확률 론적 주장은 무엇입니까? 주요 특징

A 확률론 주어진 논설에서 확률 론적 추론과 논리의 토대 아래 제시되는 모든 논증이다..

그것은 존재하는 많은 논증 적 유형 중 하나라고 여겨지고, 특정 주제 앞에서 그 위치를 표현하는 확률 론적 이론에 호소하는 것이 특징이다.

주어진 상황이나 특정 조건 하에서 발생하는 사건이나 현상의 가능성을 기반으로하기 때문에 경험 과학에서 가장 일반적으로 적용되는 주장 중 하나입니다..

특정 시나리오에서 결론을 찾을 때 큰 도움이됩니다..

확률 이론에 대한 더 큰 근접성을 제시하고 확률 론적 논증에서 접근 할 수있는 관행 또는 영역 중 하나는 무승부와 기회와 관련된 것입니다..

불확실한 현상에 대한 인구 예측 및 예측, 그리고 다른 영역들 사이의 무작위 적 행동 실험의 정량화도 마찬가지입니다..

주요 특징

확률 론적 논증은 그 전제 중 하나가 질적 또는 양적 여부에 관계없이 대상이 언급했거나 가지지 않은 확률이 특정 속성을 갖는 확률을 확립 할 때 정의된다. 다른 전제는 주소가 지정된 객체가 원하는 유형인지 여부를 나타냅니다..

예를 들면 다음과 같습니다. 한 연구는 일주일에 40 시간 이상 작업 한 후 10 %의 샘플이 좋은 작업 수행 능력을 가지고 있다고 판단합니다.

피험자가 일주일에 40 시간 이상 공부하면 잘 수행하지 못할 가능성이 높습니다..

확률 론적 논증은 수치 적 유도의 주장과 매우 유사하다고 여겨진다. 그러나, 그들은 몇 가지 측면에서 다릅니다.

수치 적 유도의 논증은 주로 결정된 대상의 수와 그 속성을 나열하는 것으로 구성되는 반면, 확률 론적 논증은 상기 대상에 대한 정량적이고 정 성적 평가를 제공한다..

확률 이론과 관련된 모든 논증은 확률 론적 논증으로 간주됩니다.

논리에 따르면, 확률은 엄밀히 논리적 인 판단이나 판단에 직접적으로 연관되어 있지는 않지만, 행동이 허용되는 확률 공간을 유도하는 일련의 변수와 하위 집합을 통해 작용합니다.

확률 론적 주장이 기초가되는 계획과 수학 공식은 수행되는 실험이나 연구에 따라 다양하다..

그들은 또한 당신이있는 조건과 그러한 주장으로 방어하거나 공격하려는 위치에 따라 다릅니다. 중요한 것은 현상의 확률 및 무작위 결정에 호소하는 것입니다.

확률 론적 주장은 확률 론적 이론 내에서 구독된다. 이것은 임의의 현상에 대한 수학적 연구를 담당하는 사람이다..

임의의 현상을 특징 짓는 것은 고려 된 결정적 현상과 관련하여 대립 또는 반대이다. 결과는 완전히 예측 가능하다..

확률이 특정 조건 하에서 그러한 결과를 산출하는 현상의 능력을 결정하고자한다면, 확률 론적 논증은이 동일한 이론적 토대 내에서 나타나야 만한다.

이것은 확률 론적 의도의 논증이 결정 론적 아이디어를 드러내는 경우, 그것이 스스로 발견하는 이론적 스펙트럼에서 벗어날 것이기 때문이다..

확률 이론이 발달하고 확률 론적 주장의 상당 부분을 강화하는 고전적 틀은 가능한 경우의 가치에 우호적 인 경우의 가치가 우세한 계산 규칙을 따르는 것이다.

이것은 확률 론적 주장이 사용될 때 훨씬 더 엄격해질 수있게 해준다..

임의성 내에서 선택하는 과정은보다 큰 통제력으로 확률 론적 논증을 처리 할 수있게하여 원하는 목적을 위해 더 나은 범위를 허용합니다.

수학적 이론과는 별도로, 확률 론적 주장은 확률 론적 사고 또는 추론에 위치 할 수 있는데, 이는 불확실성과 무작위성에 의해 특징 지어지는 상황에서의 판단과 결정의 발행을 대표한다.

이러한 반영은 불확실성에 반응하는 새로운 것들을 생성하기 위해 잘 알려진 사고와 경험에서 출발합니다.

이 경우 확률 론적 주장은 처음부터 현상이 수치 적 특성으로 접근되지 않기 때문에 정량적 가치보다 더 높은 질적 가치를 가질 것이다.

이 접근법은 현상이 발생하는 조건을 기반으로하며 최종 결론에 도달 할 수있는 시나리오 관리를 추구합니다.

추론 (그리고 그 안에있는 확률 론적 논증)은 중요한 예측 부하를 갖는 것이 특징이다.

이 예측 조건은 임의의 현상이 행동을 취하거나 특정 결론을 내릴 확률을 추측 할 수있게하는 데이터 및 이전에 알려진 사실의 관리를 수반합니다.

확률 론적 논증은 많은 전문 분야와 과학, 분석 및 조사 접근법에 매우 유용한 기술입니다.

다른 유형의 인수와 마찬가지로 해당 표현 및 사용은주의해서 처리해야합니다.

위치를 강화할 수있는 것처럼, 그것은 그 위치가 공격받을 수있는 약점으로 간주 될 수 있습니다.

확률 이론에 근거하고 내부 요소의 일부로서 수치 관리를 강조하므로 정보 및 수치 데이터에 대한 커다란 명령이 있어야합니다.

이러한 데이터는 대개 절대 소비 된 것으로 간주되며, 실수는 그러한 주장이있는 콘텐츠를 완전히 오인하거나 거부 할 수도 있습니다..

질적 측면에 관해서는 확률 론적 엄격함의 훨씬 더 유연한 스펙트럼이있다..

인수가 이전 지식과 사실에 근거하고 있지만, 가능한 시나리오 관리에는 매우 정확한 계측이 적용되지 않습니다..

이것이 확률 론적 주장이 수학적 이론과 인간 고유의 추론에 모두 들어 맞는 이유이다..

결과 인수는 현상의 더 정량적 인 통제가 없으므로 결과에 약간의 오차 또는 허위 진술이있을 수 있음이 밝혀진 경우에도 해당 주제의 진정한 표현으로 간주됩니다.

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