Co to jest argument probabilistyczny? Główne cechy

A argument probabilistyczny to cały ten argument, który jest prezentowany pod podstawami rozumowania probabilistycznego i logiki w danym dyskursie.

Jest uważany za jeden z wielu typów argumentacyjnych, które istnieją i charakteryzuje się odwołaniem do teorii probabilistycznej, aby wyrazić swoje stanowisko przed pewnym przedmiotem.

Jest uważany za jeden z argumentów najczęściej stosowanych w naukach empirycznych, ponieważ opiera się na możliwości wystąpienia zdarzenia lub zjawiska w danym kontekście lub określonych warunkach..

Zapewnia to wielką pomoc przy poszukiwaniu wniosków w konkretnych scenariuszach.

Jedna z praktyk lub obszarów, które przedstawiają większą bliskość teorii prawdopodobieństwa i do których można podejść w ramach argumentacji probabilistycznej, odnosi się do losowań i szans..

Podobnie jak szacunki populacji i przewidywania niepewnych zjawisk, a także kwantyfikacja losowych eksperymentów zachowań, między innymi..

Główne cechy

Argument probabilistyczny definiuje się jako taki, jeśli jeden z jego przesłanek ustanawia prawdopodobieństwo, jakościowe lub ilościowe, że adresowany obiekt nie ma określonej właściwości. Druga przesłanka wskazuje, czy adresowany obiekt jest żądanego typu.

Przykładem może być: badanie określa, że ​​10% próbki ma dobrą wydajność roboczą po przepracowaniu ponad 40 godzin tygodniowo. 

Jeśli badany przedmiot pracuje dłużej niż 40 godzin tygodniowo, prawdopodobnie nie ma dobrej wydajności pracy.

Argument probabilistyczny jest uważany za bardzo podobny do argumentów indukcji numerycznej. Różnią się jednak w kilku aspektach.

Argumenty indukcji numerycznej polegają głównie na wyliczeniu liczby określonych obiektów i ich właściwości przypisanych, podczas gdy argument probabilistyczny oferuje ocenę ilościową i jakościową wspomnianych obiektów..

Każdy argument dotyczący teorii prawdopodobieństwa jest uważany za argument probabilistyczny.

Zgodnie z logiką prawdopodobieństwa nie są bezpośrednio związane ze ściśle logicznymi osądami lub osądami, ale działają poprzez szereg zmiennych i podzbiorów, które indukują przestrzeń prawdopodobieństwa, w której działanie jest dozwolone.

Schematy i formuły matematyczne, na których opiera się argument probabilistyczny, różnią się w zależności od przeprowadzanego eksperymentu lub badania.

Różnią się one również w zależności od warunków, w jakich się znajdujesz oraz pozycji, której chcesz bronić lub atakować takim argumentem. Ważne jest odwołanie się do prawdopodobieństwa i losowego określenia zjawiska.

Teoria probabilistyczna

Argumenty probabilistyczne są subskrybowane w ramach teorii probabilistycznej. To ten, który zajmuje się matematycznym badaniem zjawisk losowych.

To, co charakteryzuje przypadkowe zjawisko, to konfrontacja lub sprzeciw wobec rozważanych zjawisk determinujących, których wyniki są całkowicie przewidywalne.

Jeśli prawdopodobieństwo ma na celu określenie zdolności zjawiska do wytworzenia takiego lub takiego wyniku w pewnych określonych warunkach, argumenty probabilistyczne muszą się manifestować w ramach tej samej podstawy teoretycznej.

Dzieje się tak dlatego, że jeśli argument probabilistycznych intencji przejawia determinujące idee, odchodzi od teoretycznego spektrum, w którym się znajduje..

Klasyczne ramy, na których rozwija się teoria prawdopodobieństwa i które wzmacniają dużą część argumentu probabilistycznego, to przestrzeganie zasady obliczania, w której przeważa wartość przypadków korzystnych nad wartością możliwych przypadków.

Dzięki temu argumenty probabilistyczne są znacznie bardziej rygorystyczne, gdy są używane.

Ten proces selekcji w losowości pozwala na obsługę argumentacji probabilistycznej z większym stopniem kontroli, pozwalając na lepszy zakres tego dla pożądanych celów.

Rozumowanie i myślenie probabilistyczne

Oprócz teorii matematycznej argument probabilistyczny można znaleźć w myśleniu probabilistycznym lub rozumowaniu, które jest reprezentatywne dla wydawania sądów i decyzji w kontekstach charakteryzujących się niepewnością i przypadkowością.

Te refleksje zaczynają się od dobrze znanych myśli i doświadczeń, aby wygenerować nowe odpowiedzi na niepewność.

W tym przypadku argument probabilistyczny miałby większą wartość jakościową niż ilościową, ponieważ od początku zjawisko nie byłoby osiągane z cechami liczbowymi.

Podejście to opiera się na warunkach, w których występuje zjawisko, i poszukiwane jest zarządzanie scenariuszami zdolnymi do osiągnięcia ostatecznego wniosku.

Rozumowanie - i argument probabilistyczny w nim - charakteryzuje się znacznym obciążeniem predykcyjnym.

Takiemu warunkowi predykcyjnemu towarzyszy zarządzanie danymi i wcześniej znanymi faktami, które pozwalają wywnioskować prawdopodobieństwo, że przypadkowe zjawisko uzyska zachowanie lub ma pewien wniosek.

Argumentacja probabilistyczna jest bardzo przydatną techniką dla wielu dziedzin zawodowych oraz podejść naukowych, analitycznych i badawczych.

Jego manifestacja i użycie, podobnie jak inne rodzaje argumentacji, muszą być traktowane z ostrożnością. 

Podobnie jak może wzmocnić pozycję, może być traktowana jako słaby punkt, przez który można zaatakować tę pozycję.

Ponieważ opiera się na teorii prawdopodobieństw i podkreśla zarządzanie numeryczne jako część jej wewnętrznych elementów, konieczne jest posiadanie doskonałej znajomości informacji i danych liczbowych, którymi należy się zająć.

Dane te są zwykle przyjmowane jako absolutne po zużyciu, a każdy błąd może prowadzić do całkowitej błędnej interpretacji lub nawet odrzucenia treści, w której takie argumenty zostały znalezione..

Jeśli chodzi o aspekt jakościowy, istnieje znacznie bardziej elastyczne spektrum probabilistycznego rygoru.

Chociaż argumenty opierają się na wcześniejszej wiedzy i faktach, zarządzanie prawdopodobnymi scenariuszami nie podlega bardzo dokładnym oprzyrządowaniu..

Dlatego argument probabilistyczny pasuje zarówno do teorii matematycznej, jak i rozumowania właściwego człowiekowi.

Wynikające stąd argumenty są traktowane jako prawdziwa reprezentacja omawianego tematu, nawet gdy wiadomo, że ich wyniki mogą mieć pewien margines błędu lub wprowadzenia w błąd z uwagi na brak większej ilościowej kontroli zjawiska.

Referencje

1. Álvarez Franco, L. C. i Rojas Rojas, J. B. (2010). Teoria prawdopodobieństwa. Medellín: Pieczęć redakcyjna Uniwersytetu Medellín.
2. Batanero, C. (2000). Gdzie idzie edukacja statystyczna?? Blaix15, 2-13.
3. Batanero, C. (s.f.). Rozumowanie probabilistyczne w życiu codziennym: wyzwanie edukacyjne. W P. Flores i J. Lupiañez, Badania w klasie matematyki. Statystyki i przypadki (strona 17) Granada: Thales Mathematics Education Society.
4. Sekretariat szkolnictwa wyższego. (s.f.). Argument Porbabilístico. Uzyskane z Logic: humanidades.cosdac.sems.gob.mx