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Consensus in Sequential Learning under Dynamic Rationality: A Case of Probability Aggregation
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内容提要
本研究提出了一种基于命题概率逻辑的概率聚合框架，解决了传统判断聚合中动态理性被忽视的问题。该模型确保在新信息出现时集体信念一致更新，确认了线性聚合规则的必要性，并展示了公平学习的条件。
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关键要点
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本研究提出了一种基于命题概率逻辑的概率聚合框架。
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该模型解决了传统判断聚合中忽视动态理性的问题。
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模型确保在新信息出现时集体信念一致更新。
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确认了线性聚合规则的必要性。
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展示了在共同基础上进行公平学习的条件。
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