Cтраница 2
Тем, что формулы Байеса позволяют обойтись приблизительным знанием априорных вероятностей гипотез. Исследователь может приписывать этим гипотезам вероятности, отвечающие степени правдоподобия, которая оценивается лично им. Другой исследователь может выбрать иные априорные вероятности, ориентируясь на свое личное понимание степени правдоподобия. Его результатом являются послеопытные вероятности гипотез. При этом вероятности одних гипотез могут оказаться больше, чем они были выбраны до опыта, а вероятности других гипотез, напротив, могут оказаться меньше или даже вообще могут выпасть из дальнейшего рассмотрения. Новое испытание можно проводить с новыми априорными вероятностями гипотез, которые теперь будут выбраны в соответствии с теми апостериорными вероятностями, которые мы получили после первого испытания. Персоналисты используют постепенно уменьшающееся влияние априорных вероятностей по мере увеличения опытных данных. Можно сказать, что первоначальные оценки постепенно все более утрачивают свое значение под воздействием информации, накапливающейся в результате проведения испытаний. [16]