231 matches
-
ontologice ale determinabilității, ci limitele pe care fragilitatea cunoștințelor noastre de la un moment dat ni le impune. Pe baza cunoștințelor sale limitate, care pot fi mereu îmbunătățite, decidentul atribuie probabilități de întâmplare diferitelor evenimente. În fapt, teoria actuală a deciziei probabiliste utilizează ceea ce curent este desemnat ca probabilități de tip bayesian și care sunt probabilități subiective, estimări probabiliste ale subiecților, și nu probabilități obiective. Indiferent dacă lumea, în mod real, este complet deterministă sau nu, capacitatea noastră de cunoaștere și deci
Spre o paradigmă a gîndirii sociologice by Cătălin Zamfir () [Corola-publishinghouse/Science/2238_a_3563]
-
Pe baza cunoștințelor sale limitate, care pot fi mereu îmbunătățite, decidentul atribuie probabilități de întâmplare diferitelor evenimente. În fapt, teoria actuală a deciziei probabiliste utilizează ceea ce curent este desemnat ca probabilități de tip bayesian și care sunt probabilități subiective, estimări probabiliste ale subiecților, și nu probabilități obiective. Indiferent dacă lumea, în mod real, este complet deterministă sau nu, capacitatea noastră de cunoaștere și deci și de predicție este, la un moment dat, limitată, motiv pentru care nu putem lucra decât cu
Spre o paradigmă a gîndirii sociologice by Cătălin Zamfir () [Corola-publishinghouse/Science/2238_a_3563]
-
ele de natură ontologică sau cognitivă), deși asumă condiția de incertitudine, reprezintă tot cazul deciziei certe. Calculul decizional continuă să fie absolut riguros, doar că de această dată lucrează cu probabilități. Rezultatul său este tot cert, dar într-un sens probabilist. Atribuirea de probabilități reprezintă o modalitate de „îmblânzire” a incertitudinii, de absorbție a ei într-un calcul rațional cert. După ce probabilitățile au fost atribuite, indiferent prin ce metodă și cât de sigură este o asemenea atribuire, decidentul lucrează cu ele
Spre o paradigmă a gîndirii sociologice by Cătălin Zamfir () [Corola-publishinghouse/Science/2238_a_3563]
-
prin ce metodă și cât de sigură este o asemenea atribuire, decidentul lucrează cu ele în aceeași manieră ca în primul model. Calculul cu probabilități este tot atât de riguros ca și calculul cu variabile strict deterministe. Din acest motiv, modelul deciziei probabiliste se fundează pe presupozițiile primului model (caracterul neproblematic al formulării problemei, completitudinea listei de soluții alternative și completitudinea evaluării acestora), renunțând doar la presupoziția caracterului strict determinat al universului. În fapt, primul model ar putea fi considerat mai mult un
Spre o paradigmă a gîndirii sociologice by Cătălin Zamfir () [Corola-publishinghouse/Science/2238_a_3563]
-
model computațional sau analitic. Există desigur unele deosebiri între cele două variante ale acestui model. În cazul primei variante, decizia este presupusă a fi corectă, în sensul că ea este cu siguranță decizia cea mai bună posibil. În cazul modelului probabilist, în care incertitudinea este de proveniență strict ontologică, soluția aleasă este corectă în sensul că are probabilitatea obiectivă cea mai ridicată de a fi soluția cea mai bună, deși din cauza întâmplării ea s-ar putea dovedi proastă. În cazul modelului
Spre o paradigmă a gîndirii sociologice by Cătălin Zamfir () [Corola-publishinghouse/Science/2238_a_3563]
-
în care incertitudinea este de proveniență strict ontologică, soluția aleasă este corectă în sensul că are probabilitatea obiectivă cea mai ridicată de a fi soluția cea mai bună, deși din cauza întâmplării ea s-ar putea dovedi proastă. În cazul modelului probabilist în care incertitudinea este cognitivă, decizia luată este corectă însensul că ea are, în virtutea cunoștințelor de care dispunem în momentul luării deciziei, probabilitatea cea mai ridicată de a fi soluția cea mai bună. Acumularea de noi cunoștințe poate, desigur, duce
Spre o paradigmă a gîndirii sociologice by Cătălin Zamfir () [Corola-publishinghouse/Science/2238_a_3563]
-
coerente în raport cu cunoștințele pe oare le avem la un moment dat”, și nu neapărat de a identifica soluția cea mai bună în mod efectiv. Cum putem evalua modelul analitic sau computațional, indiferent dacă el este de tip strict determinist sau probabilist? Din punct de vedere normativ, el este înalt dezirabil, descriind situația de raționalitate absolută. Un decident, dacă vrea să fie înalt rațional, trebuie să tindă să folosească una dintre cele două variante ale acestui model, în funcție de tipul de cunoștințe de
Spre o paradigmă a gîndirii sociologice by Cătălin Zamfir () [Corola-publishinghouse/Science/2238_a_3563]
-
descriere satisfăcătoare a comportamentului decizional real. Astfel, trecând în revistă literatura acumulată până în acel moment, Gordon Backer și Charles McClintock (1967) conclud că modelul analitic nu poate să explice satisfăcător comportamentul la jocurile de noroc, caz tipic al unor decizii probabiliste relativ simple. Limitele explicative ale acestui model de decizie nu se datoresc, cel mai adesea, necunoașterii de către decidenții reali a tehnicilor recomandate, ci mai mult faptului că presupozițiile pe care se fundează el nu corespund condițiilor reale ale deciziei. Iată
Spre o paradigmă a gîndirii sociologice by Cătălin Zamfir () [Corola-publishinghouse/Science/2238_a_3563]
-
sofisticat, dar înalt discutabil, rezultatul pentru alegerea în cauză poate fi echivalent din punctul de vedere al probabilității de a face alegerea cea mai bună. Este cazul mulțimii de strategii utilizate la jocurile de noroc și care, comparate cu modelele probabiliste, sunt eronate în mod absolut. În unele cazuri însă, ele se dovedesc a fi proceduri de alegere pur aleatorii. Acum putem reveni la întrebarea noastră: este sau nu justificat riscul de a continua explorarea alternativelor în condiții de incertitudine accentuată
Spre o paradigmă a gîndirii sociologice by Cătălin Zamfir () [Corola-publishinghouse/Science/2238_a_3563]
-
3 Evaluarea diversității Conform legii numerelor mari (un concept teoretic fundamental în statistica matematică definit printr-un pachet de teoreme specifice domeniului), printr-o interpretare adecvată, numerele sau frecvențele relative date de relațiile (3.3) estimează (sau aproximează, în termeni probabiliști) o distribuție discretă de probabilitate. În practică întâlnim, de regulă, distribuții de probabilitate discrete complete [egalitate în relația (3.3)-2)], dar pot fi întâlnite și distribuții de probabilitate incomplete (inegalitate strictă în relația (3.3)-2). Aceste noțiuni sunt
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
și metodele observării. Un astfel de experiment poate urmări doar existența unor specii sau și numărul acestora. În practică putem vorbi despre experimente deterministe (rezultatele lor sunt bine determinate și apar sigur sau cu certitudine) și experimente aleatoare, statistice sau probabiliste (când rezultatele lor sunt incerte și apar cu anumite probabilități). În contextul de mai sus, un experiment aleator (statistic, probabilistic, probabilist) unidimensional oarecare X care are un număr finit de rezultate poate fi notat și reprezentat sintetic în modul următor
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
despre experimente deterministe (rezultatele lor sunt bine determinate și apar sigur sau cu certitudine) și experimente aleatoare, statistice sau probabiliste (când rezultatele lor sunt incerte și apar cu anumite probabilități). În contextul de mai sus, un experiment aleator (statistic, probabilistic, probabilist) unidimensional oarecare X care are un număr finit de rezultate poate fi notat și reprezentat sintetic în modul următor. unde înseamnă rezultatele posibile ale experimentului, iar numerele reprezintă probabilitățile cu care apar (se realizează) aceste rezultate sau distribuția de probabilitate
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
unidimensional oarecare X care are un număr finit de rezultate poate fi notat și reprezentat sintetic în modul următor. unde înseamnă rezultatele posibile ale experimentului, iar numerele reprezintă probabilitățile cu care apar (se realizează) aceste rezultate sau distribuția de probabilitate (probabilistă) a rezultatelor posibile ale experimentului considerat. De regulă, perechea formată din valorile și probabilitățile care au proprietățile (3.3) definește sau reprezintă o variabilă aleatoare discretă cantitativă (când valorile sale sunt cantități) sau calitativă (când valorile sale sunt calități) și
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
aleasă se numește eșantion, iar numărul elementelor alese se numește volum al sondajului. Sondajul poate fi făcut după una sau mai multe caracteristici, vorbind despre sondaje unidimensionale sau multidimensionale, iar acestea pot să fie cantitative, calitative sau mixte. Definiția independenței probabiliste poate fi extinsă și pentru trei sau mai multe variabile aleatoare caz în care putem vorbi despre independență parțială sau totală (globală). În practică există numeroase situații de acest fel. Putem întâlni cazuri în care o variabilă aleatoare este independentă
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
care compun un anumit grup (mulțime, sistem, ecosistem), dar care depinde însă de întregul grup sau numai de un subgrup al acestuia (situații specifice coalițiilor, care sunt interesante și utile, dar destul de greu de evaluat în practică). Studiul independenței (dependenței) probabiliste globale sau parțiale poate fi realizat uneori destul de riguros și cu ajutorul unor indicatori statistici sau informaționali cum ar fi entropia și unele mărimi bazate pe aceasta (indicatori entropici ai dependenței probabiliste) utilizabili cu mult succes în probleme de organizare a
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
destul de greu de evaluat în practică). Studiul independenței (dependenței) probabiliste globale sau parțiale poate fi realizat uneori destul de riguros și cu ajutorul unor indicatori statistici sau informaționali cum ar fi entropia și unele mărimi bazate pe aceasta (indicatori entropici ai dependenței probabiliste) utilizabili cu mult succes în probleme de organizare a sistemelor cu structuri probabiliste discrete [Guiașu (1968, 1977, 2003), Purcaru (1988, 2004) etc.)]. Dacă distribuția de probabilitate comună este cunoscută, atunci pentru variabilele aleatoare cantitative (și numai pentru ele) marginale X
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
poate fi realizat uneori destul de riguros și cu ajutorul unor indicatori statistici sau informaționali cum ar fi entropia și unele mărimi bazate pe aceasta (indicatori entropici ai dependenței probabiliste) utilizabili cu mult succes în probleme de organizare a sistemelor cu structuri probabiliste discrete [Guiașu (1968, 1977, 2003), Purcaru (1988, 2004) etc.)]. Dacă distribuția de probabilitate comună este cunoscută, atunci pentru variabilele aleatoare cantitative (și numai pentru ele) marginale X și Y se pot defini anumite operații (adunare, scădere, înmulțire, împărțire, ridicare la
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
Galton, este firesc să amintim preocupările sale prin care este un precursor al studiului biodiversității. Dacă Darwin și-a enunțat propriile legi evoluționiste într-un context îndependent de orice reflecție asupra calculului probabilităților, teoriile sale au asigurat triumful unei descrieri probabiliste a lumii, paralel cu fizica statistică a lui Maxwell (James Clarke (1831-1879), fizician și matematician scoțian) și Boltzmann (Ludwig Eduard (1844-1906), fizician austriac). Galton este acela care a făcut legătura dintre teoria selecției naturale și cercetarea matematică, consacrând o parte
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
și sesizabile... Învățăm că în imperiul necesității nu trebuie să ne așteptăm la o ordine perceptibilă pentru observațiile omului decât atunci când jocul cauzelor producătoare este destul de simplu [Iosifescu (1968)]. Studiul conexiunilor dintre componentele unui sistem sau ecosistem oarecare cu evoluție probabilistă a preocupat multă lume și s-au adus diverse contribuții la măsurarea dependenței sau interdependenței statistice (Mihoc și Craiu (1976-1980)). Pe această linie, s-au obținut câteva rezultate remarcabile cu privire la măsurarea entropică a dependenței, a interdependenței și a organizării componentelor
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
multă lume și s-au adus diverse contribuții la măsurarea dependenței sau interdependenței statistice (Mihoc și Craiu (1976-1980)). Pe această linie, s-au obținut câteva rezultate remarcabile cu privire la măsurarea entropică a dependenței, a interdependenței și a organizării componentelor unui sistem probabilist sau cu evoluție statistică [Guiașu (1977, 2003), Purcaru (1978, 1988), Watanabe (1969) etc.), bazate pe conceptul de entropie Shannon (1948) definită ca măsură a cantității medii de informație (Guiașu (1968, 1971, 1973, 1977, 2003), Jaynes (1957), Mihoc (1976), Onicescu (1966
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
Vom presupune cunoscute elementele de calcul al probabilităților, de statistică matematică sau teoria informației necesare înțelegerii măsurilor concentrării și diversității unui ecosistem [Guiașu (1968, 1977, 2003), Mihoc și Craiu (1976-1980), Purcaru (1988, 2004) etc.]. Având în vedere noțiunile de experiment probabilist sau statistic, vom introduce câțiva indicatori ai concentrării și diversității acestor tipuri de experimente, bazați pe conceptele de entropie Shannon (1948), diversitate Simpson (1949), entropie ponderată Guiașu (1971) sau diversitate ponderată Guiașu (2003), denumindu-i indicatori de tip Shannon-Simpson-Guiașu ai
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
putem distinge diferite clase de indicatori ai concentrării sau ai diversității unui ecosistem, cum ar fi următoarele concepte uzuale: 1) Indicatori numerici de poziție. Să considerăm un sistem sau ecosistem oarecare și să presupunem că este descris de un experiment probabilist finit (mulțimea stărilor sale este finită) ale cărui stări sau valori, la un moment dat, sunt cantități exprimate prin numere. Cu ajutorul acestor valori și al distribuției lor de probabilitate (de frecvențe), se pot defini anumiți indicatori numerici care descriu cantitativ
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
față de un anumit reper pozițional numeric fixat (determinat). Indicatorii numerici de poziție nu pot fi calculați în cazul experimentelor nenumerice sau calitative! 2) Indicatori numerici ai concentrării sau diversității. Nu sunt indicatori de poziție. Ei se definesc doar cu ajutorul distribuției probabiliste a experimentului și se pot calcula pentru orice experiment pentru care știm distribuția de probabilitate sau de frecvențe a rezultatelor care se pot obține! Concluziile la care se ajunge în practică se referă la un alt mod de grupare sau
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
rezultate ale unui experiment statistic după mai multe caracteristici, ceea ce înseamnă că analizăm rezultatele unui experiment multidimensional. Capitolul 4 Indicatori de poziție asociați unor experimente 4.1. Valori medii necondiționate neponderate 4.1.1. Valoare medie Să considerăm un experiment probabilist descris de o variabilă aleatoare unidimensională discretă cu distribuția probabilistă completă de tipul (3.4). Având mai multe rezultate probabile, este necesar un reper numeric în raport cu care să putem analiza experimentul considerat, formulând unele concluzii pentru situații descrise de astfel
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
înseamnă că analizăm rezultatele unui experiment multidimensional. Capitolul 4 Indicatori de poziție asociați unor experimente 4.1. Valori medii necondiționate neponderate 4.1.1. Valoare medie Să considerăm un experiment probabilist descris de o variabilă aleatoare unidimensională discretă cu distribuția probabilistă completă de tipul (3.4). Având mai multe rezultate probabile, este necesar un reper numeric în raport cu care să putem analiza experimentul considerat, formulând unele concluzii pentru situații descrise de astfel de experimente. Formula este utilizată în practică pentru calculul direct
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]