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每种哲学都有漏洞，指出这些问题是哲学支持者的责任。以下是贝叶斯数据分析中的几个漏洞：（1）通常的条件概率规则在量子领域失效，（2）平坦或弱先验会导致对我们关心的事物做出可怕的推断，（3）主观先验不一致，（4）贝叶斯因子在平坦或弱先验存在的情况下失效，（5）由于康托尔原因，我们需要检查我们的模型，但这会破坏贝叶斯推理的连贯性。贝叶斯统计的一些问题源于人们试图做他们不应该做的事情，但其他漏洞并不是那么容易修补的。特别是，避免平坦、弱或传统的先验可能是一个好主意，但如果遵循这样的建议，就会违背绝大多数贝叶斯实践，并要求我们面对贝叶斯推理的根本不连贯性。这并不意味着我们认为贝叶斯推理是个坏主意，而是意味着贝叶斯逻辑和贝叶斯工作流之间存在着一种紧张关系，我们认为只有将贝叶斯逻辑视为一种工具、一种揭示模型假设中不可避免的不一致性和不一致性的方式，而不是将其作为目的本身，才能解决这种紧张关系。
贝叶斯统计中的漏洞∗ 1. 概述 2. 概率......
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