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?


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domingo, 16 de junio de 2013

Modelos omega

Los modelos omega son aquellos donde dada una muestra de N sujetos u opciones, se subdivide en dos grupos, de sujetos u opciones no ideales, cuya probabilidad empírica tiende a cero , y de sujetos u opciones ideales, y su probabilidad empírica tiende a la probabilidad ideal, aquella por la cual la distribución de puntuaciones directas o frecuencias tiende a distribuirse entre los sujetos u opciones designados ideales, siendo otra de sus características que sean ideales en igualdad de oportunidades, es decir,  todos igual de ideales. 

Al conjunto de sujetos u opciones ideales se llamará omega, y el símbolo omega, Ω, representa el número de sujetos u opciones ideales que forman el conjunto ideal dentro de N.  


Ω = número de sujetos u opciones ideales  


Se  pueden dar muchas circunstancias por las cuales dentro de N puede haber un grupo de sujetos u opciones especialmente ideales, el conjunto omega, dentro de la definición dada en Introducción a la Probabilidad Imposible. 


En una encuesta de actitudes en donde lo ideal son las actitudes de carácter moral o ética, por ejemplo en una encuesta de actitudes ecológicas, si dada una serie de preguntas o ítems de respuesta múltiple, por cada ítem o pregunta hay al menos una o más opciones ideales, por ser las más ecológicas, lo ideal es que, de dividir la frecuencia de cada opción de respuesta en particular entre la frecuencia total, la suma de la frecuencia de todas las opciones, lo ideal sería que todas aquellas opciones de respuesta de carácter no ecológicas, inmorales, la probabilidad empírica tienda a cero, y las probabilidades empíricas de todas las opciones de respuesta de carácter ecológicas, morales, luego ideales, tiendan a probabilidad ideal. En donde siempre y cuando todas las opciones de respuesta ecológicas o morales, ideales, por cada ítem o pregunta sean igual de ideales, forman un modelo omega, en cuanto dentro de la muestra de opciones en la encuesta habría dos conjuntos, el de opciones de respuesta de carácter ecológico, morales, ideales, y el de opciones de respuesta no ecológico, inmorales, luego no ideales, en donde además se daría el caso que dentro del subconjunto omega, de opciones de respuesta ideales, todas serían igual de ideales.

 

Supongamos un estudio en donde se quiere evaluar el grado de conocimiento o habilidades de una o más personas,  en donde para realizar dicha evaluación se procede a la elaboración de una encuesta de respuesta múltiple, en donde por cada ítem o pregunta hay al menos una o más opciones de respuesta correctas o verdaderas. Nos encontraríamos con el mismo ejemplo que el caso anterior, sólo que en este caso en lugar de opciones de respuestas ideales por su naturaleza ética o moral, serian opciones de respuesta ideales por cuanto fueran  verdaderas. Si dentro de la muestra de opciones de respuesta, hay dos submuestras diferenciadas por diferente motivo, la de respuestas correctas, luego ideales por cuanto lo ideal sería responder siempre la verdad, y la no ideal de respuestas falsas, de igual forma que el caso anterior sobre actitudes ecológicas, si la probabilidad empírica de cada opción es igual a su frecuencia particular entre la frecuencia total de toda la muestra,la suma de la frecuencia de todas las opciones, verdaderas o falsas, de toda la muestra, lo ideal es que la probabilidad empírica de cada opción de respuesta correcta tienda a la probabilidad  ideal, y todas  las demás a cero,


Tanto en el ejemplo de la encuesta de actitudes ecológicas o encuesta de conocimiento, ambos modelos omega corresponderían a un universo de opciones limitadas, sólo que en este caso universos limitados a opciones de respuesta en estudios de encuesta de respuesta múltiple, si bien los  modelos omega también se pueden aplicar a universos de sujetos, entendiendo por sujeto cualquier persona u objeto, sujeto de un predicado donde de la medición de alguna de sus cualidades da lugar a una puntuación directa o frecuencia. 


Si en un estudio experimental en una muestra de un universo de sujetos, en donde el tratamiento experimental pretende incrementar las puntuaciones directas o frecuencias de los sujetos a los que se aplica,  si de un universo dado se extrae una muestra de sujetos dentro de la cual se subdivide la muestra de sujetos en dos conjuntos o grupos, dos submuestras, la submuestra  que se aplica el método experimental, y la de control, siendo lo ideal que a los sujetos u opciones a los que se aplicó el tratamiento experimental tuvieran las mayores puntuaciones directas o frecuencias, entonces, necesariamente, si al final del estudio, para establecer las probabilidades empíricas de todos los sujetos u opciones de toda la muestra, incluidas las dos submuestras, la experimental y la de control, la probabilidad empírica de cada sujeto u opción, sea del grupo experimental o de control, es igual a su puntuación directa o frecuencia particular entre el sumatorio de puntuaciones directas o frecuencias de todos los sujetos u opciones de la muestra, incluyéndose tanto los del grupo experimental y control, lo ideal es que conforme las puntuaciones directas o frecuencias de los sujetos u opciones del grupo experimental se incrementen, de forma inversamente proporcional tiendan a cero las puntuaciones directas o frecuencias de los sujetos u opciones del grupo de control, cuanto más tiendan a cero las probabilidades empíricas del grupo de control, mayor tendencia de las probabilidades empíricas del grupo experimental a la probabilidad ideal.
 

Al conjunto dentro de la muestra N formado por los sujetos u opciones ideales se llamara omega, y si el total de la distribución de puntuaciones directas o frecuencias es igual al sumatorio de las puntuaciones directas o frecuencias, y la suma de las probabilidades empíricas igual a la unidad, de darse el caso ideal que sólo los sujetos u opciones ideales tienen puntuación directa o frecuencia distinta de cero, luego probabilidad empírica distinta de cero, en tanto que los sujetos u opciones no ideales tenderían a puntuación directa o frecuencia cero, luego la probabilidad empírica tendería a cero, y siendo todos los sujetos u opciones ideales de omega igual de ideales entre sí, necesariamente la probabilidad ideal de cada sujeto u opción ideal, también llamados sujetos u opciones omega, sería igual a la división de la unidad entre omega. 

1/Ω= probabilidad ideal

En aquellos universos en donde el objeto no sea tanto reducir a cero la puntuación directa o frecuencia de los sujetos u opciones no ideales, más bien el incremento de las puntuaciones directas o frecuencias de los ideales, igualmente se observa que cuanto más aumente la puntuación directa o frecuencia de los ideales, más aumenta proporcionalmente su probabilidad empírica, luego de forma inversamente proporcional tenderá a cero la probabilidad empírica de los sujetos u opciones no ideales.
 
La probabilidad ideal es aquella probabilidad a la cual debería tender todo sujeto u opción ideal por el simple hecho de pertenecer a omega, siempre que se den condiciones omega, que dentro de N halla dos grupos: uno formado por sujetos u opciones ideales, sujetos u opciones omega, y el de sujetos u opciones no ideales; y los sujetos u opciones ideales adscritos al conjunto omega sean todos igual de ideales entre sí, no habiendo sujetos más ideales que otros, que en tal caso ya no se estudiaría mediante el Segundo Método, aquel que estudia el comportamiento de los sujetos u opciones a través de observar el comportamiento de sus probabilidades empíricas, en tal caso, de haber sujetos u opciones más ideales que otros, dentro de una categorización jerárquica de ideales, se estudiaría aplicando la Distribución Efectiva, que se detalla en el apartado 22 de Introducción a la Probabilidad Imposible. Los modelos omega se explican tanto en el apartado 10, apartado 11, su aplicación al Primer Método en el apartado 12, en el apartado 15 aplicado a Puntuación Típica, y en el apartado 20 para la estadística intermedicional.
 
En Probabilidad Imposible se diferencia entre modelos normales y modelos omega, en la medida que los modelos omega son aquellos que tienden a los ideales, luego tienden a una dispersión ideal. Los modelos normales son aquellos en donde la dispersión oscila entre cero o  máxima, dependiendo del objeto de estudio, y bajo condiciones normales, la tendencia normal de la muestra sea media aritmética, inversión de N.
 
Dentro de la dispersión hay que diferenciar entre dispersión individual y dispersión muestral. La dispersión individual se mide a través del Nivel de Sesgo, que es la diferencia de probabilidad empírica menos la probabilidad teórica, inversión de N, que en Probabilidad Imposible asume la función de media aritmética de las probabilidades empíricas. En la medida que en los modelos omega la probabilidad empírica del sujetos u opciones ideales es a probabilidad ideal,  entonces el Nivel Sesgo Ideal es igual a probabilidad ideal menos inversión de N.
 
Nivel  de Sesgo Ideal = 1/Ω - 1/N

Si dado un modelo omega, la magnitud de sujetos u opciones omega es representado por el símbolo omega, Ω, el conjunto o número de sujetos u opciones ideales que forman el subconjunto ideal dentro una muestra dada, si se diera el caso ideal que en un modelo omega todas las probabilidades empíricas de sujetos u opciones omega fuera igual a probabilidad ideal, y la probabilidad empírica de todos los sujetos no ideales fuera igual a cero, por ejemplo, que en una encuesta sobre actitudes ecológicas, sólo las opciones de respuesta de carácter ecológicas tengan una frecuencia distinta de cero, y las demás opciones de respuesta no ecológicas tuvieran cero frecuencia, entonces, el sumatorio de todos los Niveles de Sesgo de todos los sujetos u opciones no ideales sería igual al producto del número de sujetos u opciones ideales, omega, Ω, por el Nivel de Sesgo Ideal.  

( 1/Ω -  1/N) · Ω = sumatorio de Sesgos Ideales de cumplirse el ideal para todo sujeto u opción ideal

Y en tanto que por ley estadística, todo el sesgo positivo compensa al negativo y viceversa, el producto de omega, Ω, por el Nivel de Sesgo Ideal sería igual al producto del resto de sujetos u opciones no ideales, N menos omega, por el valor absoluto de inversión de N, que es el Máximo Sesgo Negativo Posible.


( 1/Ω - 1/N) · Ω =/ - 1/N / · ( N – Ω )  

La suma de ambos productos entre N sería igual a la Desviación Media Ideal.
 
 Desviación Media Ideal=
 
{ [ ( 1/Ω - 1/N) · Ω ] + [ 1/N  · ( N – Ω ) ] } : N

La cual se puede simplificar diciendo, Desviación Media Ideal igual al promedio del duplo del producto de omega por Nivel de Sesgo Ideal

 Desviación Media Ideal=
 
{ [ ( 1/Ω - 1/N) · Ω ] · 2} : N

Aunque también se podría escribir, Desviación Media Ideal igual al promedio del duplo del producto del valor absoluto de Máximo Sesgo Negativo Posible, inversión de N, por la diferencia de N menos uno.

 Desviación Media Ideal=
 
{  [ 1/N  · ( N – Ω ) ]· 2  } : N

Cualquiera de estas tres expresiones de Desviación Media Ideal es válida, si bien la que más se utiliza en Introducción a la Probabilidad Imposible es la segunda, Desviación Media Ideal igual al promedio del duplo del producto del Nivel de Sesgo Ideal por omega.

Desviación Media Ideal=
 
{ [ ( 1/Ω - 1/N) · Ω ] · 2} : N  

Evidentemente si podemos calcular la Desviación Media Ideal, en caso de que se cumplan los ideales, que sólo los sujetos u opciones ideales tengan probabilidades empíricas distintas de cero, y los demás tiendan o sean iguales a cero, entonces podemos calcular la Varianza Ideal .

 Varianza Ideal=
 
{ [ ( 1/Ω - 1/N) ² · Ω ] + [  1/N ² · ( N – Ω ) ] } : N  

Se recuerda que siempre que en Introducción a la Probabilidad Imposible se escribe “1/N²” simboliza que lo que se eleva al cuadrado es el resultado de la inversión de N. Y de la misma forma que se obtiene la Varianza Ideal, su raíz cuadrada igual a Desviación Típica Ideal. 

Desviación Típica Ideal=
 
√{ { [ ( 1/Ω - 1/N) ² · Ω ] + [  1/N ² · ( N – Ω ) ] } : N }

La  dispersión en modelos omega a diferencia de los modelos normales, no tenderán a la oscilación entre cero o máxima, por el sencillo motivo que la probabilidad ideal de los sujetos u opciones ideales tampoco tenderá a máxima o mínima, únicamente tenderá a parámetros de comportamiento ideal, según la magnitud de los ideales en función de los cuales su dispersión se ajustará al comportamiento ideal, si bien siempre los ideales dependerán de la política científica que determina los fines y objetivos  de la ciencia . 

Rubén García Pedraza, Madrid a 16 de junio 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/                                     
 
 
 

 

 

sábado, 8 de junio de 2013

La probabilidad ideal

La probabilidad ideal es una probabilidad estadística, propia de los modelos omega en la teoría de Probabilidad Imposible, y designa la probabilidad de todo sujeto u opción ideal de una muestra N donde no todos los sujetos u opciones son ideales, dado que de  ser toda N igualmente ideal sería un modelo normal cuyo objeto de estudio sería la igualdad de oportunidades. Los modelos omega son aquellos en donde dentro de N hay dos tipos de sujetos u opciones claramente diferenciados, aquellos sujetos u opciones ideales cuya probabilidad empírica debe ser igual a probabilidad ideal, y aquellos sujetos u opciones no ideales cuya probabilidad empírica debería ser igual a cero.

Supongamos  que hacemos estudio  a través de encuestas en donde por cada ítem de respuesta múltiple hay más de una opción correcta o ideal, y lo ideal sería que las personas encuestadas por cada ítem respondiera o señalara en cada pregunta todas las opciones o respuestas correctas o ideales dentro del ítem, y dejará sin responder o marcar aquellas opciones de respuesta incorrectas o no ideales. Este tipo de estudio respondería a un universo de opciones limitadas, las respuestas u opciones que permitiera la encuesta, dando la posibilidad de múltiples opciones o respuestas por cada ítem o pregunta, habiendo dos tipos de respuesta u opción, correctas o ideales, o incorrectas o no ideales, lo que sería un modelo omega, en donde todas aquellas respuestas u opciones ideales serían igualmente de ideales entre sí. Al final del estudio lo ideal sería que la frecuencia de las opciones incorrectas o no ideales por ítem fuera cero, y suma total de la frecuencia, o frecuencia total, fuera resultado de aquellas respuestas u opciones correctas o ideales.

De igual manera, si en una encuesta,  aunque por cada ítem o pregunta sólo hubiera una única respuesta u opción ideal, si en el estudio , independientemente del ítem o pregunta, el cálculo de la probabilidad empírica de cada respuesta u opción es igual a la división de su frecuencia particular entre la suma total de la frecuencia de todas las respuestas u opciones de todas las preguntas o ítems de la encuesta, la frecuencia total de toda la encuesta, entonces, el subconjunto de respuesta u opciones correctas ideales sería igual al número de respuestas correctas o ideales que hay en total en toda la encuesta, siendo entonces todas las demás respuestas u opciones de la encuesta incorrectas o no ideales.

Se dice, en Introducción a la Probabilidad Imposible, que son modelos omega aquellos que dentro la muestra N de sujetos u opciones, comprenden un subconjunto de sujetos u opciones ideales dentro de N. Este subconjunto de ideales dentro de N tiene que ser lógicamente superior a uno e inferior a N, es decir, el subconjunto de ideales dentro de N en modelos omega tiene que oscilar entre dos y N menos uno, siendo dos el mínimo de sujetos u opciones ideales dentro de N para ser un modelo omega, siendo N menos uno el número máximo de sujetos u opciones dentro de N para ser un modelo omega.

El motivo por el cual los modelos omega no pueden ser inferior a dos es porque de ser sólo un único sujeto u opción ideal sería un modelo normal de sesgo positivo en donde de toda N sólo habría un único ideal, y de haber cero sujetos u opciones ideales, toda la muestra sería no ideal, luego lo ideal sería probabilidad empírica cero para toda la muestra, luego  entonces el ideal sería una muestra de ceros, un subtipo dentro de los estudios de sesgo negativo en los modelos normales, en Introducción a la Probabilidad Imposible.

El motivo por el que los modelos omega no pueden ser superiores a N menos uno es porque si toda N es igualmente ideal sería un modelo normal de tendencia a igualdad de oportunidades.

Una diferencia entre los modelos normales y los modelos omega, es que mientras en los modelos normales la dispersión puede oscilar entre cero o máxima, máxima en estudios de sesgo positivo, dispersión cero bajo condiciones normales en tendencia a media aritmética, inversión de N, 1/N, en los modelos omega la dispersión tiende hacia una dispersión ideal en función de la magnitud de ideales de la muestra, siendo la magnitud de ideales, en la muestra N, el subconjunto ideal formado por los sujetos u opciones ideales dentro de N, a diferencia de los demás sujetos u opciones de N que no forman parte del subconjunto ideal, el subconjunto de sujetos u opciones no ideales.

Mientras en los modelos normales donde el ideal es la igualdad de oportunidades lo ideal es que para toda la muestra N la probabilidad empírica tienda a probabilidad teórica, inversión de N, 1/N, en los modelos omega dado que no toda N es igual de ideal, a razón de la existencia de dos subconjuntos, el subconjunto de sujetos u opciones ideales, que se llamará omega,Ω , y el subconjunto no ideal formado por los demás sujetos u opciones no ideales, fuera de omega,  lo ideal sería que para todos los sujetos u opciones no ideales la probabilidad empírica sea la  Mínima Probabilidad Empírica Posible, cero, lo verdaderamente ideal para todos los sujetos u opciones no ideales es que su probabilidad empírica sea igual a cero, Mínima Probabilidad Empírica Posible, y para los sujetos u opciones ideales , siempre y cuando todos los sujetos u opciones ideales dentro de omega sean igualmente de ideales, la probabilidad ideal de todo sujeto u opción del subconjunto omega debe ser la  misma, igual a la división de la unidad, siendo la unidad la suma de las probabilidades empíricas en cualquier modelo , normal u omega, el total de la distribución empírica,  unidad a dividir entre el número de sujetos u opciones ideales dentro de omega.

1/Ω = probabilidad ideal para todo sujeto u opción ideal de omega

Ω = número de sujetos u opciones ideales dentro de N

En los modelos omega, aquellos que comprenden dentro de N dos subconjuntos, de sujetos u opciones ideales, el subconjunto omega, y de sujetos u opciones no ideales, se simbolizará con el símbolo de la letra omega del alfabeto griego,Ω , al subconjunto de sujetos u opciones ideales, de forma que el símbolo omega,Ω , simboliza el número de sujetos u opciones ideales dentro de N en un modelo omega. El subconjunto no ideal, el número de sujetos u opciones no  ideales, será igual a la diferencia del número total de sujetos u opciones en la muestra, N, menos el número de sujetos u opciones ideales pertenecientes al subconjunto omega, es decir, el número de sujetos u opciones no ideales será igual a N menos omega, “N – Ω”.

N – Ω = número de sujetos u opciones no ideales dentro de N y fuera de omega

La razón por la cual en este tipo de modelos se llamará omega a los ideales, recibiendo tales modelos el nombre de modelos omega, se debe a que deben partir de una definición clara y a priori de los ideales, siendo los ideales los fines últimos de la voluntad humana. Si en matemáticas a menudo los símbolos suelen escogerse del alfabeto griego, la última letra es omega, dada la necesidad de tener que escoger un símbolo para diferenciarlo de los modelos más normales, donde el fin último de la voluntad humana ya sea la máximas, mínima, o valores centrales, ya hay símbolos convencionales.

Mientras para todos los sujetos u opciones no ideales, N – Ω, lo ideal es que tuvieran probabilidad empírica igual a cero, la Mínima Probabilidad Empírica Posible, para todos los demás sujetos u opciones ideales en omega, Ω, lo ideal es que tengan todos por igual la misma probabilidad ideal, igual a la unidad entre omega, 1/Ω. En la medida que la probabilidad ideal es igual a la unidad entre omega, a la probabilidad ideal también se llamará inversión de omega.

El motivo por el que la probabilidad ideal o inversión de omega, 1/Ω, es igual a la división de la unidad entre el número de sujetos u opciones ideales, omega, dentro de N, se debe  a que, si en el Segundo Método, en absolutamente todo estudio posible, salvo el margen de error aceptado en el truncamiento decimal, la suma de las probabilidades empíricas de todos los sujetos u opciones de la muestra N es igual a la unidad, entonces, en caso de cumplirse lo ideal en los modelos omega, que todos los sujetos u opciones no ideales tengan probabilidad empírica cero, luego toda la muestra de puntuaciones directas o frecuencias sea repartida entre los sujetos u opciones ideales dentro de omega, cumpliéndose además el ideal que si siendo todos los valores omega igualmente ideales la distribución de las puntuaciones directas o frecuencias entre los sujetos u opciones ideales se distribuya entre sólo entre ellos en igualdad de oportunidades, y sólo entre ellos, entre los sujetos u opciones ideales de omega, entonces, si todos los no ideales tienen cero puntuación directa o frecuencia, y todos los ideales tuvieran la misma puntuación directa o frecuencia, necesariamente todos los sujetos u opciones ideales de omega deberían tener la misma probabilidad empírica, que siendo la unidad el total de la distribución empírica, en cualquier clase de modelo, normal u omega, entonces lo ideal es que la unidad se distribuyera solamente entre los sujetos u opciones omega, lo que sería igual a dividir la unidad entre omega, 1/ Ω,  la probabilidad ideal, la inversión de omega,

La probabilidad ideal  únicamente se puede aplicar a los modelos omega, aquellos en donde de una muestra N hay un subconjunto de sujetos u opciones igualmente de ideales. En aquellos modelos en donde hubiera una muestra N en donde habiendo sujetos u opciones más ideales que otros, pero dentro de los sujetos u opciones ideales no todos fueran igual de ideales, habiendo sujetos u opciones más ideales que otros, entonces no se aplicarían los  modelos omega, que en tato utilizan probabilidades empíricas son propios del Segundo Método, debería aplicarse la Distribución Efectiva.

Probabilidad Imposible es una teoría que desarrolla un nuevo campo de estudio, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, siendo una teoría que surge en la primavera del 2001, a partir de una primera intuición, el hecho que un suceso tenga probabilidad empírica cero, en cualquier tipo de universo, infinito o limitado, o probabilidad teórica cero en universos infinitos, no implica que sea imposible, pudiendo ser inevitable bajo determinadas circunstancias lógicas.

Desde esta primera intuición empecé una nueva teoría matemática y un nuevo campo de estudio que ha ido haciéndose más complejo evolucionando hacia un modelo no lineal, caótico e indeterminista, manteniéndose la obra inédita hasta la primera publicación de Introducción a la Probabilidad Imposible en formato libro físico en diciembre del 2011, y distribuido entre diversas universidades latinoamericanas y españolas, y desde enero del 2013 en formato ebook versión kindle, y desde abril del 2013 en formato ebook versión PDF.

Dentro de la metodología de Probabilidad Imposible hay que diferenciar entre el método analítico, el silogismo aplicado a la tendencia, el silogismo de la tendencia, en la investigación pura para el desarrollo de este nuevo campo de estudio, la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, y los métodos sintéticos, aquellos métodos estadísticos producto de la investigación pura y que se pueden aplicar a las ciencias sintéticas.

Dentro de los métodos sintéticos de Probabilidad Imposible para la investigación aplicada a las ciencias sintéticas, naturales o sociales, el primero de ellos fue el Impacto del Defecto, el 11 de septiembre del 2011, y el Segundo Método el 16 de octubre del 2002.

Mientras el Segundo Método es aquel método que utiliza probabilidades empíricas en la crítica racional de las ideas, el contraste de hipótesis, el Impacto del Defecto no utiliza la probabilidad empírica, en la medida que el primer factor del cociente, de la probabilidad empírica, se multiplica por un valor que mide la gravedad ponderada del ítem.

El Impacto del Defecto lo que estudia es que si dentro de N hay diferentes sujetos u opciones de riesgo, ineficacia o ineficiencia, lo que pretende medir es el grado de impacto de estos valores en un proceso o sistema.

Si el Impacto del Defecto, mide el grado de impacto de los defectos en un proceso o sistema, la Distribución Efectiva hará justo lo opuesto, de forma que el primer factor del cociente, de la probabilidad empírica, lo multiplica por un valor de efectividad ponderada, midiendo el grado de eficacia, eficiencia, efectividad, en un proceso o sistema, en donde todos los sujetos u opciones, ítems de efectividad, contribuyen, aunque no por igual, al aumento de la efectividad, habiendo sujetos u opciones, ítems o valores, más ideales que otro en el aumento de la efectividad en el proceso o sistema.

Si dentro de una muestra N hay un subconjunto de ideales omega, Ω, siendo los valores ideales igualmente ideales entre sí, el método que debe aplicarse es el Segundo Método, utilizando modelos omega. Si dentro de una muestra N existe una gradación en el grado de importancia ponderada de los valores ideales que representa cada sujeto u opción en el conjunto de la muestra, entonces debe aplicarse Distribución Efectiva.

La  mayor parte de Introducción a la Probabilidad Imposible se centra en el Segundo Método, dentro del Segundo Método se pueden localizar desarrollos de los modelos omega en el apartado 10, en donde se hacen ejemplos de diferentes tipos de muestras, modelos, y tipos de estudio, en el apartado 11 en donde se muestran modelos de contraste de hipótesis específicos para modelos omega, y en relación a los estudios inter-medicionales se aplican los modelos omega en el apartado 20. El Impacto del Defecto se explica en el apartado 21, y la Distribución Efectiva en el apartado 22.

En Probabilidad Imposible para el estudio de la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, la aplicación lógica de la estadística a la probabilidad o la probabilidad o a la estadística, hay que diferenciar entre método analítico, el silogismo aplicado a la tendencia, el silogismo de la tendencia, y los métodos sintéticos, y dentro de los métodos sintéticos se encuadra el Segundo Método, en el cual los dos principales modelos de referencia para el estudio aplicado a modelos empíricos serían los modelos normales  y los modelos omega, siendo la probabilidad ideal aquella a la que debería tender todo sujeto u opción ideal que formará parte del subconjunto de sujetos u opciones ideales omega, siempre y cuando, todos los ideales de omega fueran igualmente de ideales entre sí.

Rubén García Pedraza, Madrid a 8 de junio 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/                                     
 

 
 

miércoles, 11 de abril de 2012

La Validez Omega


Tal como se desprende de las anteriores explicaciones sobre Validez de Igualdad , Validez de Sesgo Positivo , y Validez de Sesgo Negativo , los anteriores modelos de Validez únicamente son pertinentes en caso que la crítica racional se realice sobre modelos muéstrales normales , aquellos en los cuales la dispersión empírica de la muestra puede oscilar entre cero y máxima . La dispersión empírica muestral sólo puede oscilar entre cero y máxima cuando en un modelo normal lo normal sería el comportamiento de todo de acuerdo al ideal de igualdad de oportunidades , que entonces la tendencia de la dispersión empírica individual , Nivel de Sesgo , o la dispersión empírica muestral ,   Desviación Media o Típica , debería tender a cero , o cuando de toda la muestra hubiera un sujeto u opción excepcional que por la razón que sea tendiera a máxima dispersión posible , que entonces a nivel individual ese sujeto u opción en particular tendería a Máximo Sesgo Teórico Posible , unidad menos inversión de N, al mismo tiempo que todos los demás sujetos u opciones diferentes , N menos uno, tenderían a Máximo Sesgo Negativo Posible , valor absoluto de inversión de N, 1/N , en tanto que la probabilidad empírica del ideal tendiera a la unidad, Máxima Probabilidad Empirica Posible , y de todos los demás a cero, Mínima Probabilidad Empírica Posible , luego a nivel muestral la Desviación Media o Típica tenderían a Máxima Desviación Media o Típica.

Ahora bien , se pueden dar modelos en donde no necesariamente se debe dar la dispersión individual o muestral en una dimensión de todo o nada , cero o máxima, modelos cuya oscilación de la dispersión no tenga porque seguir un patrón de mínimos o máximos en función de si el ideal es la igualdad de oportunidades , o sólo hay un único ideal en toda N , modelos que por esta razón , en tanto que hubiera una magnitud de ideales en N entre dos y N menos uno se deben considerar modelos omega .

Supongamos que en un test de respuesta múltiple hubiera algún item en donde hubiera más de una opción válida , siendo todas las opciones que fueran válidas igual de válidas entre sí , es decir , no es que halla opciones más válidas que otras , todas aquellas opciones verdaderamente válidas entre si dentro del tiem tienen el mismo valor ponderado de idoneidad en la respuesta , es más , incluso lo deseable es que en ese item todas las opciones que fueran igualmente válidas fueran respondidas en el test .

Por ejemplo , en un test de astronomía se hace la siguiente pregunta “¿Cuáles de los siguientes astros son planetas de nuestra galaxia?” , y se da espacio a las siguientes seis opciones : “ Mercurio , Phobos,  Júpiter, Europa, La Luna , Venus” ; de estas seis opciones lo ideal es que la persona que responde al test únicamente marque como respuestas correctas : Mercurio , Júpiter , y Venus ; es decir de las seis opciones son sólo validas tres opciones únicamente , es decir , de N igual a seis sólo hay tres opciones ideales , aquellas que responden al objeto de la pregunta , dado que Europa y La Luna no son planetas , son satélites , y Phobos es un asteroide .

En un modelo N donde hubiera una magnitud de ideales en N superior a uno e inferior a N se dirá que es un modelo omega , por la sencilla razón que no será un modelo normal, entendiendo por modelo normal aquel donde la oscilación de la dispersión es entre cero o máxima , habiendo tendencia a dispersión , individual o muestral , cero si todos los sujetos u opciones que forman N son iguales entre , habiendo tendencia a dispersión máxima únicamente cuando de N hay un único sujeto u opción ideal .

En el momento que no toda N es igual entre sí y sin embargo hay más de un sujeto u opción ideal , entonces , y sólo entonces , se definirá ser un modelo omega , aquel cuya dispersión ideal sea tender a la dispersión ideal .

Se dice que la dispersión ideal de un modelo omega es aquella resultante de que todos los sujetos u opciones definidos ideales dentro de omega tengan la misma probabilidad empírica , al mismo tiempo que todos los demás sujetos u opciones no ideales tienden a probabilidad empírica cero , Mínima Probabilidad Empírica  Posible , de forma que la Desviación Media Ideal será igual al promedio del duplo del producto de omega por la diferencia de inversión de omega menos inversión de N . El símbolo omega , Ω , englobará a todos los sujetos u opciones ideales , luego la inversión de omega , “1/ Ω”, será la probabilidad empírica ideal al cual deberían tender todos los sujetos u opciones ideales incluidos en el valor omega. .

Desviación Media Ideal = { [ ( 1/ Ω – 1/N ) · Ω ] · 2 } : N

Ω = Mercurio , Venus , Júpiter = 3

1/ Ω = 1/3

En el instante que ya hemos definido un modelo omega , en contraposición a un modelo normal , diferenciándose un modelo omega de un modelo normal en que en un modelo omega se admite un número de ideales en N inferior a N y superior a uno , es decir , una magnitud de ideales entre dos y N menos uno , entonces es cuando también se puede conocer cual debería ser el sesgo ideal de un sujeto u opción ideal , en la medida que si la probabilidad ideal de cualquier valor omega debe ser la inversión omega .

1/ Ω = probabilidad empírica ideal para todo valor de Ω
Necesariamente el sesgo ideal de cualquier valor omega debe ser la diferencia de la inversión de omega menos la inversión de N .

1/ Ω – 1/N = sesgo ideal para cualquier valor de  Ω

De forma que si conocemos cual debería ser el sesgo ideal de cualquier valor omega , de igual forma se podría valorar críticamente si el Nivel de Sesgo de cualquier sujeto u opción omega se aproxima críticamente de forma suficiente a lo que debería ser el sesgo ideal para determinar si está dentro o no de lo aceptable racionalmente .

La crítica racional en la Validez Omega lo que determinará es que el Nivel de Sesgo de un sujeto u opción omega está dentro del margen de error dispuestos a aceptar en la política científica para decidir si ese sujeto u opción omega es suficientemente ideal , en términos de que su comportamiento empírico está dentro del margen de error en que aceptaría la política científica . En la medida que la realidad por sí misma es producto de la variable aleatoria de la realidad en sí misma sobre todo , y ante la ausencia de validez absoluta de nada la ciencia únicamente acepta provisionalmente verdades parciales sobre todo , únicamente cabe la posibilidad de sobre una muestra particular inferir un comportamiento universal dentro del margen de error que la política científica esté dispuesta a aceptar , para lo cual , a fin de determinar si un comportamiento ideal particular está dentro del margen de error de la política científica , se deberá determinar la razón crítica sobre la que realizar la crítica racional de lo que sucede .

En la Validez Omega la crítica racional lo que hará será un contraste entre el Nivel de Sesgo del sujeto u opción omega y el margen de error que la política científica está dispuesta a aceptar , de divergencia entre el modelo empírico y el modelo realmente ideal , de manera que si el modelo empírico está dentro del margen de error se aceptará provisionalmente que está dentro de lo que la política científica está dispuesta a aceptar provisionalmente ideal , aceptando un margen de error en el cual posiblemente la decisión estadística sea posiblemente falsa , un margen de error necesario por cuanto en tanto se considera que la razón humana es limitada , y la verdad absoluta , la verdad pura, fuera del alcance de nuestras limitaciones sensoriales y subjetivas , en la medida que todo conocimiento es un conocimiento parcial , pues sólo conocemos partes de la realidad , muestras , es  materialmente imposible para la razón moderna conocer absolutamente todo, la verdad pura está fuera del alcance de la razón humana , la aceptación del margen de error se muestra absolutamente inevitable .

Lo único que puede hacer la ciencia para controlar el margen de error , y garantizar la máxima fiabilidad posible es reducir siempre los márgenes de error al mínimo porcentaje de error dispuestos a aceptar en nuestras decisiones científicas . La política científica de acuerdo a sus criterios lógico racionales establecerá los márgenes de error dentro de los cuales decidirá transformar en universal una proposición particular , haciendo hipótesis racional una hipótesis en principio empírica , luego sensorial y subjetiva, transformada en racionalmente científica únicamente de forma provisional , en tanto que el error aceptado es un error posible .

La forma en que la política científica establecerá la razón crítica en la crítica racional del Nivel de Sesgo de los sujetos u opciones ideales será de la siguiente forma , producto del sesgo ideal , inversión de omega menos inversión de N , por el porcentaje de error dispuestos a aceptar entre cien .

Razón o probabilidad crítica en Validez Omega

p(xc) = ( 1/ Ω – 1/N ) · ( X : 100 )

X = porcentaje de error 

De esta manera la Validez Omega será igual a la diferencia de la razón crítica o probabilidad crítica aceptada por la política científica menos el Nivel de Sesgo , de aquel sujeto u opción ideal dentro de omega , si el resultado de la diferencia es cero o positivo se acepta que el comportamiento empírico del ideal está dentro del margen de error dispuestos a aceptar en el ideal por la política científica .
Validez Omega

p(xc) – ( p(xi) – 1/N ) = cero o positivo se acepta ideal

p(xc) = ( 1/ Ω – 1/N ) · ( X : 100 )

X = porcentaje de error 
En el momento que en la Validez Omega la política científica acepta el comportamiento empírico del ideal dentro de lo que debería ser un comportamiento ideal , entonces la hipótesis empírica , en tanto que de origen sensorial o subjetiva , se transforma en provisionalmente racional , parte de la ciencia , dentro de un margen de error en el cual todo es posible , incluso que la propia hipótesis aceptada racionalmente provisional sea en realidad verdaderamente falsa , un riesgo que únicamente se puede reducir al máximo mediante minimizar el margen de error y maximizar la fiabilidad , aunque no deja de ser , por mínimo que sea el error , un margen posible ,  un margen de error que la política científica acepta dentro de la ciencia , en la cual la realidad puede ser en sí misma una variable aleatoria , y toda la ciencia en sí misma una maravillosa apariencia , no exenta de cierto romanticismo o poesía , haciendo del ser humano un verdadero Prometeo dispuesto a todo para alcanzar la luz , el conocimiento , o la razón  moderna.

Rubén García Pedraza , a Madrid a 11 de abril del 2012

 
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