Dado un conjunto N tendente a infinito es inevitable que absolutamente todo suceda, siempre que se disponga de tiempo suficiente o infinito , y he ahí donde está el verdadero problema irresoluble o quid de la cuestión de la existencia ¿quién nos garantiza que dispongamos del tiempo necesario para que ocurra lo que debe o deseamos que suceda?


domingo, 27 de enero de 2013

Introducción a la Probabilidad Imposible (Edición 2015)


 
Introducción a la Probabilidad Imposible (Edición 2015), estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, ya se encuentra disponible en formato ebook para Google Play, yen Google Libros una vista previa en formato PDF.

La vista previa de Google Libros ofrece una lectura gratuita del 20% del total la obra, aproximadamente 80 páginas en donde introducirse en la nueva teoría de Probabilidad Imposible aplicada a la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, y para los que quieran un conocimiento más profundo desde Google Play pueden adquirir ya la versión ebook.

De momento la versión ebook en Google Play se encuentra disponible para los siguientes países: AR, AS, AT, AU, BE, BO, BR, BY, CA, CH, CL, CO, CR, CZ, DE, DK, DO, EC, EE, FI, FR, GB, GR, GT, GU, HK, HN, HU, ID, IE, IN, IT, JP, KG, KR, KZ, LT, LU, LV, MH, MP, MX, MY, NI, NL, NO, NZ, PA, PE, PH, PL, PR, PT, PW, PY, RO, RU, SE, SG, SV, TH, TR, TW, UA, US, UY, UZ, VE, VI, VN, ZA.

Para aquellos países en donde la obra no esté  todavía disponible en Google Play, desde la propia página de Google Libros, si se hace click en cómo conseguir el libro físico, o se hace click sobre el enlace de Lulu.com, desde Google Libros se tiene acceso directo a amazon.com o amazon.es, en donde la obra también se encuentra para público.

Ya desde el mes de enero Introducción  a la Probabilidad Imposible (Edición 2015), estadística de la probabilidad o  probabilidad estadística, se encuentra en formato ebook en amazon.com y amazon.es, en donde también se ofrece una vista previa del libro, aunque ligeramente más restringida que en Google Libros.

Para los que deseen la versión tradicional en papel, el libro físico lo pueden adquirir desde la plataforma de createspace.com, la plataforma digital de amazon para la publicación de libros impresos, que también se comercializan en las plataformas de amazon.com y amazon es.
 
Y por supuesto, y como viene siendo ya tradicional, se puede tener acceso a cualquier formato de la obra, en cualquiera  de las plataformas en donde se está distribuyendo, desde él blog en wordpress de La Librería Matemática

La selección parcial que de la obra ofrece el Programa de Vista Previa de Google Libros ofrece una panorámica general de toda la obra, y de todos los apartados hay prácticamente seleccionada alguna página, en donde los lectores pueden hacerse al menos una idea global de la obra, y para los que estén más interesados en una lectura profunda y atenta tener ocasión de adquirir la obra, ya sea en formato digital o impreso

La obra en formato físico, y en , se compone de un total de 501 páginas,  en donde se condensa una nueva teoría con nuevas aportaciones a la estadística y la probabilidad desde definiciones renovadas a los conceptos tradicionales, una reinterpretación de los conceptos clásicos de tendencia central o dispersión estadística en donde la probabilidad aplicada a la estadística alcanza nuevos desarrollos.

La explicación a algunos de los elementos más fundamentales de la teoría de Probabilidad Imposible ya han sido explicadas en este blog, aunque no son más los elementos más imprescindibles para comprender la teoría, para un conocimiento más exaustivo de hasta donde alcanza la teoría es necesaria una minuciosa lectura, en donde el lector puede comprobar como los desarrollos de la razón crítica aplicada al contraste de hipótesis en estadística inferencial, a partir de las nuevas definiciones en estadística descriptiva, crean un nuevo campo de investigación, en donde esta obra no es más que una simple introducción a un campo de investigación mucho más amplio.

Introducción a laProbabilidad Imposible (Edición 2015), estadística de la probabilidad oprobabilidad estadística, no es más que la punta del iceberg de lo que está por venir, una nueva definición de las ciencias de datos que están impactando con el ahoratan aclamado fenómeno del Big Data. Un modelo estadístico sustentado sobre modelos no lineales en los que se reinterpreta la realidad desde una definición estocástica de los procesos y sistemas, naturales o sociales.

La primera edición de la obra fue en formato físico en el año 2011, desde entonces la obra se ha ido reformulando y actualizando, encontrándose presente ya en diversas bibiliotecas universitarias latinoamericanas y españolas para consulta de expertos y estudiantes. La primera vez que apareció en ebook fue en la actualización de enero del año 2013, y en 2014 fue de nuevo actualizada, tanto la versión ebook y la versión digital. Finalmente la actualización 2015 es la última y definitiva, en próximos años más que actualización de la obra lo que se harán serán publicaciones periodicas en donde se informe de las nuevas actualizaciones  de la teoría, dejando ya de modo permanente la obra de Introducción a la Probabilidad Imposible según la Edición del 2015.

La obra que aquí se expone, Probabilidad Imposible, es una teoría totalmente nueva, llena de nuevos alicientes al estudio de la realidad, en donde los lectores, una vez que entiendan el proceso de elaboración de la teoría, comprenderán la enorme variedad de vías de investigación y desarrollo matemático que ofrece esta teoría,  que lentamente va encontrando una amplia aceptación entre investigadores y científicos que precisan de herramientas estadísticas, si bien el hecho de lanzar una nueva teoría como es ésta, totalmente novedosa en las nuevas definiciones y formulaciones,  elaborando nuevos conceptos y técnicas de contraste de hipótesis, en estadística y  probabilidad, es un proceso  complejo no exento de dificultades, en la medida que implica un proceso de adaptación de los esquemas estadísticos tradicionales a los que esta nueva teoría desarrolla.
 
Rubén García Pedraza, Madrid a 8 de febrero del 2015
https://books.google.es/books?id=lERWBgAAQBAJ&pg=PA51&dq=probabilidad+imposible&hl=es&sa=X&ei=A2neVNzgO8n-UreOgJgJ&ved=0CCIQ6AEwAA#v=onepage&q=probabilidad%20imposible&f=false
Probabilidad Imposible  en Google Libros

 




 

sábado, 26 de enero de 2013

Introducción a la Probabilidad Imposible (Edición 2015)

Introducción a la Probabilidad Imposible (Edición 2015), estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, ya se encuentra disponible en formato ebook para Google Play, yen Google Libros una vista previa en formato PDF.

La vista previa de Google Libros ofrece una lectura gratuita del 20% del total la obra, aproximadamente 80 páginas en donde introducirse en la nueva teoría de Probabilidad Imposible aplicada a la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, y para los que quieran un conocimiento más profundo desde Google Play pueden adquirir ya la versión ebook.

De momento la versión ebook en Google Play se encuentra disponible para los siguientes países: AR, AS, AT, AU, BE, BO, BR, BY, CA, CH, CL, CO, CR, CZ, DE, DK, DO, EC, EE, FI, FR, GB, GR, GT, GU, HK, HN, HU, ID, IE, IN, IT, JP, KG, KR, KZ, LT, LU, LV, MH, MP, MX, MY, NI, NL, NO, NZ, PA, PE, PH, PL, PR, PT, PW, PY, RO, RU, SE, SG, SV, TH, TR, TW, UA, US, UY, UZ, VE, VI, VN, ZA.

Para aquellos países en donde la obra no esté  todavía disponible en Google Play, desde la propia página de Google Libros, si se hace click en cómo conseguir el libro físico, o se hace click sobre el enlace de Lulu.com, desde Google Libros se tiene acceso directo a amazon.com o amazon.es, en donde la obra también se encuentra para público.

Ya desde el mes de enero Introducción  a la Probabilidad Imposible (Edición 2015), estadística de la probabilidad o  probabilidad estadística, se encuentra en formato ebook en amazon.com y amazon.es, en donde también se ofrece una vista previa del libro, aunque ligeramente más restringida que en Google Libros.

Para los que deseen la versión tradicional en papel, el libro físico lo pueden adquirir desde la plataforma de createspace.com, la plataforma digital de amazon para la publicación de libros impresos, que también se comercializan en las plataformas de amazon.com y amazon es.
 
Y por supuesto, y como viene siendo ya tradicional, se puede tener acceso a cualquier formato de la obra, en cualquiera  de las plataformas en donde se está distribuyendo, desde él blog en wordpress de La Librería Matemática

La selección parcial que de la obra ofrece el Programa de Vista Previa de Google Libros ofrece una panorámica general de toda la obra, y de todos los apartados hay prácticamente seleccionada alguna página, en donde los lectores pueden hacerse al menos una idea global de la obra, y para los que estén más interesados en una lectura profunda y atenta tener ocasión de adquirir la obra, ya sea en formato digital o impreso

La obra en formato físico, y en , se compone de un total de 501 páginas,  en donde se condensa una nueva teoría con nuevas aportaciones a la estadística y la probabilidad desde definiciones renovadas a los conceptos tradicionales, una reinterpretación de los conceptos clásicos de tendencia central o dispersión estadística en donde la probabilidad aplicada a la estadística alcanza nuevos desarrollos.

La explicación a algunos de los elementos más fundamentales de la teoría de Probabilidad Imposible ya han sido explicadas en este blog, aunque no son más los elementos más imprescindibles para comprender la teoría, para un conocimiento más exaustivo de hasta donde alcanza la teoría es necesaria una minuciosa lectura, en donde el lector puede comprobar como los desarrollos de la razón crítica aplicada al contraste de hipótesis en estadística inferencial, a partir de las nuevas definiciones en estadística descriptiva, crean un nuevo campo de investigación, en donde esta obra no es más que una simple introducción a un campo de investigación mucho más amplio.

Introducción a laProbabilidad Imposible (Edición 2015), estadística de la probabilidad oprobabilidad estadística, no es más que la punta del iceberg de lo que está por venir, una nueva definición de las ciencias de datos que están impactando con el ahoratan aclamado fenómeno del Big Data. Un modelo estadístico sustentado sobre modelos no lineales en los que se reinterpreta la realidad desde una definición estocástica de los procesos y sistemas, naturales o sociales.

La primera edición de la obra fue en formato físico en el año 2011, desde entonces la obra se ha ido reformulando y actualizando, encontrándose presente ya en diversas bibiliotecas universitarias latinoamericanas y españolas para consulta de expertos y estudiantes. La primera vez que apareció en ebook fue en la actualización de enero del año 2013, y en 2014 fue de nuevo actualizada, tanto la versión ebook y la versión digital. Finalmente la actualización 2015 es la última y definitiva, en próximos años más que actualización de la obra lo que se harán serán publicaciones periodicas en donde se informe de las nuevas actualizaciones  de la teoría, dejando ya de modo permanente la obra de Introducción a la Probabilidad Imposible según la Edición del 2015.

La obra que aquí se expone, Probabilidad Imposible, es una teoría totalmente nueva, llena de nuevos alicientes al estudio de la realidad, en donde los lectores, una vez que entiendan el proceso de elaboración de la teoría, comprenderán la enorme variedad de vías de investigación y desarrollo matemático que ofrece esta teoría,  que lentamente va encontrando una amplia aceptación entre investigadores y científicos que precisan de herramientas estadísticas, si bien el hecho de lanzar una nueva teoría como es ésta, totalmente novedosa en las nuevas definiciones y formulaciones,  elaborando nuevos conceptos y técnicas de contraste de hipótesis, en estadística y  probabilidad, es un proceso  complejo no exento de dificultades, en la medida que implica un proceso de adaptación de los esquemas estadísticos tradicionales a los que esta nueva teoría desarrolla.
 
Rubén García Pedraza, Madrid a 8 de febrero del 2015


 

domingo, 20 de enero de 2013

Las funciones del error en la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, Probabilidad Imposible

La probabilidad es un modelo de estudio estocástico, en donde dadas una serie de opciones o alternativas estudiar cual es la probabilidad que algo suceda, y en tanto que estocástico es el estudio del azar.
La estadística es el estudio de lo que sucede, el recuento estadístico de frecuencias y ocurrencias para la determinación de estadísticos, individuales o muestrales, parámetros desde los cuales establecer los límites racionales de la realidad empírica o positiva, lo que sucede, objeto parcial del conocimiento humano, que por ser humano, siempre será, lógicamente parcial, por cuanto la condición humana, por naturaleza, no puede conocerlo todo, si acaso, y solamente sólo, únicamente lo que esté dentro de su espacio y su tiempo, su historia, y en tanto que parte de la historia, una muestra parcial de la historia, lo que la realidad muestra de sí allá donde ser el humano se halla, ya sea a través de la observación directa, la percepción sensorial, o la observación indirecta a través de instrumentos más sofisticados que permite la observación de sucesos que no están ocurriendo en el mismo lugar donde el investigador se encuentra, ya sean, por ejemplo, microscopios o telescopios, y todo tipo de instrumentos de medición de radiaciones o sistemas de medición diferida.
Todo lo demás, que no sea producto de la percepción, es simplemente mediación social, la transmisión de historia, sea la historia, analítica o empírica, natural o social, o de historias, mitos, leyendas y fábulas, el traspaso de un ser humano a la humanidad de saberes, objetivos o subjetivos, previamente elaborados, una transmisión que según evoluciona la humanidad tecnológicamente, ha progresado de la simple transmisión oral, en la época prehistórica, a la transmisión escrita, en el origen de la historia, y hoy en día la transmisión por todo tipo de soportes informáticos , redes sociales, y medios de comunicación de masas, una mediación social que en todo caso, nuevamente, vuelve a tener por canales de recepción la percepción sensorial, ya sea visual o auditiva, de forma que, ya sea el origen inicial del conocimiento la percepción directa o indirecta del fenómeno o los fenómenos, o la transmisión de historia o mediación social, finalmente, todo proceso en tanto que sensorial es fisiológico, perceptivo, y todo proceso de conocimiento en tanto que fisiológicamente sólo puede llegar a través de los canales sensoriales, es la fisiología humana la que codifica toda la información sensorial que reciben los sensores para transformarlas en códigos fisiológicos, señales que finalmente  sintetizadas por el cerebro, finalmente todo conocimiento, perceptivo directo o indirecto o mediado socialmente, es un conocimiento finalmente dependiente de procesos fisiológicos, subjetivos, empíricos, de los cuales depende el establecimiento de hipótesis, sobre la síntesis lógica de premisas perceptivas sensoriales o mediadas, sobre las que la política científica finalmente deduce las hipótesis para el establecimiento de teorías, modelos y paradigmas.
En tanto que la probabilidad es lo que ocurre en el azar, y la estadística es el estudio de lo que sucede, necesariamente la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística es el estudio de lo que en el azar sucede en el espacio tiempo, en la historia: la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística es el estudio de lo que sucede en el azar de la historia o la historia del azar.
La historia, en tanto que historia de lo que sucede en el espacio tiempo, a través del estudio de los universos espacio temporales de los que se extraen muestras, de ser posible el estudio completo y consistente de toda la historia, toda la historia sería el total de sucesos que han sucedido en el espacio tiempo, ahora bien, ante el interrogante si el espacio tiempo tiene un origen o el espacio tiempo tiene un final, nos remite a la pregunta trascendente de la infinitud de nuestro universo, la hipótesis del infinito, y sería del todo imposible que una naturaleza limitada, es decir racional, como es la condición humana, fuera capaz de conocer el infinito, en tanto que en una naturaleza finita no cabe el infinito. Este tipo de argumentación se explica en el apartado siete de Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística . Otra hipótesis alternativa es que posiblemente el universo sea lo suficientemente grande para que no podamos conocer sus límites, en cualquier caso, el hecho que el universo físicamente tuviera límites, no implica que igualmente, por eso el universo pudiera ser conocido de forma completa y consistente, por la sencilla razón, que dada la capacidad sensorial humana, limitada, racional, es imposible para la percepción humana llegar a percibir la infinitud de cualidades singulares de los universos infinitos que la rodean, volviendo al origen del problema: de lo que nos rodea sólo conocemos muestras, y nada más, y la muestra de lo que conocemos es nuestra muestra conocimiento, lo que limita el conocimiento, es la muestra de lo que conocemos lo que limita racionalmente a nuestro propio conocimiento.
La naturaleza inconsistente e incompleta de las matemáticas radica en la propia naturaleza humana, un ser en sí mismo incapaz de conocer de forma completa o consistente algo, sólo puede generar un conocimiento incompleto o inconsistente, lógicamente las matemáticas, al menos en la actual condición humana, difícilmente serán nunca completas o consistentes, salvo que hubiera un superhombre capaz de conocerlo todo de forma absolutamente completa y consistente. Mientras el ideal del superhombre, o el súper sistema de Inteligencia Artificial, la súper-máquina, no sea posible, todo conocimiento necesariamente sólo puede ser incompleto, luego a falta de conocerlo todo siempre habrá algo que pueda ser inconsistente, aunque ahora no lo sepamos, no importa, en un tiempo suficiente o infinito la verdad es inevitable, todo lo que creamos verdadero y sea falso será inevitablemente falso, y todo lo que supongamos falso y sea verdadero, en un margen de error, siempre y cuando la ciencia progrese, se demostrará verdadero, si bien toda verdad, sólo lo será siempre provisional.
En la medida que una naturaleza fisiológica como la naturaleza humana no lo conoce absolutamente todo surge la contradicción trascendental del conocimiento humano, y es que de todo sólo conoce una parte. Tal como se indica en varias ocasiones en Introducción a La Probabilidad Imposible, lo ideal sería conocerlo todo, más la condición limitada humana implica que no puede conocerlo todo, sólo partes de la realidad, muestras, lo que sucede en su historia, y es la muestra de lo que conoce lo que limita el margen de error del conocimiento.
Si dado un universo posible de cualidades singulares infinitas no podemos conocer todos los detalles particulares, y sólo accedemos a lo que la muestra nos permite conocer, entonces no podemos decir en ningún momento que nuestro conocimiento es absolutamente universal. Porque en todo caso sólo puede ser provisionalmente universal, en tanto que sólo conocemos lo que conocemos, lo que sucede en la muestra, y sobre todo aquello que desconocemos emitimos una hipótesis, dentro de ese margen de error , la inversión de la muestra, y aceptando además  posible nuestra hipótesis empírica  dentro del margen de error racional, establecido en la razón crítica de la política científica, aceptando que la hipótesis es lo que sucede en el universo, una hipótesis cuya sostenibilidad será inversamente proporcional a los márgenes de error, de hecho o racionales, en tanto que a mayor márgenes de error aceptados, de hecho o racionales, es más probable que la hipótesis empírica aceptada racionalmente se demuestre falsa en el mismo instante que un suceso, no contemplado inicialmente en la muestra, pero parte del universo, suceda, demostrando que la hipótesis inicial era falsa, y deba ser refutada por una nueva hipótesis empírica racionalmente más compleja capaz de integrar en el modelo aquel suceso o todos aquellos sucesos, que no quedando explicados dentro de la hipótesis original, deban integrarse en la nueva hipótesis.

El modelo de razón crítica dependerá del tipo de modelo de crítica racional, ya sea individual o muestral, de crítica racional de relaciones diferenciales, que son las explicadas por ahora en el blog, o de cociente, tal como son las proporciones críticas, explicadas en el apartado 11 de Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística,. De los modelos de crítica racional individual explicados en el blog señalar, en estudios de igualdad, los modelos de Validez de Igualdad y Significación de Igualdad, en estudios de sesgo la Validez de Sesgo Positivo y Validez de Sesgo Negativo, Significación de Sesgo Positivo y Significación de Sesgo Negativo, y en modelos omega la Validez Omega . Entre los modelos de crítica racional muestrales el Nivel Muestral Crítico de Igualdad, y el Nivel Muestral Crítico de Sesgo, y en modelos omega, el Nivel Muestral Omega

La provisionalidad del conocimiento es directamente proporcional a los márgenes de error de hecho o racionales que se acepten en la ciencia.
El error de hecho es el error que necesariamente de hecho debe aceptar la política científica al aceptar la parcialidad del conocimiento humano, un conocimiento de hecho parcial porque en tanto que limitada la condición humana al no poder conocerlo todo debe limitarse a conocer lo que puede conocer, siendo plenamente consciente que más allá de los límites del conocimiento posible nada de lo que racionalmente acepta sea verdadero, por cuanto la muestra sólo selecciona una parte, pero la parte del todo no es el todo, si acaso representativa del todo, pero nunca el todo mismo, tal como se explica en varios apartados de Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, y en esa contradicción, al dar por hecho hipótesis racionales sobre muestras parciales, cuando sucede algo imprevisto en la hipótesis inicial al no haber sido seleccionado ese suceso en la muestra original, la hipótesis se refuta, y de nuevo debe volverse a remodelar la hipótesis, en el proceso cíclico y dialéctico del conocimiento provisional, el progreso de las apariencias a la luz, la verdad racionalmente racional, dentro del margen de error que acepte la política científica.
De esta forma el origen del error en la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, lo que sucede en la historia del azar, está en la contradicción entre la condición humana finita frente al infinito de lo que sucede, que en tanto que suceden infinitas cosas, no se puede conocer todo, y es el conocimiento de las cosas de lo que es objeto el conocimiento, si bien nunca lo conoce todo, sólo una parte, lo que la realidad muestra de sí dentro de nuestro espacio tiempo, dentro de nuestra historia, nuestros límites espacio temporales, nuestra muestra de conocimiento, el primer error de hecho en la ciencia es que la ciencia es entonces una ciencia parcial, la ciencia es histórica, luego la ciencia no es imparcial, la ciencia no es neutra, tal como que añoraba en sus principios el paradigma positivista, la ciencia es esencialmente política, ciencia es lo que la política científica dice qué es ciencia.
Y en la misma medida que el error de hecho es el error que de hecho debemos aceptar de la propia naturaleza incompleta o inconsistente humana, en tanto sujeto a unos límites históricos espacio temporales, fisiológicos, el segundo margen de error, el error racional, la razón crítica es un margen de duda o escepticismo, un margen de relatividad o incertidumbre, en esencia la razón crítica es un margen de inconmensurabilidad o nihilismo, en tanto que si sistemáticamente se pone en duda toda  posible explicación causal de la realidad, si de forma metódica y sistemática ponemos en duda toda hipótesis, si siempre ponemos en duda toda causa posible, finalmente lo que realmente ponemos en duda es la idea de causa en sí misma, porque en un margen de incertidumbre posiblemente no exista ninguna causa verdadera, y todo lo que suceda sea accidente o contingente, producto del azar, y lo que decimos ciencia ser sólo producto de la costumbre, y más allá de nuestros límites racionales quizás, y posiblemente quizás, la ciencia deba aceptar un margen de nihilismo en el que muy posiblemente, dentro de ese margen de error o escepticismo empírico, toda posible causa sea falsa, porque el azar lo determina todo, y a largo plazo toda hipótesis causal, en un tiempo suficiente o infinito, inevitablemente falsa, demostrándose finalmente de forma racional que nada es verdadero, dándose la contradicción nihilista que siendo la ciencia falsa es útil para la vida, un razonamiento que de una parte lleva al utilitarismo moral y al positivismo, y de otra parte lleva inexorablemente al vitalismo, en tanto que aunque en realidad no sepamos a nada sobre la vida, la ciencia se revela como  la única forma de garantizar nuestra supervivencia en la lucha por la vida, aunque en realidad no sepamos nada de la vida,  si cada momento es uno y único, o se repite enésimamente en infinitos universos paralelos, o es uno  entre las infinitos posibles,o simplemente, cada momento es único e irrepetible luego eterno. Ante las dudas que genera la vida el racionalismo crítico inevitablemente se transforma en un vitalismo radical cuando la razón crítica se formula las preguntas radicales de la filosofía.
El error en la estadística de la probabilidad o probablidad estadística, en Probabilidad Imposible, tiene básicamente dos funciones, una función gnoseológica, y una función estocástica.
La función gnoseológica del error es relativa al error de hecho, porque de hecho no podemos conocer nada salvo en un margen de error en donde, hasta lo imposible, puede ser inevitable, siempre que tenga un margen de coherencia lógica. En tanto que el margen de conocimiento es inversamente proporcional a lo que desconocemos, y lo que desconocemos es directamente proporcional al margen de error, una de las funciones del margen de error, función matemáticamente desarrollada por el error de hecho, es determinar matemáticamente la probabilidad de refutación de una hipótesis sobre la parte proporcional del universo que se desconoce, la inversión de la muestra.
La función estocástica del error se da en el error racional, la razón crítica, y es la base del indeterminismo en la ciencia. Si la inversión de la muestra, el error de hecho, es la probabilidad de refutación de una hipótesis sobre la base que de lo que no se conoce no se puede hablar, y sin embargo la hipótesis provisional al aceptarla universal explica en teoría por igual a todo un universo, cuando se desconoce todo el universo,  si del universo sólo se conoce una muestra, el error racional es el margen de duda racional o escepticismo empírico, sobre el cual, si toda relación causal se pone sistemáticamente en duda, entonces, el verdadero objeto de duda es la misma idea de causa, porque quizás, posiblemente, en realidad, ninguna causa sea verdadera, luego todo en sí mismo suceda inexorablemente por azar,  porque en un margen de error racional , posiblemente, todo y absolutamente todo, sea sólo accidente y  contingencia. El error racional es la aceptación por la política científica de un margen de nihilismo en el que se produce la contradicción lógico dialéctica que el conocimiento sea al mismo tiempo falso y útil, al menos para la supervivencia de la humanidad, siempre y cuando la política científica, en un margen de responsabilidad moral en sus decisiones científicas,  sea al menos suficientemente lógica, ética.

 Rubén García Pedraza, Madrid 20 de enero del 2013
 

https://books.google.es/books?id=lERWBgAAQBAJ&pg=PA51&dq=probabilidad+imposible&hl=es&sa=X&ei=KMnXVNiMFaXjsATZ6IHgAQ&ved=0CCIQ6AEwAA#v=onepage&q&f=false

 
 
 
http://probabilidadimposible.wordpress.com/                                     
 

 

domingo, 13 de enero de 2013

Nivel Muestral Omega


Modelos omega, Ω, son todos aquellos modelos en donde dada una muestra N la magnitud de ideales es superior a uno e inferior a N, un número de sujetos u opciones ideales entre dos y N menos uno, en donde para ser omega como mínimo tiene que haber dos sujetos u opciones ideales  y un máximo de sujetos u opciones ideales igual a la diferencia de N menos uno.

Supongamos que en un test de opciones múltiples en cada item hubiera más de una respuesta correcta, si por cada item las posibles opciones fueran la muestra N opciones, en donde la probabilidad empírica de cada opción es igual a la puntuación directa o frecuencia de esa opción en particular de ese item determinado a dividir entre el sumatorio de puntuaciones directas o frecuencias de todas las opciones de ese mismo item, de haber más de una respuesta correcta simultáneamente, lo ideal sería que todas las opciones ideales de ese item determinado, en tanto que posibles respuestas correctas simultáneas, tuvieran una probabilidad empírica similar a la probabilidad ideal, la inversión de omega, 1/Ω, mientras que todas aquellas posibles respuestas, opciones, no ideales tendieran a Minima Probabilidad Empírica Posible, la probabilidad cero.

A todas las opciones simultáneamente ideales del mismo item se llamará conjunto omega, Ω, siendo aquel subconjunto de sujetos u opciones ideales, las respuestas verdaderamente correctas, dentro de los N sujetos u opciones ideales que integran el total de posibles respuestas , el total de opciones que admite el item, de las cuales sólo serán correctas las que formen el conjunto omega, Ω, siendo el conjunto omega un subconjunto de N .

Si dado un subconjunto omega de sujetos u opciones ideales dentro de N lo ideal sería que sólo para los sujetos u opciones ideales la probabilidad empírica fuera distinta de cero, mientras para todos los demás sujetos u opciones no ideales lo ideal sería Mínima Probabilidad Empírica Posible, la probabilidad cero, entonces , si para los no ideales lo ideal sería puntuación directa o frecuencia cero, lógicamente lo ideal sería que el sumatorio de las puntuaciones directas o frecuencias fuera el resultado del sumatorio del reparto dado entre los sujetos u opciones ideales de las puntuaciones directas o frecuencias, que siempre y cuando sean ideales en la misma magnitud, en tanto que los sujetos u opciones ideales sean ideales en la misma magnitud y los no ideales sean igual a cero, necesariamente la probabilidad empírica de todo sujeto u opción sería igual a dividir la unidad entre el número total de sujetos u opciones ideales que forman omega, la inversión de omega, 1/Ω, la probabilidad ideal dado un subconjunto omega dentro de N.

A todos los modelos que incluyan dentro de N a un subconjunto omega, en el ejemplo expuesto se ha explicado sobre la base de un estudio tipo test, pero habría muchas situaciones reales además de esta que exigieran un modelo omega, se les llamará modelos omega, y la principal cualidad de los modelos omega es que incluyen dentro de N una magnitud de ideales entre dos y N menos uno.

El motivo principal por el que los modelos omega deben ser superior a uno, un  mínimo de dos sujetos u opciones ideales, es porque de tener sólo un sujeto u opción ideal entonces no serían modelos omega, serían modelos en donde al haber un único sujeto u opción ideal lo ideal sería el estudio del sesgo positivo del único sujeto u opción ideal, en tanto que de haber un único sujeto u opción ideal la probabilidad empírica debería tender a Máxima Probabilidad Empírica Posible,  luego el Nivel de Sesgo tender a Máximo Sesgo, Teórico o Empírico, Posible, luego la Desviación Media o Típica debería tender a Máxima Desviación, Media o Típica, Teórica Posible, luego la crítica racional se podría hacer directamente a través de, a nivel individual, la Varianza o Significación de Sesgo Positivo, así como el resto de proporciones críticas que se explican en el apartado 11 de Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de laprobabilidad o probabilidad estadística, y a nivel muestral mediante el Nivel Muestral Crítico de Sesgo, y tal como se explica en la obra citada, en el mismo apartado, la Significación Muestral de Sesgo Positivo y las Proporciones Críticas muestrales.

En caso que en un modelo dado todos los sujetos u opciones fueran igualmente ideales entonces no sería tampoco un modelo omega, si dada una N cualquiera todos los sujetos u opciones que integran N son igual de ideales entre sí, entonces es un modelo de igualdad de oportunidades, en donde lo ideal es que si todos los sujetos u opciones de N son igual de ideales entre sí, entonces la probabilidad empírica de todo sujeto u opción tienda a probabilidad teórica, el Nivel de Sesgo tienda a cero, y la Desviación Media o Típica tiendan a dispersión cero muestral, y en tal caso la crítica racional a nivel individual, por ejemplo Validez o Significación de Igualdad, y a nivel muestral el Nivel Muestral Crítico de igualdad, además de las proporciones críticas, individuales o muestrales, modelos de crítica racional de igualdad de oportunidades, algunos ya expuestos en el blog y otros expuestos en Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística.

En la medida que lógicamente si dada N de haber un único sujeto u opción lo ideal es tender a dispersión, individual o muestral, máxima, y de ser toda N igual de ideal entre sí lo ideal sería tender a dispersión, individual o muestral, cero, entonces aquellos modelos que dentro de N comprendan una magnitud de ideales entre dos y N menos uno son un tipo especial de modelo en tanto que al haber más de un ideal la dispersión no puede tender a máxima dispersión, sea individual o muestral, y en tantgo que no toda N sea igual de ideal tampoco puede tender a una dispersión, individual o muestral, cero , en tanto que para los modelos omega lo ideal será la dispersión, individual o muestral, ideal.

La dispersión individual se mide en el Nivel de Sesgo, la dispersión muestral se mide en la Desviación Media o Típica.

Si dado un modelo omega lo ideal es la probabilidad ideal, la inversión de omega, 1/Ω, entonces la dispersión individual ideal será igual al Nivel de Sesgo Ideal igual a la diferencia de inversión de omega menos inversión de N.

Nivel de Sesgo Ideal = 1/Ω - 1/N 

La principal cualidad del Nivel de Sesgo Ideal es que siempre ha de ser un sesgo positivo si bien nunca tenderá a Máximo Sesgo Teórico Posible en tanto que mientras halla más de un sujeto u opción ideal simultáneamente entonces la probabilidad ideal nunca será igual a Máxima Probabilidad Empírica Posible.

En la medida que a partir de conocer la probabilidad ideal se puede conocer la dispersión individual ideal dado un modelo omega, la diferencia de inversión de omega menos inversión de N, entonces se podría deducir la dispersión muestral ideal, igual a dividir entre N la suma del resultado de, Nivel de Sesgo Ideal por omega, más el producto de inversión de N por la diferencia de N menos omega, que sería la Desviación Media Ideal.

Desviación Media Ideal =

{ [ (1/Ω -  1/N ) · Ω ] + [ 1/N · ( N - Ω ) ] } : N 

De forma sintetizada la Desviación Media puede aparecer de diversas formas, o bien promedio del duplo del producto de Nivel de Sesgo Ideal por omega, o bien promedio del duplo del producto de inversión de N por la diferencia de N menos omega

Desviación Media Ideal :

{ [ (1/Ω -  1/N ) · Ω ] · 2 } : N  

Desviación Media Ideal :

{ [ 1/N · ( N - Ω ) ] · 2 } : N 

Y si se puede deducir la Desviación Media Ideal, también se podría conocer la Varianza Ideal y la Desviación Típica ideal. La Varianza Ideal sería igual a dividir entre N el resultado de sumar, al produco de omega por el cuadrado del Nivel de Sesgo Ideal, más el cuadrado de inversión de N por la diferencia de N menos omega .

En el momento que se puede deducir logicamente la dispersión ideal, individual o muestral, dada una N que incluya un subconjunto de ideales omega, entre dos y N menos uno, es posible la crítica racional, ya sea a nivel individual o a nivel muestral, los diferentes modelos de crítica racional están expuestos en Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadísica, a nivel individual uno de ellos la Validez Omega, ya explicado anteriormente en este blog, y a nivel muestral, uno de ellos,  el Nivel Muestral omega.

La lógica de la crítica racional es siempre la misma, dada una tendencia máxima o ideal establecer sobre un margen de error o fiabilidad cuando la política científica está dispuesta a aceptar una dispersión empírica individual o muestral, a fin de transformar en racional una hipótesis empírica, pasando a disponer de validez universal de forma provisional.

Dentro de los modelos normales,  aquellos que el ideal es tender o a valores máximos o mínimos, normalmente la probabilidad o razón crítica es igual al producto de la tendencia máxima por un margen de error o fiabilidad, siendo ese margen de error o fiabilidad igual al cociente de la variable moral X, porcentaje de error o fiabilidad, entre cien, de forma que si el valor empírico es igual o inferior a la probabilidad crítica, en estudio de error, se acepta el modelo empírico, o si el valor empírico es igual o superior a la probabilidad crítica, en estudio de fiabilidad, se acepta el modelo empírico.

En la medida que los modelos omega no son normales en tanto que lo ideal no es tender a máxima o mínima, en tanto que en los modelos omega lo ideal es tender al valor ideal que no necesariamente tiene que ser máximo o mínimo, la crítica racional no se hará sobre los valores máximos, se hará sobre los valores ideales, y la la crítica racional de la dispersión empírica se criticará la dispersión empírica en función del margen crítico sobre la dispersión ideal, individual o muestral.

A nivel individual, por ejemplo, la Validez Omega, a nivel muestral , por ejemplo el Nivel Muestral Omega, igual a la diferencia de la Desviación Media o Típica menos probabilidad crítica, cero o positivo se acepta el modelo empírico, siendo la probabilidad crítica igual a la Desviación Media o Típica ideal por el cociente del porcentaje X de fiabilidad entre cien.

En el ejemplo que a continuación se expone se hará sobre Desviación Media, pero si la política científica lo tuviera que hacer sobre Desviación Típica, entonces sustituir Desviación Media por Desviación Típica, y sustituir la Desviación Media Ideal por la Desviación Típica Ideal. 

Nivel Muestral Omega, sobre Desviación Media (DM) :

DM –p(xc) = cero o positivo se acepta

p(xc) = { { [ 1/N · ( N - Ω ) ] · 2 } : N } · ( X : 100 )

X = porcentaje de fiabilidad

 En Probabilidad Imposible hay que distinguir entre dos tipos de modelos de distribución posible, los modelos normales en donde lo ideal es tender a valores máximos o mínimos, y los modelos omega en donde lo ideal es tender a valores ideales omega, en función de los ideales habrá que realizar la crítica racional de lo que sucede a fin de decidir si se acepta la hipótesis empírica por ser suficientemente racional, dentro del margen de error que se acepta, tanto del error racional, decidido por la política científica y establecido en la probabilidad crítica, y el margen de error de hecho aceptado inherentemente por la política científica al aceptar la muestra.

Los modelos omega a diferencia de los modelos normales tendrán modelos de crítica racional diferentes adaptados a la magnitud de sus ideales.

Rubén García Pedraza, Madrid a 13 de enero del 2013
 

https://books.google.es/books?id=lERWBgAAQBAJ&pg=PA51&dq=probabilidad+imposible&hl=es&sa=X&ei=KMnXVNiMFaXjsATZ6IHgAQ&ved=0CCIQ6AEwAA#v=onepage&q&f=false

 
 
 
http://probabilidadimposible.wordpress.com/