A representation of partially ordered preferences
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：材料研究抽象决策理论与稳健贝叶斯基础，未提出指定领域中的选择模型估计或结构估计。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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偏序偏好的表示
- 研究问题
- 当偏好关系只是偏序而非完备排序时，如何仅从偏好本身提取概率与效用信息，为稳健贝叶斯统计提供决策理论基础？
- 方法与思路
- 作者修改经典偏好公理，建立稳健偏好的期望效用集合表示，并加入有关状态独立效用的公理得到概率与效用配对表示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称满足相应公理的偏好可由一组期望效用表示；额外公理下可用效用几乎状态独立的概率与效用对表示。
- 阅读关注点
- 应核对偏序与稳健偏好的公理、集合表示是否唯一、几乎状态独立的精确定义，以及额外公理如何改变表示结果。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体公理与证明未提供，偏好表示不直接给出离散选择估计或可检验的实证模型。
原文摘要
This essay considers decision-theoretic foundations for robust Bayesian statistics. We modify the approach of Ramsey, de Finetti, Savage and Anscombe and Aumann in giving axioms for a theory of robust preferences. We establish that preferences which satisfy axioms for robust preferences can be represented by a set of expected utilities. In the presence of two axioms relating to state-independent utility, robust preferences are represented by a set of probability/utility pairs, where the utilities are almost state-independent (in a sense which we make precise). Our goal is to focus on preference alone and to extract whatever probability and/or utility information is contained in the preference relation when that is merely a partial order. This is in contrast with the usual approach to Bayesian robustness that begins with a class of "priors" or "likelihoods," and a single loss function, in order to derive preferences from these probability/utility assumptions.