確率論的議論：特性と例 - 文化語彙 - 2025

確率論の引数は、結論を得ることができるか考えられる施設を使用して推論の一形態です。したがって、この議論は、起こり得る事象や現象を確立するための論理と機会に基づいています。

たとえば、コインには表と裏の2つの面があります。ローンチした場合、50％の確率で頭に着地します。サイコロも同じです。投げられると、奇数に当たる確率は50％です。

サイコロを振るとき、50％の確率で奇数のヒットになります。出典：pixabay.com

最も可能性の高い議論は、定性的または定量的な前提で構成することができます。最初のケースでは、単語を使用して数量を指定することが前提です。例：出席者の半数、学生の大部分。

代わりに、量的前提は、議論を守るために数値を使用する前提です。多くの場合、これらの数値には％記号が付いています。例：学生の20％、動物の30％、3人に2人など。

確率論的議論の起源とその他の側面

確率論的推論は非常に古いです。その起源は古代ギリシャにさかのぼり、最も著名な講演者がエイコータを使用して特定の聴衆を説得しました。エイコタという言葉は「ありそう」または「もっともらしい」と訳され、ギリシャ人が司法の場で最もよく使用した議論の1つでした。

エイコタはギリシャの雄弁家と思想家が多くの議論に勝つことを可能にした。たとえば、著名な講演者であるCoraxとTisiasは、政治的および司法的な過程で人々から非常に求められていたことが知られています。これらの思想家は確率論的議論を効果的に使用し、無数の事件に勝利して有名になることができました。

確率論

確率論的議論は確率論に基づいていることを考慮に入れなければならない。これは、ランダムな現象の科学的および数学的研究で構成されています。

理論の目的は、ランダムな実験で生じる可能性のある結果に特定の数を割り当てて、これらの結果を定量化し、ある現象が他の現象よりも発生する可能性が高いかどうかを知ることです。

例：人がラッフルチケットを取得し、合計が200チケットである場合、この人が勝つ確率は200分の1になります。ご覧のように、結果は定量化されています。

確率論は、偶然のゲームで発生した特定の問題を解決するために開発されました。その後、ランダムなイベントでの確率と論理の操作を知るために、他の多くの分野で使用され始めました。

コインを裏返すと、50％の確率で尾が着地します。出典：pixabay.com

確率論的議論の特徴

ロジックと不確実性を組み合わせる

確率論的議論は、ロジックから分析するために一定の不確実性があるイベントまたは現象をとることによって特徴付けられます。

例：若者が50人が参加する就職の面接に参加する場合、この若者は就職する可能性が1％で就職しない可能性が49％です。この場合、数学的なロジックを使用して、ある程度の不確実性があるイベントを分析しました（若者は仕事を得るでしょうか？）。

確率論的前提と結論で構成されています

確率論的議論（誘惑的または帰納的などの他のタイプの議論と同様）は、1つ以上の前提と結論から構成されます。

前提は、結論に到達するためのイベントをサポートまたは正当化することを目的とした情報ステートメントで構成されています。一方、結論は前提の分析から生まれた声明です。

例えば：

前提：フアンは3つのボール（2つは青、もう1つは紫）のバッグを持っています。

結論：フアンがボールを1つ引いた場合、66.6％の確率でボールが青になり、33.3％の確率でパープルのボールを引きます。

数学的な計算が必要です

ほとんどの場合、確率論的議論は数学的な操作が開発されることを必要とします。これは、紫色のボールと青色のボールの数値を計算する必要があった前の例で見ることができます。

それは日常生活の中で有用かつ適用可能な推論です

確率論的議論は、世界中の多くの人々によって、時には無意識にさえ使用されています。これは、人間が現実を理解して定量化するのに役立つ非常に実用的な知識であるために起こります。

その結果、確率論は数学者や科学者によってのみ適用されるわけではありません。また、学生、教師、商人などにも使用されています。

例：学生が試験の内容の半分を勉強した場合、学生は次の確率論的主張をすることができます：

前提：試験の内容の半分を勉強しました。

結論：試験に合格する確率は50％です。

確率論的議論の例

以下の確率的な例を以下に示します。

例1

前提：暗い袋に入ったパトリシアには、赤いリンゴ20個と緑のリンゴ10個が入っています。

結論：パトリシアがこのバッグからリンゴを抽出した場合、彼女が赤いリンゴを抽出する可能性は66.7％です。その代わり、彼が緑のものを描く確率は33.3％しかありません。

例2

前提：カルロスがサイコロを振ります。勝つには6が必要です。

結論：カルロスが勝つ確率は6分の1です。ダイスには6つの面があり、そのうちの1つだけが6の数字を持っているためです。

例3

前提：すべての生物は死ぬ：動物、植物、人間。

結論：死は避けられないため、生物が死ぬ確率は100％です。

実施例4

前提：AnaMaríaは、1000の数字の3つのラッフルを購入しました。

結論：AnaMaríaには3％の勝率があり、1997年には敗北する確率があります。

例5

前提：今日、5頭の馬がレースに出場しています。アンドレスは馬番号3に賭けます。

結論：競走中の5頭の馬があり、Andrésが1頭のみに賭けているため、馬3の勝率は5分の1です。

競い合う馬。出典：pixabay.com

興味のあるテーマ

帰納的な議論。

演繹的な議論。

アナログ引数。

導電性の議論。

権威からの議論。

誘惑的な議論。

参考文献

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