b"\n_START_ARTICLE_\nL\xc3\xb3gica subjetiva\n_START_SECTION_\nOpini\xc3\xb5es subjetivas\n_START_PARAGRAPH_\nOpini\xc3\xb5es subjetivas expressam cren\xc3\xa7as subjetivas sobre a verdade das proposi\xc3\xa7\xc3\xb5es com graus de incerteza, e podem indicar propriedades de cren\xc3\xa7a subjetiva sempre que requisitado. Uma opini\xc3\xa3o \xc3\xa9 usualmente denotada como  onde  \xc3\xa9 o subjetivo, tamb\xc3\xa9m conhecido como propriet\xc3\xa1rio de cren\xc3\xa7a e  \xc3\xa9 a proposi\xc3\xa7\xc3\xa3o para qual a opini\xc3\xa3o se aplica. Uma nota\xc3\xa7\xc3\xa3o alternativa \xc3\xa9 . A proposi\xc3\xa7\xc3\xa3o  \xc3\xa9 assumida a pertencer de um quadro de discernimento (tamb\xc3\xa9m chamado de estado de espa\xc3\xa7o) e.g. denotado como , mas o quadro \xc3\xa9 usualmente n\xc3\xa3o inclu\xc3\xaddo na nota\xc3\xa7\xc3\xa3o de opini\xc3\xa3o. A proposi\xc3\xa7\xc3\xa3o de um quadro \xc3\xa9 normalmente assumida exaustiva e mutualmente disjunta, e subje\xc3\xa7\xc3\xb5es s\xc3\xa3o assumidas para ter uma interpreta\xc3\xa7\xc3\xa3o sem\xc3\xa2ntica comum das proposi\xc3\xa7\xc3\xb5es. A subje\xc3\xa7\xc3\xa3o, a proposi\xc3\xa7\xc3\xa3o e seu quadro s\xc3\xa3o atributos de uma opini\xc3\xa3o. Indicativos de propriedade de cren\xc3\xa7a subjetiva \xc3\xa9 normalmente omitida sempre que irrelevante.\n_START_SECTION_\nOpini\xc3\xb5es multinomiais\n_START_PARAGRAPH_\nSeja  ser um quadro, isto \xc3\xa9, um conjunto de de exaustivas e m\xc3\xbatuas proposi\xc3\xa7\xc3\xb5es disjuntas . Uma opini\xc3\xa3o multinomial sobre  \xc3\xa9 a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o composta , onde  \xc3\xa9 um vetor de massa de cren\xc3\xa7as de proposi\xc3\xa7\xc3\xb5es ,  \xc3\xa9 a massa incerta, e  \xc3\xa9 um vetor de valores de taxa base sobre as proposi\xc3\xa7\xc3\xb5es de . Estes componentes satisfazem  e  t\xc3\xa3o bem quanto ._NEWLINE_Visualisando_NEWLINE_A visualiza\xc3\xa7\xc3\xa3o de opini\xc3\xb5es multinomiais n\xc3\xa3o \xc3\xa9 trivial. Opini\xc3\xb5es trinomiais podem ser visualizadas como pontos dentro de uma pir\xc3\xa2mide triangular, mas o aspecto 2D dos monitores de computador fariam isto impratic\xc3\xa1vel. Opini\xc3\xb5es com largas dimens\xc3\xb5es do que a trinomial n\xc3\xa3o se prestam a visualiza\xc3\xa7\xc3\xa3o tradicional._NEWLINE_ Distribui\xc3\xa7\xc3\xb5es de Dirichlet s\xc3\xa3o normalmente denotadas como  onde  representa seus par\xc3\xa2metros. A distribui\xc3\xa7\xc3\xa3o de Dirichlet de uma opini\xc3\xa3o multinomial  \xc3\xa9 a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o_NEWLINE_ onde o vetor de componentes \xc3\xa9 dado por\n_START_SECTION_\nPropriedades\n_START_PARAGRAPH_\nNo caso dos argumentos de opini\xc3\xa3o serem equivalentes \xc3\xa0 l\xc3\xb3gica bin\xc3\xa1ria VERDADEIRO ou FALSO, o resultado de qualquer operador de l\xc3\xb3gica subjetiva \xc3\xa9 sempre igual ao do operador de l\xc3\xb3gica proposicional correspondente / bin\xc3\xa1rio. Do mesmo modo, quando as opini\xc3\xb5es argumento s\xc3\xa3o equivalentes \xc3\xa0s probabilidades tradicionais, o resultado de qualquer operador l\xc3\xb3gico subjectivo, isto \xc3\xa9 igual ao do operador probabilidade correspondente (quando ele existe)._NEWLINE_No caso de argumentos de opini\xc3\xa3o conterem graus de incerteza, os operadores envolvendo multiplica\xc3\xa7\xc3\xa3o e divis\xc3\xa3o ir\xc3\xa3o produzir opini\xc3\xb5es derivadas que sempre possuem corretos valores esperados mas possivelmente com aproxima\xc3\xa7\xc3\xb5es (vari\xc3\xa2ncia) quando vistos como uma distribui\xc3\xa7\xc3\xa3o de probabilidade Beta/Dirichlet._NEWLINE_Todos os outros operadores produzir opini\xc3\xb5es onde o valor esperado e a vari\xc3\xa2ncia s\xc3\xa3o sempre iguais aos valores analiticamente corretos._NEWLINE_Diferentes proposi\xc3\xa7\xc3\xb5es compostas que tradicionalmente s\xc3\xa3o equivalentes na l\xc3\xb3gica proposicional n\xc3\xa3o necessariamente possuem opini\xc3\xb5es iguais. Por exemplo  em geral atrav\xc3\xa9s da distributividade de conjuntos sobre disjun\xc3\xa7\xc3\xb5es, expressada como , segunda a proposi\xc3\xa7\xc3\xa3o na l\xc3\xb3gica bin\xc3\xa1ria. Isso n\xc3\xa3o \xc3\xa9 surpresa que os operadores de probabilidade correspondentes tamb\xc3\xa9m s\xc3\xa3o n\xc3\xa3o-distributiva. No entanto, a multiplica\xc3\xa7\xc3\xa3o \xc3\xa9 distributiva sobre a adi\xc3\xa7\xc3\xa3o, como expressa por .  Leis de De Morgan tamb\xc3\xa9m \xc3\xa9 satisfeita como algo do expresso da seguinte forma: ._NEWLINE_L\xc3\xb3gica subjectiva permite computa\xc3\xa7\xc3\xa3o extremamente eficiente de modelos matematicamente complexos. Isto \xc3\xa9 poss\xc3\xadvel atrav\xc3\xa9s da aproxima\xc3\xa7\xc3\xa3o das fun\xc3\xa7\xc3\xb5es analiticamente corretas sempre que necess\xc3\xa1rio. Enquanto isto \xc3\xa9 relativamente simples para an\xc3\xa1lise multiplicando duas distribui\xc3\xa7\xc3\xb5es beta na forma de uma distribui\xc3\xa7\xc3\xa3o conjunta, nada mais complexo do que rapidamente se torna intrat\xc3\xa1vel. Ao combinar duas distribui\xc3\xa7\xc3\xb5es Beta com algum operador / conjuntivo, o resultado anal\xc3\xadtico nem sempre \xc3\xa9 uma distribui\xc3\xa7\xc3\xa3o Beta e pode envolver S\xc3\xa9ries Hipergeom\xc3\xa9tricas .Em tais casos, a l\xc3\xb3gica sempre subjectiva aproxima o resultado como uma opini\xc3\xa3o que \xc3\xa9 equivalente a uma distribui\xc3\xa7\xc3\xa3o Beta.\n_START_SECTION_\nAplica\xc3\xa7\xc3\xb5es\n_START_PARAGRAPH_\nL\xc3\xb3gica subjetiva \xc3\xa9 aplic\xc3\xa1vel quando a situa\xc3\xa7\xc3\xa3o a ser analisada \xc3\xa9 caracterizada pela incerteza consider\xc3\xa1vel e conhecimento incompleto. Desta forma, a l\xc3\xb3gica subjetiva torna-se uma l\xc3\xb3gica probabil\xc3\xadstica de probabilidades incertas. A vantagem \xc3\xa9 que a incerteza \xc3\xa9 realizada atrav\xc3\xa9s da an\xc3\xa1lise e \xc3\xa9 explicitado nos resultados de modo que \xc3\xa9 poss\xc3\xadvel distinguir entre certas e incertas conclus\xc3\xb5es._NEWLINE_Redes confi\xc3\xa1veis e redes Bayesianas s\xc3\xa3o t\xc3\xadpicas aplica\xc3\xa7\xc3\xb5es da l\xc3\xb3gica subjetiva.\n_START_SECTION_\nRedes confi\xc3\xa1veis\n_START_PARAGRAPH_\nRedes de confian\xc3\xa7a pode ser modelado com uma combina\xc3\xa7\xc3\xa3o de operadores de transitividade e de fus\xc3\xa3o. Seja  expressar os cantos de confian\xc3\xa7a de   to . Uma rede de confian\xc3\xa7a simples pode por exemplo se expressa como   como ilustrado na figura ao lado._NEWLINE_Os \xc3\xadndices 1, 2 e 3 indicam a ordem cronol\xc3\xb3gica em que as margens de confian\xc3\xa7a e as recomenda\xc3\xa7\xc3\xb5es s\xc3\xa3o formadas. Assim, dado o conjunto de confian\xc3\xa7a bordas com \xc3\xadndice 1, o confidente de origem   recebe recomenda\xc3\xa7\xc3\xb5es de  e , e \xc3\xa9 assim apto a derivar confian\xc3\xa7a em . Ao expressar cada aresta confian\xc3\xa7a e recomenda\xc3\xa7\xc3\xa3o como uma opini\xc3\xa3o 's confian\xc3\xa7a em   pode ser computado como ._NEWLINE_Redes de confian\xc3\xa7a pode expressar a fiabilidade das fontes de informa\xc3\xa7\xc3\xa3o para as proposi\xc3\xa7\xc3\xb5es, e pode ser usado para determinar opini\xc3\xb5es subjetivas sobre proposi\xc3\xa7\xc3\xb5es. N\xc3\xa3o pode haver uma rede de confian\xc3\xa7a separada levando \xc3\xa0 opini\xc3\xa3o sobre cada termo proposicional.\n_START_SECTION_\nRedes Bayesianas\n_START_PARAGRAPH_\nNa rede bayesiana baixo,  e  s\xc3\xa3o quadros de evid\xc3\xaancia e  \xc3\xa9 o quadro conclus\xc3\xa3o. As molduras podem ter cardinalidade arbitr\xc3\xa1rio, e, no exemplo os quadros provas s\xc3\xa3o ilustrados com cardinalidade 3. As opini\xc3\xb5es condicionais expressam uma rela\xc3\xa7\xc3\xa3o condicional entre os quadros de evid\xc3\xaancias e do quadro conclus\xc3\xa3o._NEWLINE_A evid\xc3\xaancia em  e  produz separadas opini\xc3\xb5es derivadas em  que \xc3\xa9 fundida com seus acumulativos ou aproximados operadores de fus\xc3\xa3o."