← Document library
A Bayesian Analysis of Cumulative EvidenceHTML reading copy from the original PDF · 2 pages
100% Download PDF
background image

Modified Rathbun Analysis

Start with Rathbun’s 4 basic statistical properties.

Bayes Theorem:

P

(

A

|

B

) =

P

(

B

|

A

)

P

(

A

)

P

(

B

)

[1]

Probability for intersecting sets:

P

(

A

&

B

) =

P

(

A

|

B

)

P

(

B

)

[2]

Probability when

A

and

B

are independent :

P

(

A

&

B

) =

P

(

A

)

P

(

B

)

[3]

Decomposing

A

into its intersection with

B

and (

notB

) =

B

1

P

(

A

) =

P

(

A

&

B

) +

P

(

A

&

B

1

)

[4]

Let

H

be a hypothesis, and

E

i

i

= 1

,

2

, . . . , n

a set of n pieces of evidence that relate to

H

.

Follow Rathbun’s steps within his Eq (1).

Using [1]

P

(

H

|

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

) =

P

(

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

|

H

)

P

(

H

)

P

(

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

)

[5]

Using [4] in the denominator

P

(

H

|

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

) =

P

(

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

|

H

)

P

(

H

)

P

(

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

&

H

) +

P

(

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

&

H

1

)

[6]

Using [2] for each of the 2 terms in the denominator

P

(

H

|

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

) =

P

(

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

|

H

)

P

(

H

)

P

(

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

|

H

)

P

(

H

) +

P

(

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

|

H

1

)

P

(

H

1

)

[7]

Using [3] to distribute the

n

independent pieces of evidence in both numerator and denominator

P

(

H

|

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

) =

R

R

+

S

[8]

R

= [

P

(

E

1

|

H

)

P

(

E

2

|

H

)

. . . P

(

E

n

|

H

)]

P

(

H

)

[8

a

]

S

= [

P

(

E

1

|

H

1

)

P

(

E

2

|

H

1

)

. . . P

(

E

n

|

H

1

)]

P

(

H

1

)

[8

b

]

1

background image

Rewriting [8] using Π product notation

P

(

H

|

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

) =

P

(

H

)

Q

n
i

=1

P

(

E

i

|

H

)

P

(

H

)

Q

n
i

=1

P

(

E

i

|

H

) +

P

(

H

1

)

Q

n
i

=1

P

(

E

i

|

H

1

)

[9]

Equation [9] above is the final identity in Rathbun’s Eq (1). Now depart from the original analysis by
interpretting

p

i

=

P

(

E

i

|

H

)

[10]

as the estimated probability that evidence

E

i

supports that the hypothesis

H

is true and

1

p

i

=

P

(

E

i

|

H

1

)

[11]

as the estimated probability that evidence

E

i

supports that the hypothesis

H

is false.

P

(

H

) is the prior probability of

H

being true before any of the evidence

E

i

is considered.

P

(

H

1

) =

1

P

(

H

) is the prior probability of

H

being false before any of the evidence

E

i

is considered.

Substituting [10] and [11] into [9]

P

(

H

|

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

) =

P

(

H

)

Q

n
i

=1

p

i

P

(

H

)

Q

n
i

=1

p

i

+

P

(

H

1

)

Q

n
i

=1

(1

p

i

)

[12]

If there is no prior knowledge of

H

, then

P

(

H

) =

P

(

H

1

) = 0

.

5, and these factors then cancel from the

numerator and denominator of [12] to give

P

(

H

|

E

1

&

E

2

. . .

&

E

n

) =

Q

n
i

=1

p

i

Q

n
i

=1

p

i

+

Q

n
i

=1

(1

p

i

)

[13]

2