O argumento probabilístico é uma forma de raciocínio que se baseia na probabilidade de um evento acontecer para chegar a uma conclusão. Neste tipo de argumentação, não se busca uma certeza absoluta, mas sim uma avaliação da possibilidade de um determinado resultado. Este tipo de argumento é frequentemente utilizado em situações em que não se tem acesso a todas as informações necessárias para chegar a uma conclusão definitiva. Neste contexto, a análise probabilística pode ser uma ferramenta útil para tomar decisões informadas.
Ao longo deste texto, exploraremos as características do argumento probabilístico e apresentaremos alguns exemplos práticos de sua aplicação em diferentes contextos.
Entendendo o método probabilístico: conceito e aplicação na análise estatística.
Entendendo o método probabilístico: o conceito de probabilidade está presente em diversas áreas do conhecimento, sendo fundamental na análise estatística. A probabilidade é a medida da certeza de que um evento ocorrerá, expressa em valores entre 0 e 1. Quanto mais próximo de 1, maior a probabilidade do evento acontecer.
Na análise estatística, o método probabilístico é utilizado para fazer previsões e inferências a partir de dados observados. Através da probabilidade, é possível calcular a chance de um determinado resultado ocorrer, baseando-se em dados e modelos estatísticos.
Para aplicar o método probabilístico na análise estatística, é necessário utilizar técnicas como a distribuição normal, a distribuição binomial e a distribuição de Poisson, entre outras. Essas distribuições permitem calcular a probabilidade de eventos específicos, auxiliando na tomada de decisões e na interpretação de resultados.
Um exemplo de argumento probabilístico pode ser encontrado na área da medicina, onde a probabilidade é utilizada para estimar a eficácia de um tratamento ou a chance de uma doença ocorrer em determinada população. Outro exemplo é na área financeira, onde a probabilidade é usada para prever o comportamento do mercado e orientar investimentos.
Através da probabilidade, é possível calcular a chance de eventos específicos ocorrerem e tomar decisões mais fundamentadas.
Conheça os principais modelos de probabilidade utilizados na análise estatística de dados.
Na análise estatística de dados, os modelos de probabilidade desempenham um papel fundamental na interpretação e previsão de resultados. Existem diversos modelos de probabilidade utilizados, cada um com suas características e aplicações específicas.
Um dos modelos mais comuns é o modelo de probabilidade binomial, que é utilizado quando estamos lidando com experimentos que possuem apenas dois resultados possíveis, como sucesso ou fracasso. Este modelo é amplamente utilizado em áreas como a medicina, marketing e engenharia.
Outro modelo importante é o modelo de probabilidade normal, que é utilizado quando os dados seguem uma distribuição normal, também conhecida como distribuição gaussiana. Este modelo é frequentemente utilizado em estudos de fenômenos naturais, como altura de indivíduos, peso de objetos, entre outros.
Além disso, temos o modelo de probabilidade de Poisson, que é utilizado para modelar a ocorrência de eventos raros em um determinado intervalo de tempo ou espaço. Este modelo é comumente utilizado em áreas como a física, biologia e demografia.
É importante destacar que a escolha do modelo de probabilidade adequado depende das características dos dados em questão e dos objetivos da análise estatística. Cada modelo possui suas próprias suposições e limitações, por isso é fundamental compreender suas características e aplicabilidades.
Conhecer os principais modelos e suas características é fundamental para realizar uma análise estatística precisa e relevante.
Argumento probabilístico: características e exemplos
O argumento probabilístico é uma forma de raciocínio que utiliza premissas possíveis ou prováveis para uma conclusão. Portanto, esse argumento é baseado na lógica e na chance de estabelecer possíveis eventos ou fenômenos.
Por exemplo: uma moeda tem dois lados, sendo caudas ou cabeças. Se o lançarmos, há 50% de chance de ele cair de cabeça. O mesmo vale para os dados; Ao jogá-los, há 50% de chance de tocar em um número ímpar.
Os argumentos mais prováveis podem ser compostos de premissas qualitativas ou quantitativas. No primeiro caso, são premissas que usam palavras para designar uma quantidade. Por exemplo: metade das pessoas presentes, a maioria dos estudantes, entre outros.
Em vez disso, premissas quantitativas são aquelas que usam números para defender o argumento. Em muitas ocasiões, esses números são acompanhados pelo símbolo%. Por exemplo: 20% dos estudantes, 30% dos animais, 2 fora de 3 pessoas, entre outros.
Origens do argumento probabilístico e outros aspectos
O raciocínio probabilístico é muito antigo. Suas origens remontam à Grécia Antiga, onde os oradores mais importantes usaram o eikóta para convencer uma certa audiência. A palavra eikóta pode ser traduzida como “provável” ou “plausível” e foi um dos argumentos mais utilizados pelos gregos nos espaços judiciais.
O Eikóta permitiu que oradores e pensadores gregos ganhassem muitos debates. Por exemplo, sabe-se que os oradores proeminentes Corax e Tisias estão em alta demanda por pessoas durante processos políticos e judiciais. Esses pensadores usaram argumentos probabilísticos efetivamente, permitindo que eles vencessem incontáveis casos e se tornassem famosos.
Teoria da probabilidade
Deve-se levar em consideração que os argumentos probabilísticos são suportados pela Teoria da Probabilidade. Isso consiste no estudo científico e matemático de fenômenos de natureza aleatória.
O objetivo da teoria é atribuir um determinado número aos possíveis resultados que surgem em um experimento aleatório, para quantificar esses resultados e descobrir se um fenômeno é mais provável que outro.
Por exemplo: se uma pessoa comprar um bilhete de rifa, onde o total é de 200 bilhetes, a probabilidade de ganhar um jogador será de 1 em 200. Como você pode ver, o resultado foi quantificado.
A Teoria da Probabilidade foi desenvolvida para resolver certos problemas que ocorreram em jogos de azar. Posteriormente, começou a ser usado em muitas outras disciplinas, a fim de entender a operação de probabilidade e lógica em eventos aleatórios.
Características do argumento probabilístico
Combine lógica com incerteza
Argumentos probabilísticos são caracterizados por tomar um evento ou fenômeno em que existe um certo nível de incerteza para analisá-lo a partir da lógica.
Por exemplo: se um jovem comparece a uma entrevista de emprego com 50 pessoas, ele tem 1% de probabilidade de obter o emprego e 49% de probabilidade de não obtê-lo. Nesse caso, a lógica matemática foi usada para analisar um evento em que há um certo grau de incerteza (o jovem conseguirá o emprego?).
É composto de premissas probabilísticas e conclusões
O argumento probabilístico (como outros tipos de argumentos, como o abdutivo ou indutivo), é composto de uma ou mais premissas e uma conclusão.
Uma premissa consiste em uma declaração informativa cujo objetivo é apoiar ou justificar um evento para chegar a uma conclusão. Por outro lado, a conclusão é uma afirmação que nasceu da análise das premissas.
Por exemplo:
Premissa: Juan tem uma sacola com três bolas: duas azuis e a outra roxa.
Conclusão: se Juan remover uma das bolas, há 66,6% de chance de a bola sair azul, enquanto 33,3% de chance de remover a bola roxa.
Requer um cálculo matemático
Na maioria dos casos, os argumentos probabilísticos precisam de uma operação matemática para se desenvolver. Isso pode ser visto no exemplo anterior, onde era necessário calcular o valor numérico da bola roxa e das bolas azuis.
É um raciocínio útil e aplicável na vida cotidiana
O argumento probabilístico é usado por muitas pessoas ao redor do mundo, mesmo em certas ocasiões inconscientemente. Isso ocorre porque é um conhecimento muito prático que pode ajudar os seres humanos a entender e quantificar sua realidade.
Consequentemente, argumentos de probabilidade não são aplicados apenas por matemáticos e cientistas; Eles também são usados por estudantes, professores, comerciantes, entre outros.
Por exemplo: Se um aluno estudou metade do conteúdo que era para um exame, ele pode estabelecer o seguinte argumento probabilístico:
Premissa: Estudei metade do conteúdo referente ao exame.
Conclusão: Tenho 50% de probabilidade de aprovação no exame.
Exemplos de argumentos probabilísticos
Os seguintes exemplos probabilísticos são apresentados abaixo:
Exemplo 1
Premissa: Em uma bolsa escura, Patricia tem 20 maçãs vermelhas e 10 maçãs verdes.
Conclusão: Se Patricia tira uma maçã dessa sacola, há uma probabilidade de 66,7% de que ela desenhe uma maçã vermelha. Em vez disso, existe apenas uma chance de 33,3% de desenhar uma verde.
Exemplo 2
Premissa: Carlos vai rolar os dados. Você precisa obter 6 para vencer.
Conclusão: As chances de Carlos vencer são de 1 em 6, já que o dado tem seis faces e apenas uma delas tem o número 6.
Exemplo 3
Premissa: Todos os seres vivos morrem: animais, plantas e seres humanos.
Conclusão: A probabilidade de os seres vivos morrerem é de 100%, porque a morte é inevitável.
Exemplo 4
Premissa: Ana María comprou três sorteios de 1000 números.
Conclusão: Ana María tem 3% de probabilidade de ganhar, enquanto 1997% de probabilidade de perder.
Exemplo 5
Premissa: Hoje 5 cavalos estão competindo em uma corrida. Andrés apostou no cavalo número 3.
Conclusão: As chances de ganhar o cavalo 3 são de 1 em 5, porque há cinco cavalos competindo e Andrés apostou em apenas um.
Assuntos de interesse
Argumento indutivo .
Argumento dedutivo .
Argumento analógico .
Argumento condutor .
Argumento da autoridade .
Argumento abdutivo .
Referências
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