The propensity theory of probability is a probability interpretation in which the probability is thought of as a physical propensity, disposition, or tendency of a given type of situation to yield an outcome of a certain kind, or to yield a long-run relative frequency of such an outcome.[1]
Propensities are not relative frequencies, but purported causes of the observed stable relative frequencies. Propensities are invoked to explain why repeating a certain kind of experiment will generate a given outcome type at a persistent rate. Stable long-run frequencies are a manifestation of invariant single-case probabilities. Frequentists are unable to take this approach, since relative frequencies do not exist for single tosses of a coin, but only for large ensembles or collectives. These single-case probabilities are known as propensities or chances.
In addition to explaining the emergence of stable relative frequencies, the idea of propensity is motivated by the desire to make sense of single-case probability attributions in quantum mechanics, such as the probability of decay of a particular atom at a particular moment.
A propensity theory of probability was given by Charles Sanders Peirce.[2][3][4][5]
後に傾向理論が提唱されたが[ 6 ]、これは哲学者カール・ポパーによるもので、彼はチャールズ・S・パースの著作をわずかにしか知らなかった。[ 2 ] [ 3 ]ポパーは、物理実験の結果は特定の「生成条件」によって生み出されると指摘した。よく言われるように、実験を繰り返すということは、実際には(多かれ少なかれ)類似した生成条件で別の実験を行うということである。生成条件Gが結果Eを生み出す傾向pを持つということは、それらの条件を無限に繰り返すと、 Eが限定的な相対頻度pで発生する結果系列が生成されることを意味する。したがって、Eが発生する傾向pはGに依存する。ポパーによれば、決定論的な実験では、各結果に対する傾向は0または1となる。なぜなら、それらの生成条件は各試行で同じ結果をもたらすからである。言い換えれば、非自明な傾向(0と1とは異なるもの)は、決定論よりも劣るものの、生成条件への因果的依存性を依然として示唆している。
デイビッド・ミラーやドナルド・A・ギリーズをはじめとする他の多くの哲学者たちも、ポパーの理論とやや類似した傾向理論を提唱しており、その理論では傾向は長期または無限長期の相対頻度によって定義される。
他の傾向理論家(例えばロナルド・ギエレ[ 7 ])は、傾向を明示的に定義するのではなく、科学における理論的な役割によって傾向を定義すると考えています。例えば、電荷のような物理量は、より基本的な事柄によって明示的に定義することはできず、他の電荷を引き付けたり反発したりするなどの働きによってのみ定義できると主張しています。同様に、傾向とは、科学において物理的確率が果たす様々な役割を担うものなのです。
DH Mellor [ 8 ]やIan Hacking [ 9 ]も他の理論を提唱している。
バレンタインは、ポール・ハンフリーズの研究に基づいて、公理的傾向理論を開発した[ 10 ]。[ 11 ]彼らは、傾向における条件の因果的性質が、ベイズの定理に必要な公理と矛盾することを示した。
科学において物理的確率はどのような役割を果たすのか?その性質は何か?確率の中心的な性質の一つは、それが既知であれば、合理的な信念が同じ数値をとるように制約することである。 デイビッド・ルイスはこれを主原理と呼んだ[ 12 ]。その原理は次のように述べている。
例えば、偏りのある特定のコインを投げると、毎回表が出る確率が0.32であると確信しているとしましょう。その場合、正しい確信度はどれくらいでしょうか? 主原理によれば、正しい確信度は0.32です。