# Bayesiaanse kansrekeningꜛ

Thomas Bayesꜛ gebruikte het kansbegrip als indicatie van redelijke geloofwaardigheidꜛ. Uitgaand van een bepaalde geloofwaardigheid op voorhand kon hij zo berekenen wat het gevolg van nieuwe informatie op ons geloof zou moeten zijn.

Wie de onderliggende wiskunde wil overslaan heeft genoeg aan dit begrip: iedere bewering heeft een (positieve of negatieve) geloofwaardigheid, en iedere aanwijzing een (eveneens positief of negatief) gewicht, dat bij de oorspronkelijke geloofwaardigheid wordt opgeteld. Een geloofwaardigheid van nul betekent „geen opinie” — de bewering is noch geloofwaardig, noch ongeloofwaardig, en kan naar onze overtuiging evengoed waar als onwaar zijn. Positieve geloofwaardigheid betekent dat men ertoe zou moeten neigen de bewering te geloven; negatieve geloofwaardigheid dat men ertoe zou moeten neigen die te verwerpen. Hier worden enige voorbeeldwaarden gegeven, de betekenis van die waarden te illustreren.

Deze Bayesiaanse gewichten zijn waar het om gaat in uitdrukkingen als „Buitengewone claims vergen buitengewoon bewijs”: de beginwaarde van de claim is dan heel laag, en dus zijn veel, of grote, factoren nodig om ruim positief uit te komen.

Met dit rekenmachientje kan geloofwaardigheid (bij onafhankelijke aanwijzingen) eenvoudig berekend worden.

((Ergens te doen.))

Uitzonderlijke claims vergen uitzonderlijk bewijs, stelt de twijfelaar terecht — maar die uitzonderlijkheid wordt dan vaak direct gebruikt om het bewijs weer af te serveren. „Ik geloof pas in een almachtig God als ik de sterren een rondje om de maan zie draaien!” De twijfelaar ziet de sterren een rondje om de maan draaien, en beweert: „Dat de sterren een rondje om de maan zouden draaien is zó onwaarschijnlijk, dat massale hallucinatie waarschijnlijker is dan dat het echt gebeurd zou zijn.”. Enkel bewijs dat aldus zelfweerleggend is zou aanvaardbaar kunnen zijn.