Modeling Expert Judgments for Bayesian Updating
用于贝叶斯更新的专家判断建模AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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用于贝叶斯更新的专家判断建模
- 研究问题
- 决策者获得多位专家对同一事件的概率判断后，应如何更新原有概率，以及常见意见汇总规则何时具有贝叶斯解释？
- 方法与思路
- 作者对专家概率判断的联合分布建模，在边际均值信息和一致性条件下研究线性意见池，并在条件独立设定下推导乘积规则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称线性意见池可在所述信息限制与一致性要求下由贝叶斯定理得到，并给出专家条件独立时的另一更新公式。
- 阅读关注点
- 核对一致性条件和意见权重的确定方式，特别检查专家之间的条件独立要求及两类更新规则各自依赖的信息。
- 阅读边界
- 索引摘要版本未注明，未完整列出一致性条件、权重限制或实际校准结果；不能把意见汇总规则视为无条件适用。
原文摘要
This paper examines how a Bayesian decision maker would update his/her probability $p$ for the occurrence of an event $A$ in the light of a number of expert opinions expressed as probabilities $q_1, \cdots, q_n$ of $A$. It is seen, among other things, that the linear opinion pool, $\lambda_0p + \sum^n_{i = 1} \lambda_iq_i$, corresponds to an application of Bayes' Theorem when the decision maker has specified only the mean of the marginal distribution for $(q_1, \cdots, q_n)$ and requires his/her formula for the posterior probability of $A$ to satisfy a certain consistency condition. A product formula similar to that of Bordley (1982) is also derived in the case where the experts are deemed to be conditionally independent given $A$ (and given its complement).