BAYES TEOREMİ BAĞLAMINDA OLASILIKÇI BAYES EPİSTEMOLOJİSİNİN KAPSAMI ÜZERİNE BİR İNCELEME

Öz

Bu makalede, epistemolojide matematik ve istatistiksel bir yaklaşımı temele alan ve ülkemizde pek bir çalışma zemini bulamamış olan Olasılıkçı Bayes epistemolojisinin yeri üzerinde durulacaktır. Bunun için de öncelikle Bayes teoremi ve Bayes epistemolojisi arasındaki ilişki kurulacaktır. Bayes teoremi, koşullu olasılıkları hesaplayan matematiksel, istatistiksel bir yöntemdir. Bir olayın gerçekleşmiş olmasının başka bir olayın gerçekleşme olasılığına etkisi Bayes teoreminin temelini oluşturmaktadır. Bayes teoremini temele alan Bayes epistemolojisi ise; farklı olanakları ön görmeyi, önceden kestirmeyi ve inançların epistemik seviyesini yükseltmeyi amaçlar. Olasılıkçı Bayes epistemolojisi şans unsurunu merkeze alan bir hipotezi eleme anlayışı yerine iki hipotezi karşılaştırma üzerine odaklanır. Gettier problemine alternatif bir çözüm olarak Bayesçi epistemoloji, epistemik özneyi olasılık kuralları çerçevesinde doğru seçeneğe yönlendirmesi ve gerekçelendirmeye katkı yapması ile de önem arz etmektedir. Sonuç olarak makalede, Bayes epistemolojisinin kapsamını ve çağdaş epistemoloji ile özellikle de Gettier problemi ve bu probleme ilişkin alternatif yaklaşımlar arasındaki yerini ortaya koymak amaçlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Bayes teoremi,bilgi,olasılık,bayes epistemolojisi

EXAMINATION OF BAYESIAN PROBABILITY EPISTEMOLOGY WITHIN THE CONTEXT OF BAYES’ THEOREM

Abstract

This article focuses on Bayesian probability epistemology which is grounded on mathematical and statistical approach epistemologically and its place in our country as it is not studied widely. For this purpose, first a relationship between the Bayes theorem and the Bayesian epistemology. Bayes theorem is a mathematical and statistical method that calculates conditional probabilities. The foundation of Bayes theorem is grounded in the impact of the occurrence of an incident on an other incident’s probability of occurrence. Bayes epistemology which is based on Bayes theorem aims to increase the prediction of different probabilities and the epistemic level of beliefs. The epistemology of Bayesian probability focuses on comparing two hypotheses rather than eliminating one hypothesis that centers the element of luck. As an alternative solution to Gettier problem, Bayesian epistemology is important as it contributes to causality and provides direction for the epistemic subject towards the right option with in the rules of probability. The purpose of this article is to reveal the concept of Bayesian epistemology and its place among contemporary epistemology, particularly Gettier problem and alternative approaches related to this problem.

Keywords

• Bayes theorem,knowledge,probability,probabilistic epistemology,Bayesian epistemology,beliefs,luck,gettier problem

References

1. Başdemir, Hasan, Yücel; Çağdaş Epistemolojide Bilginin Tanımı Sorunu, Ankara: Hitit kitap Yayınevi, 2011.
2. Başdemir, Hasan, Yücel; Epistemoloji: Temel Metinler, Ankara: Hititkitap Yayınevi, 2011.
3. Bayes, Thomas; “An Essay toward Solving a Problem in the Doctrine of Chances”, reprinted in Biometrika, 1958, s. 296-315.
4. Bellhouse, D. R; Institute of Mathematical Statistics,, Statistical Science 2004, Vol. 19, No. 1, s. 3-43.
5. Çelebi, Vedat; “Gettier Durumlarında İçselci ve Dışsalcı Gerekçelendirmenin Yeterliliğinin Değerlendirilmesi”, JoCReSS, 2016, (6) 2, s. 201-218.
6. Chisholm, Roderick M; Theory of Knowledge, Englewood: Prentice-Hall, 1989.
7. Dembski, William A; The Design Inference, Eliminating Chance Through Small Probabilities, CUP, 5. baskı, Cambridge, 2005.
8. Dembski, William A; Another Way to Detect Design, Cambridge University Press, 1998.

9. Ekici, Oya; “İstatistikte Bayesyen ve Klasik Yaklaşımın Kavramsal Farklılıkları”, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, cilt. 12, sayı. 21, 2009, s. 89-101.
10. Gettier, Edmund L; “Is Justified True Belief Knowledge”, Analysis, 23(6), 1963, 121-123.
11. Goldman, Alvin I; “The Unity of Epistemic Virtues”, Virtue Epistemology, ed. Abrol Fairweather and Linda Zagzebski; New York: Oxford University Press, 2001.
12. Goldman, Alvin I; Knowledge in a Social World, Oxford: Oxford University Press, 1999.
13. Fricker, Elizabeth; “Testimony”, Cambridge Dictionary of Philosophy, ed. Robert Audi, Second Edition, New York: Cambridge University Press, 2009.
14. Hajek, Alan; “Dutch Book Arguments", The Oxford Handbook of Rational and Social Choice, ed. Paul Anand and others, New York: Oxford University Press, 2009.
15. Hawking, Stephen; Zamanın Kısa Tarihi, Çev. Mehmet Ata Arslan, Alfa Yayınları: İstanbul, 2018.
16. Hartmann, Stephan and Jan Sprenger; “Bayesıan Epıstemology”, November 29, 2016, s. 296-315.
17. Helsenberg, Werner; Determinizm'den Olasılığa Doğru Fizik ve Felsefe, Çev: M. Yılmaz Öner, İstanbul: Belge Yayınları, 2000.
18. Hetherington, Stephen; “Bilgi Sorunu ve Gettier Durumlar”, Çev. Süleyman Aydın, İnönü Üniversitesi İlahiyat Fakültesi Dergisi, 2(2), 2011, 213-239.
19. Karaçay, Timur; “Olasılığın Temelleri, Mantık, Matematik ve Felsefe”, IV. Ulusal Sempozyumu Foça, 5-8 Eylül, 2006.
20. Kreyzszig, Erwin, Advanced Engineering Mathematics, Toronto: John Wiley and Sons, Inc., 1979.
21. Lemos, Noah, Epistemology and Ethics, The Oxford Handbook of Epistemology, Oxford: OUP, 2002.
22. Loewer, Barry; “Probability Theory and Epistemology”, Routledge Encyclopedia of Philosophy, Ed. Edward Craig. London and New York: Routledge Corporation, 1998.
23. Kaplan, Mark, “Karar Teorisi ve Epistemoloji”, Çev. Nur Betul Atakul, Editör. Paul, K Moser ( Ed.), Oxford Epistemoloji içinde (s. 399-424), Ankara: Adres Yayınları, 2018.
24. Moles, Abraham; Belirsizin Bilimleri (İnsan Bilimleri İçin Yeni Bir Epistemoloji), Çev. Nuri Bilgin, İstanbul: Yapı Kredi Yayınları, 4. Baskı, 2012.
25. Mlodinow, Leonard; Ayyaş Yürüyüşü, Çev: Murat Kayı, Ankara: Aprıl Yayıncılık, 2009.
26. Musgrave, Alan; Sağduyu, Bilim ve Kuşkuculuk, Çev. Nur Küçük, İstanbul: İthaki Yayınları, 2013.
27. Orojpour, Maraghı, Amir; “Farelerde Bir Batında Doğan Yavru Sayısının Kantitatif Özellik Lokusu (Qtl) Belirlenmesinde Bayesian Genelleştirilmiş Doğrusal Model Yaklaşımı”, Ankara, Doktora Tezi, 2011.
28. Pollock, John & Joseph Cruz; Contemporary Theories of Knowledge, Rowman & Littlefield, Lanham, MD,1999.
29. Popper, Karl R; Bilimsel Araştırmanın Mantığı, çev. İlknur Aka ve İbrahim Turan, İstanbul: Yapı Kredi Yayınları, 7. Basım, 2017.
30. Richard, Jefreey; “Bayes Theorem”, Cambridge Dictionary of Philosophy, ed. Robert Audi, New York: Cambridge University Press, Second Edition, 2009.
31. Stigler, Stephen; “Who Discovered Bayes’s Theorem,” The American Statistician, Vol. 37, No. 4., November 1983, s. 290-296.Stanford Encyclopedia of Philosophy,https://plato.stanford.edu/entries/bayes-theorem/son erişim. 30/03/2019.
32. Ünal, Engin; “Bayesci Vektör Otoregresyon Modeller ve Türkiye’de Enflasyon Üzerine Bir Uygulama”, İstatistik Anabilim Dalı, Fen Bilimleri Enstitüsü, Mimar Sinan Üniversitesi, 2003.
33. Talbott, William; Bayesian Epistemology, The Stanford Encyclopedia of Philosophy, ed. Edward N. Zalta, First Published Thu Jul 12, 2001.
34. Wolpert, Lewis; Bilim Sağduyuya Karşı “Bilimin Doğal Olmayan Doğası”, Çev. Evcimen Perçin, İstanbul: Sarmal Yayınevi, 2002.
35. Zagzebski, Linda; “The Inescapability of Gettier Problems”, The Philosophical Quarterly, Blackwell Publishing, 1994, c.44/174, s. 65-73.
36. Zellner, Arnold; An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics, Wiley Classics Libraray Edition Published, in the United States of America, 1971.