] Por exemplo, dada a proposição de que vai chover amanhã, 💶 suponha que o grau de crença de um agente de que é verdadeiro é 0,51 e o grau de que 💶 é falso também é 0,51.
Neste caso, o agente estaria disposto a aceitar duas apostas de $0,51 pela oportunidade de ganhar 💶 $1: uma de que vai chover e outra de que não vai chover.
As duas apostas juntas custam $1,02, resultando em 💶 uma perda de $0,02, não importa se vai chover ou não.
[17] O princípio por trás dos Dutch books diacrônicos é 💶 o mesmo, mas eles são mais complicados, pois envolvem fazer apostas antes e depois de receber nova evidência e têm 💶 que levar em conta que há uma perda em cada caso, não importa como a evidência resulte.[17][16]
Há diferentes interpretações sobre 💶 o que significa que um agente é vulnerável a um Dutch book.
Segundo a interpretação tradicional, tal vulnerabilidade revela que o 💶 agente é irracional, já que se envolveria voluntariamente em um comportamento que não é do seu melhor interesse pessoal.
[6] Um 💶 problema com essa interpretação é que ela assume a onisciência lógica como requisito para a racionalidade, o que é problemático 💶 especialmente em casos diacrônicos complicados.
Uma interpretação alternativa usa os Dutch books como "uma espécie de heurística para determinar quando os 💶 graus de crença de alguém têm o potencial de serem pragmaticamente autoderrotistas".
[6] Essa interpretação é compatível com a manutenção de 💶 uma visão mais realista da racionalidade diante das limitações humanas.[16]
Os Dutch books estão intimamente relacionados com os axiomas da probabilidade.
[16] 💶 O teorema Dutch book sustenta que apenas as atribuições de graus de crença que não seguem os axiomas da probabilidade 💶 são vulneráveis aos Dutch books.
O teorema Dutch book inverso afirma que nenhuma atribuição de graus de crença que siga estes 💶 axiomas é vulnerável a um Dutch book.[4][16]
Teoria da confirmação [ editar | editar código-fonte ]
Na filosofia da ciência, a confirmação 💶 refere-se à relação entre uma evidência e uma hipótese confirmada por ela.
[18] A teoria da confirmação é o estudo da 💶 confirmação e desconfirmação: como as hipóteses científicas são apoiadas ou refutadas pela evidência.
[19] A teoria da confirmação bayesiana fornece um 💶 modelo de confirmação baseado no princípio de condicionalização.
[6][18] Uma evidência confirma uma teoria se a probabilidade condicional dessa teoria em 💶 relação à evidência for maior que a probabilidade incondicional da teoria por si só.
[18] Expresso formalmente: P ( H ∣ 💶 E ) > P ( H ) {\displaystyle P(H\mid E)>P(H)} .
[6] Se a evidência diminuir a probabilidade da hipótese, então 💶 ela a desconfirma.
Os cientistas geralmente não estão interessados apenas em saber se uma evidência apoia uma teoria, mas também em 💶 quanto apoio ela fornece.
Há diferentes maneiras de determinar esse grau.
[18] A versão mais simples apenas mede a diferença entre a 💶 probabilidade condicional da hipótese relativa à evidência e a probabilidade incondicional da hipótese, ou seja, o grau de apoio é 💶 P ( H ∣ E ) − P ( H ) {\displaystyle P(H\mid E)-P(H)} .
[4] O problema com a medição 💶 desse grau é que depende de quão certa a teoria já está antes de receber a evidência.
Portanto, se um cientista 💶 já está muito certo de que uma teoria é verdadeira, então mais uma evidência não afetará muito seu grau de 💶 crença, mesmo que a evidência seja muito forte.
[6][4] Existem outras condições para como uma medida de evidência deve se comportar, 💶 por exemplo, evidência surpreendente, ou seja, evidência que tinha uma probabilidade baixa por si só, deve fornecer mais apoio.
[4][18] Os 💶 cientistas são frequentemente confrontados com o problema de ter que decidir entre duas teorias concorrentes.
Em tais casos, o interesse não 💶 está tanto na confirmação absoluta, ou em quanto uma nova evidência apoiaria esta ou aquela teoria, mas na confirmação relativa, 💶 ou seja, em qual teoria é mais apoiada pela nova evidência.[6]
Um problema bem conhecido na teoria da confirmação é o 💶 paradoxo do corvo de Carl Gustav Hempel.
[20][19][18] Hempel começa apontando que ver um corvo preto conta como evidência para a 💶 hipótese de que todos os corvos são pretos enquanto que ver uma maçã verde geralmente não é considerado evidência a 💶 favor ou contra essa hipótese.
O paradoxo consiste na consideração de que a hipótese "todos os corvos são pretos" é logicamente 💶 equivalente à hipótese "se algo não é preto, então não é um corvo".
[18] Portanto, já que ver uma maçã verde 💶 conta como evidência para a segunda hipótese, também deve contar como evidência para a primeira.
[6] O bayesianismo permite que ver 💶 uma maçã verde apoie a hipótese do corvo enquanto explica nossa intuição inicial do contrário.
Este resultado é alcançado se assumirmos 💶 que ver uma maçã verde fornece um apoio mínimo, mas ainda positivo, para a hipótese do corvo, enquanto que ver 💶 um corvo preto fornece um apoio significativamente maior.[6][18][20]
A coerência desempenha um papel central em várias teorias epistemológicas, por exemplo, na 💶 teoria da coerência da verdade ou na teoria da coerência da justificação.
[21][22] Muitas vezes se supõe que conjuntos de crenças 💶 são mais prováveis de serem verdadeiros se forem coerentes do que de outra forma.
[1] Por exemplo, é mais provável que 💶 confiemos em um detetive que pode conectar todas as evidências em uma história coerente.
Mas não há um acordo geral sobre 💶 como a coerência deve ser definida.
[1][4] O bayesianismo foi aplicado a este campo ao sugerir definições precisas de coerência em 💶 termos de probabilidade, que podem então ser empregadas para enfrentar outros problemas relacionados com a coerência.
[4] Uma dessas definições foi 💶 proposta por Tomoji Shogenji, que sugere que a coerência entre duas crenças é igual à probabilidade de um jogo que ganha dinheiro de verdade conjunção dividida 💶 pelas probabilidades de cada uma por si mesma, ou seja, C o h e r e n c e ( 💶 A , B ) = P ( A ∧ B ) ( P ( A ) ⋅ P ( B 💶 ) ) {\displaystyle Coherence(A,B)={\frac {P(A\land B)}{(P(A)\cdot P(B))}}} .
[4][23] Intuitivamente, isto mede a probabilidade de que as duas crenças sejam verdadeiras 💶 ao mesmo tempo, em comparação com a probabilidade de que isso ocorresse se elas estivessem neutralmente relacionadas entre si.
[23] A 💶 coerência é alta se as duas crenças são relevantes uma para a outra.
[4] A coerência definida desta forma é relativa 💶 a uma atribuição de graus de crença.
Isto significa que duas proposições podem ter uma alta coerência para um agente e 💶 uma baixa coerência para outro agente devido à diferença nas probabilidades a priori das crenças dos agentes.[4]
A epistemologia social estuda 💶 a relevância dos fatores sociais para o conhecimento.
[24] No campo da ciência, por exemplo, isto é relevante, já que os 💶 cientistas individuais frequentemente têm que confiar nas descobertas de outros cientistas para progredir.
[1] A abordagem bayesiana pode ser aplicada a 💶 vários tópicos da epistemologia social.
Por exemplo, o raciocínio probabilístico pode ser usado no campo do testemunho para avaliar quão confiável 💶 é um determinado relatório.
[6] Desta maneira, pode ser formalmente demonstrado que os relatórios de testemunhas que são probabilisticamente independentes uns 💶 dos outros fornecem mais apoio do que de outra forma.
[1] Outro tema da epistemologia social diz respeito à questão de 💶 como agregar as crenças dos indivíduos dentro de um grupo para chegar à crença do grupo como um todo.
[24] O 💶 bayesianismo aborda esse problema agregando as atribuições de probabilidade dos diferentes indivíduos.[6][1]
Problema dos priores [ editar | editar código-fonte ]
Para 💶 tirar inferências probabilísticas baseadas em nova evidência, é necessário já ter uma probabilidade a priori atribuída à proposição em questão.
[25] 💶 Mas isto nem sempre é assim: á muitas proposições que o agente nunca considerou e, portanto, carece de um grau 💶 de crença.
Este problema geralmente é resolvido atribuindo uma probabilidade à proposição em questão, a fim de aprender com a nova 💶 evidência através da condicionalização.
[6][26] O problema dos priores diz respeito à questão de como essa atribuição inicial deve ser feita.
[25] 💶 Os bayesianos subjetivos sustentam que não há ou há poucas condições além da coerência probabilística que determinam como atribuímos as 💶 probabilidades iniciais.
O argumento para essa liberdade na escolha dos graus iniciais de crença é que os graus mudarão à medida 💶 que adquirirmos mais evidências e convergirão para o mesmo valor depois de passos suficientes, não importa por onde comecemos.
[6] Os 💶 bayesianos objetivos, por outro lado, afirmam que existem várias condições que determinam a atribuição inicial.
Uma condição importante é o princípio 💶 da indiferença.
[5][25] Afirma que os graus de crença devem ser distribuídas igualmente entre todos os resultados possíveis.
[27][10] Por exemplo, um 💶 agente quer predizer a cor das bolas sacadas de uma urna que contém apenas bolas vermelhas e pretas, sem qualquer 💶 informação sobre a proporção de bolas vermelhas e pretas.
[6] Aplicado a esta situação, o princípio da indiferença afirma que o 💶 agente deve inicialmente assumir que a probabilidade de sacar uma bola vermelha é de 50%.
Isto se deve a considerações simétricas: 💶 é a única atribuição em que as probabilidades a priori são invariantes a uma mudança de etiqueta.
[6] Embora essa abordagem 💶 funcione para alguns casos, produz paradoxos em outros.
Outra objeção é que não se deve atribuir probabilidades a priori com base 💶 na ignorância inicial.[6]
Problema da onisciência lógica [ editar | editar código-fonte ]
As normas de racionalidade segundo as definições padrão da 💶 epistemologia bayesiana assumem a onisciência lógica: o agente tem que se assegurar de seguir exatamente todas as leis de probabilidade 💶 para todas as suas crenças, a fim de contar como racional.
[28][29] Quem não o faz é vulnerável aos Dutch books 💶 e, portanto, é irracional.
Este é uma norma irrealista para os seres humanos, como os críticos apontaram.[6]
Problema da evidência antiga [ 💶 editar | editar código-fonte ]
O problema da evidência antiga diz respeito aos casos em que o agente não sabe, no 💶 momento de adquirir uma evidência, que confirma uma hipótese, mas só fica sabendo dessa relação de apoio mais tarde.
[6] Normalmente, 💶 o agente aumentaria um jogo que ganha dinheiro de verdade crença na hipótese após descobrir essa relação.
Mas isto não é permitido na teoria da confirmação bayesiana, 💶 já que a condicionalização só pode acontecer após uma mudança da probabilidade da afirmação evidencial, o que não é o 💶 caso.
[6][30] Por exemplo, a observação de certas anomalias na órbita de Mercúrio é evidência para a teoria da relatividade geral.
Mas 💶 esses dados foram obtidos antes da formulação da teoria, contando assim como evidência antiga.[30]
baixar spin pay roleta:estatística blaze crash
Kamala Harris e Donald Trump chegam a Filadélfia, Pensilvânia, na terça-feira para o primeiro (e potencialmente 👌 único) debate presidencial. O evento marcará a primeira vez que Harris e Trump se encontrarão face a face e acontece 👌 menos de dois meses após Joe Biden se retirar da corrida presidencial seguindo um jogo que ganha dinheiro de verdade própria desempenho contencioso no debate um jogo que ganha dinheiro de verdade 👌 junho.
A mudança no topo do bilhete democrata parece ter incomodado Trump e seus assessores 👌 de campanha, que tiveram dificuldades um jogo que ganha dinheiro de verdade atacar Harris. O debate oferecerá a Trump um jogo que ganha dinheiro de verdade oportunidade mais significativa ainda para definir 👌 negativamente Harris na mente dos eleitores, uma vez que as pesquisas mostram uma corrida empatada um jogo que ganha dinheiro de verdade estados cruciales de batalha. 👌
Para Harris, o debate pode permitir que ela entregue na um jogo que ganha dinheiro de verdade promessa repetida aos eleitores: 👌 que ela processará o caso contra Trump. A história política dela – tanto no palco do debate quanto um jogo que ganha dinheiro de verdade audiências 👌 do Senado – sugere que ela está bem posicionada para fazer essa acusação. Mas Harris também não está sem suas 👌 vulnerabilidades.
Aqui estão cinco momentos chave da carreira de Harris que podem oferecer uma prévia 👌 da um jogo que ganha dinheiro de verdade estratégia de debate:
Senso de humor
👌 Antes de Harris se tornar vice-presidente, ela serviu como promotora-geral da Califórnia e depois como senadora júnior 👌 do estado. Quando Harris concorreu ao seu assento no Senado um jogo que ganha dinheiro de verdade 2024, um jogo que ganha dinheiro de verdade principal oponente foi a congressista democrata Loretta 👌 Sanchez. As duas candidatas se enfrentaram um jogo que ganha dinheiro de verdade um debate de uma hora um jogo que ganha dinheiro de verdade outubro de 2024 e, apesar da robusta 👌 conversa um jogo que ganha dinheiro de verdade torno de políticas, o evento é mais lembrado pelo fechamento estranho de Sanchez.
👌 Sanchez escolheu pontuar seus comentários finais com um movimento de dança: o dab. Para aqueles que não estavam muito online 👌 um jogo que ganha dinheiro de verdade 2024, um dab envolve esticar um braço e abaixar a cabeça no cotovelo do outro braço.
👌 Harris reagiu ao movimento com estranha alegria, apertando firmemente os lábios, um jogo que ganha dinheiro de verdade um aparente esforço para conter a 👌 risada, antes de dizer com um risinho, "Então, há uma clara diferença entre os candidatos nesta corrida."
👌 A simples retórica efetivamente subcutaneou Sanchez e reforçou a proposta de Harris. E funcionou; Harris derrotou Sanchez por 👌 23 pontos um mês depois. Harris já empregou seu senso de humor para subcutaneá-lo Trump, que mostrou nenhuma tolerância para 👌 a zombaria, e ela pode estar procurando fazer isso novamente na terça-feira.
👌 Habilidades de advocacia
Depois de assumir seu assento no Senado, 👌 Harris rapidamente se fez um nome como um questionador duro que podia colocar testemunhas no ponto enquanto desmontava seus registros 👌 políticos. Jeff Sessions, o primeiro procurador-geral de Trump, experimentou isso pela primeira vez um jogo que ganha dinheiro de verdade junho de 2024.
👌 Quando apareceu perante o comitê de inteligência do Senado, Harris pressionou Sessions sobre seu contato com ```less nacionais russos durante 👌 a campanha de 2024, enquanto ele atuava como um emissário de Trump. Harris acelerou uma série de perguntas a Sessions, 👌 que ficou frustrado enquanto lutava para dar respostas claras e concisas. ```
Como Sessions tentou elaborar ainda mais uma de suas respostas, 👌 Harris disse a ele, "Senhor, eu tenho apenas alguns minutos ..."
Sessions então interrompeu, dizendo, "Você me deixará qualificá-lo? Se eu 👌 não o qualificar, você me acusará de mentir, então eu preciso estar o mais correto possível. ... Eu não sou 👌 capaz de ser pressionado assim rápido. Isso me deixa nervoso."
A troca lançou ainda mais escrutínio sobre a relação da campanha 👌 de Trump com oficiais russos e mostrou as habilidades de advocacia de Harris.
Um confronto com Kavanaugh
As 👌 perguntas de Harris a Brett Kavanaugh se tornaram virais um jogo que ganha dinheiro de verdade 2024, quando ela pressionou o candidato ao Tribunal Supremo sobre 👌 suas conversas sobre a investigação especial do promotor especial Robert Mueller e suas opiniões sobre o acesso ao aborto.
Harris perguntou 👌 a Kavanaugh se ele havia discutido a investigação de Mueller com alguém um jogo que ganha dinheiro de verdade um escritório de advocacia fundado pelo advogado 👌 de Trump Marc Kassovitz. "Tenha certeza de um jogo que ganha dinheiro de verdade resposta, senhor", disse Harris a Kavanaugh.
O candidato hesitou por um momento antes 👌 de dizer, "Eu gostaria de saber a qual pessoa você está se referindo."
Harris respondeu: "Acredito que você esteja pensando um jogo que ganha dinheiro de verdade 👌 alguém, e você não quer nos dizer."
Um senador republicano interrompeu para aliviar a pressão sobre Kavanaugh, mas as perguntas de 👌 Harris levantaram questões sobre a credibilidade do candidato.
Uma troca ainda mais reveladora veio quando Harris perguntou a Kavanaugh, "Você pode 👌 pensar um jogo que ganha dinheiro de verdade algumas leis que dão ao governo o poder de fazer decisões sobre o corpo masculino?"
Kavanaugh respondeu, "Estou feliz 👌 um jogo que ganha dinheiro de verdade responder a uma pergunta mais específica." Quando pressionado, ele concedeu, "Não estou pensando um jogo que ganha dinheiro de verdade nenhum agora, senadora."
Este comentário ganhou 👌 atenção renovada um jogo que ganha dinheiro de verdade 2024, quando Kavanaugh se tornou um dos juízes do Tribunal Supremo que decidiram anular o Roe v 👌 Wade, encerrando as proteções federais para o acesso ao aborto. Harris culpou Trump por essa decisão, pois ele nomeou três 👌 dos juízes que emitiram a decisão, e ela certamente vai levantar a luta pelo acesso ao aborto na terça-feira.
Um desafio sobre ônibus
Harris lançou um jogo que ganha dinheiro de verdade primeira campanha presidencial um jogo que ganha dinheiro de verdade janeiro de 2024, mas ela e outros candidatos 👌 democratas encontraram dificuldade um jogo que ganha dinheiro de verdade superar a vantagem inicial nas pesquisas de Biden.
Na debate primária um jogo que ganha dinheiro de verdade junho de 2024, Harris 👌 decidiu confrontar Biden cara a cara. Biden recentemente atraiu controvérsia por elogiar a "civilidade" da política, citando suas relações cordiais 👌 com dois senadores segregacionistas falecidos como exemplos. Harris atacou Biden sobre os comentários e os conectou à um jogo que ganha dinheiro de verdade oposição passada 👌 ao ônibus, a prática de transportar crianças para escolas fora de seus bairros locais para ajudar a alcançar a equidade 👌 racial nas salas de aula.
"Você sabe, havia uma menina pequena na Califórnia que fazia parte da segunda turma para integrar 👌 suas escolas públicas e ela era transportada de ônibus todos os dias", disse Harris a Biden. "E essa menina pequena 👌 era eu. Então, posso lhe dizer que, neste assunto, não pode ser um debate intelectual entre democratas. Nós temos que 👌 levar isso a sério."
A linha de ataque aumentou o perfil nacional de Harris, impulsionando um jogo que ganha dinheiro de verdade classificação nas pesquisas. Mas essa 👌 surtida se tornou o pico da campanha de Harris e ela foi forçada a se retirar da corrida um jogo que ganha dinheiro de verdade dezembro.
'Senhor Vice-presidente, eu estou falando'
Apesar de seu confronto anterior, Biden selecionou Harris como um jogo que ganha dinheiro de verdade companheira de 👌 chapa depois de ganhar a indicação e a nova candidata à vice-presidência imediatamente começou a promover um jogo que ganha dinheiro de verdade campanha.
Em seu debate 👌 contra Mike Pence um jogo que ganha dinheiro de verdade outubro de 2024, Harris teve que empurrar de volta contra Pence enquanto ele tentava falar sobre 👌 ela.
Em um momento viral, Harris disse a Pence, "Senhor Vice-presidente, eu estou falando."
A frase catchcatch inspirou mercadoria de campanha e 👌 pintou Pence como desatualizado. O sucesso desse momento pode explicar por que a campanha de Harris lutou para que os 👌 microfones dos candidatos fossem desmutados um jogo que ganha dinheiro de verdade todo o tempo durante o debate na terça-feira, pois isso poderia criar uma oportunidade 👌 para estabelecer uma dinâmica semelhante contra Trump. Mas a equipe de Trump conseguiu impedir essa mudança de regras, então os 👌 microfones serão desmutados apenas quando os moderadores sinalizarem um candidato para falar.
No entanto, a reação contra Pence ainda pode ensinar 👌 uma lição a Trump ao entrar no debate: Harris se recusa a ser dominada.
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Uma resposta imprecisa
Trump tem razão para se preocupar ao planejar 👌 a terça-feira. Mas Harris também exibiu vulnerabilidades que podem ajudar Trump no debate.
Na um jogo que ganha dinheiro de verdade primeira entrevista importante como candidata à 👌 presidência, a apresentadora Dana Bash começou com uma pergunta óbvia: quais eram seus planos para o primeiro dia de um jogo que ganha dinheiro de verdade 👌 administração?
"Bem, há um número de coisas", disse Harris. "Posso lhe dizer primeiro e principalmente uma de minhas prioridades mais altas 👌 é apoiar e fortalecer a classe média. Quando eu olho para as aspirações, os objetivos, as ambições do povo americano, 👌 acho que as pessoas estão prontas para um novo caminho a seguir."
A resposta vaga levou Bash a fazer uma pergunta 👌 seguinte para reiterar, "Então, o que faria no primeiro dia?"
Harris então descreveu seus planos para implementar uma economia de oportunidade, 👌 incluindo expandir o crédito fiscal para crianças, mas a troca sublinhou o hábito de Harris evitar especificidades ao discutir políticas. 👌 Trump não é exatamente conhecido por suas posições de política detalhadas, mas os eleitores vão procurar Harris para traçar uma 👌 visão mais precisa de um jogo que ganha dinheiro de verdade presidência quando ela subir ao palco do debate na terça-feira.
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