확률 론적 논증 : 특성과 예 - 문화 어휘 - 2025

확률 인자는 결론을 얻을 수 또는 사용 가능한 전제 추론의 한 형태이다. 따라서이 주장은 가능한 사건이나 현상을 확립 할 수있는 논리와 기회를 기반으로합니다.

예를 들어, 동전에는 양면이 있으며 꼬리 또는 앞면이 있습니다. 우리가 그것을 시작하면, 그것이 앞면에 떨어질 확률이 50 %입니다. 주사위도 마찬가지입니다. 던지면 홀수를 칠 확률이 50 %입니다.

주사위를 굴릴 때 홀수를 칠 확률이 50 %입니다. 출처 : pixabay.com

가장 가능성있는 주장은 질적 또는 양적 전제로 구성 될 수 있습니다. 첫 번째 경우는 단어를 사용하여 수량을 지정하는 전제에 관한 것입니다. 예를 들어, 절반의 사람들이 참석하고 대부분의 학생들이 참석합니다.

대신, 양적 전제는 논쟁을 방어하기 위해 숫자를 사용하는 전제입니다. 대부분의 경우이 숫자는 % 기호와 함께 표시됩니다. 예 : 학생 20 %, 동물 30 %, 3 명 중 2 명 등.

확률 론적 논증의 기원 및 기타 측면

확률 론적 추론은 매우 오래되었습니다. 그 기원은 고대 그리스로 거슬러 올라가며, 가장 저명한 연사들이 특정 청중을 설득하기 위해 Eikóta를 사용했습니다. eikóta라는 단어는 "가능성"또는 "신뢰할 수있는"으로 번역 될 수 있으며 사법 공간에서 그리스인이 가장 많이 사용하는 주장 중 하나였습니다.

Eikota는 그리스 연설가와 사상가가 많은 논쟁에서 승리하도록 허용했습니다. 예를 들어, 저명한 연사 인 Corax와 Tisias는 정치 및 사법 과정에서 사람들이 많이 찾는 것으로 알려져 있습니다. 이 사상가들은 확률 론적 주장을 효과적으로 사용하여 수많은 사례에서 승리하고 유명해졌습니다.

확률 이론

확률 론적 논증은 확률 이론에 근거한다는 점을 고려해야합니다. 이것은 무작위 현상에 대한 과학적 수학적 연구로 구성됩니다.

이론의 목적은 임의의 실험에서 발생할 수있는 결과에 특정 숫자를 할당하여 이러한 결과를 정량화하고 하나의 현상이 다른 현상보다 가능성이 더 높은지 여부를 파악하는 것입니다.

예를 들어, 한 사람이 총 200 장의 복권을 획득하면이 사람이 당첨 될 확률은 200 분의 1이됩니다. 알 수 있듯이 결과는 정량화되었습니다.

확률 이론은 우연의 게임에서 발생한 특정 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 나중에 무작위 사건에서 확률과 논리의 작동을 알기 위해 다른 많은 분야에서 사용되기 시작했습니다.

동전을 던지면 뒷면이 떨어질 확률이 50 %입니다. 출처 : pixabay.com

확률 론적 논증의 특징

논리와 불확실성을 결합

확률 론적 논증은 논리에서 분석하기 위해 일정 수준의 불확실성이있는 사건이나 현상을 취하는 것이 특징입니다.

예를 들어, 50 명이 참석할 면접에 젊은 사람이 참석하는 경우이 젊은이는 일자리를 얻을 확률이 1 %이고 일자리를 얻지 못할 확률은 49 %입니다. 이 경우, 어느 정도 불확실성이있는 사건을 분석하기 위해 수학적 논리가 사용되었습니다 (젊은이가 일자리를 얻을 것인가?).

확률 론적 전제와 결론으로 ​​구성됩니다.

확률 론적 논증 (납치 적 또는 귀납적 논증과 같은 다른 유형의 논증과 마찬가지로)은 하나 이상의 전제와 결론으로 ​​구성됩니다.

전제는 결론에 도달하기 위해 이벤트를 지원하거나 정당화하기위한 정보 설명으로 구성됩니다. 반면에 결론은 전제 분석에서 나온 진술입니다.

예를 들면 :

전제 : Juan은 세 개의 공이있는 가방을 가지고 있습니다. 두 개는 파란색이고 다른 하나는 보라색입니다.

결론 : Juan이 공 중 하나를 뽑으면 나오는 공이 파란색이 될 확률이 66.6 %이고 보라색 공을 당길 확률은 33.3 %입니다.

수학적 계산이 필요합니다.

대부분의 경우 확률 론적 인수는 수학적 연산을 개발해야합니다. 이것은 보라색 공과 파란색 공의 수치를 계산해야하는 이전 예제에서 볼 수 있습니다.

일상 생활에서 유용하고 적용 가능한 추론입니다.

확률 론적 주장은 전 세계의 많은 사람들이 사용하며 때로는 무의식적으로도 사용합니다. 이것은 인간이 현실을 이해하고 정량화하는 데 도움이 될 수있는 매우 실용적인 지식이기 때문에 발생합니다.

결과적으로 확률 인수는 수학자와 과학자들에 의해서만 적용되는 것이 아닙니다. 또한 학생, 교사, 상인 등이 사용합니다.

예 : 학생이 시험에있는 내용의 절반을 공부 한 경우 학생은 다음과 같은 확률 론적 주장을 할 수 있습니다.

전제 : 시험에 나온 내용의 절반을 공부했습니다.

결론 : 시험에 합격 할 확률은 50 %입니다.

확률 론적 인수의 예

다음과 같은 확률 적 예가 아래에 나와 있습니다.

예 1

전제 : 어두운 가방에 Patricia는 20 개의 빨간 사과와 10 개의 녹색 사과를 가지고 있습니다.

결론 : Patricia가이 가방에서 사과를 추출하면 빨간 사과를 추출 할 확률이 66.7 %입니다. 대신 그가 녹색을 그릴 확률은 33.3 %에 불과합니다.

예 2

전제 : Carlos가 주사위를 굴릴 것입니다. 이기려면 6 점을 받아야합니다.

결론 : 카를로스가 이길 확률은 6 개 중 1 개입니다. 주사위에는 6 개의면이 있고 그중 하나만 숫자 6을 가지고 있기 때문입니다.

예제 3

전제 : 동물, 식물, 인간 등 모든 생명체가 죽습니다.

결론 : 생명체가 죽을 확률은 100 %입니다. 죽음은 불가피하기 때문입니다.

예 4

전제 : Ana María는 1000 개의 숫자로 된 3 개의 추첨을 샀습니다.

결론 : Ana María는 이길 확률이 3 %이고 패배 확률은 1997 %입니다.

예 5

전제 : 오늘날 5 마리의 말이 경주에서 경쟁하고 있습니다. Andrés는 말 번호 3에 베팅했습니다.

결론 : 말 3의 우승 확률은 5 마리의 말이 경쟁하고 Andrés는 한 마리에만 베팅하기 때문에 5 분의 1입니다.

경쟁하는 말. 출처 : pixabay.com

관심 테마

귀납적 주장.

연역적 주장.

아날로그 논쟁.

전도성 논쟁.

권위의 주장.

납치 적 주장.

참고 문헌

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