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, 24 de febrero de 2013

Los ideales de la ciencia

Al igual que toda acción humana la ciencia, y particularmente más que cualquier otra, es teleológica, y no en el sentido clásico o metafísico de fin último o destino inexorable del individuo o la especie, normalmente vinculado a un plan maestro prediseñado desde un primer motor o causa original. En tanto que fuera de sí la realidad es una serie variable y aleatoria de sucesos, la verdadera variable independiente queda constituida en sí misma en la voluntad o razón política de la política científica,  que pone en práctica e implementa sus ideales, a su vez compendiados en la ideología política que rige la política ideológica , aquel ente o constructo social, a su vez producto de la propia evolución accidental humana, por el cual un cierto tipo de homínido llega a ser consciente de sí, luego actor político en la organización de sus relaciones sociales a fin de asegurar la supervivencia individual y de la especie.
En Introducción a la Probabilidad Imposible se ofrece una lectura de la estadística y la probabilidad profundamente moral y ética, de lo que debería ser una ciencia verdaderamente moral, en la producción de las herramientas necesarias que garanticen la supervivencia de toda forma de vida y muy especialmente  en el ámbito del uso práctico, que no instrumental, de la razón pura, el conocimiento, que aseguren la supervivencia de la vida humana. De esta forma en Probabilidad Imposible se supera la clásica perspectiva del positivismo neutro y frío ante las cuestiones profundamente humanas, para ofrecer una explicación comprometida ante los grandes dilemas de nuestro tiempo, tal como se puede leer en los apartados 23 y 24.
La única forma moral de preservar la vida es haciendo de la ciencia una ciencia moral o fiable, aumentando la fiabilidad de las ideas o proposiciones científicas al máximo posible,  y reduciendo el error al mínimo necesario. Sólo una ciencia lo más fiable posible garantizará la vida de la forma más fiable, lo cual implica  la exigencia moral de alcanzar un determinado margen de verdad moral  en las afirmaciones o hipótesis científicas, que deben tender a ser lo más objetivas e isomorfas posibles, si pretenden ajustarse en el mayor grado posible a la realidad, lo que verdaderamente sucede. Una ciencia moral es aquella que tiende al menor margen de error en la contradicción entre el verdadero comportamiento moral del universo, lo que realmente ocurre, y la verdad política de la ciencia, lo que para la política científica le interesa. En el apartado 2.2. de Introducción a la Probabilidad Imposible, y en general en toda la obra se hace siempre especial mención a la función ética de la política científica en su responsabilidad moral de ser lo más isomorfa posible, siempre que sea una ciencia verdaderamente moral.
El ser humano en tanto que animal político producto de su conciencia, desde el mismo momento en que la génesis de la razón da paso al uso instrumental, en primer lugar del lenguaje,  da forma y evoluciona a una suerte de ideas que pretende ser nominalmente la representación de la cosa que la palabra bajo la cual la idea cobra forma designa.
Las ideas son una representación mental electroquímica que por definición tienen por objeto la representación mental de lo que ocurre o las relaciones entre sucesos, en función sean ideas sintéticas o analíticas, pero sean ideas sobre sucesos o relaciones, en cualquier caso deben siempre ajustarse todo lo que puedan, reduciendo el margen de error al mínimo a lo que ocurre, ya sea un suceso o una determinada forma de relación.
El proceso de designación es un proceso de representación simbólica en donde la idea representada en la palabra pretende ser la expresión simbólica de la cosa real, algo que queda bien reflejado al final del apartado 2 de Introducción a la Probabilidad Imposible, siendo en sí la idea una combinación electroquímica de carácter neuronal, tal como se deja bien claro desde el apartado 1, sobre la cual posteriormente el ser humano es capaz de articular un discurso, que en su grado de pretensión objetiva quiere elevar al nivel o categoría de científica.
Llegados al momento en que la idea científica se quiere validar suficientemente racional para ser la explicación o comprensión racional de un fenómeno o hecho positivo la crítica racional de las ideas se ofrece absolutamente necesaria, una crítica racional de las ideas, que en tanto que ideas producto de la conciencia humana se muestran necesariamente políticas, y dos visiones políticas desde postulados ideológicos diferentes, estructurados sobre ideales hasta opuestos, pueden dar explicaciones diferentes a un mismo suceso fenómeno, demostrándose la crítica racional en todo su rigor una cuestión política.
La visión de la política científica desde la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, Probabilidad Imposible, queda bien reflejado especialmente en el apartado 1 de introducción, apartado 2.2. en donde se aborda el origen filosófico de esta teoría, apartado 13 en donde se aborda la naturaleza aleatoria de la historia, el apartado 23 en donde se explican las consecuencias económicas y sociales de la aplicación de la probabilidad y la estadística en la automatización de sistemas, el apartado 24 en donde se explica el concepto de modelo, y el apartado 25 y último en donde se explica el concepto de hipótesis empírica.
Si Hegel afirmaba que toda filosofía es un idealismo no podemos decir menos de toda ciencia, la ciencia en sí misma en tanto que un sistema de ideas, toda ciencia es un idealismo, la diferencia entre el idealismo científico frente al idealismo filosófico, es que mientras el idealismo filosófico no necesariamente tiene que ser un idealismo positivo, material o empírico, el sistema ideal de la ciencia es una ciencia que responda objetivamente a las relaciones que estudia, en el ámbito de las ciencias analíticas, o responda objetivamente a lo que sucede en el ámbito de las ciencias sintéticas, pero en todo caso en tanto que conjunto o sistemas de ideas toda ciencia al igual que toda filosofía es un idealismo.
El idealismo científico le viene dado por su naturaleza ideal, por cuanto se estructura sobre ideas o conceptos, que a diferencia de otros sistemas conceptuales filosóficos, las científicas son ideas que para ser objetivamente científicos deben ser lo más isomorfos posibles a la realidad, razón por la cual se hace necesaria la crítica racional de las ideas, el contraste de hipótesis, a fin de estudiar si la idea científica está dentro del margen de error de la política científica, y por cuanto toda ciencia al depender de la política científica depende de los ideales de la ideología política de la política científica.
La ciencia así no es una unidad normativa, es particularmente una unidad política, en donde diferentes perspectivas políticas de un mismo fenómeno pueden ofrecer explicaciones o comprensiones diametralmente opuestas en función de sus intereses ideológicos, y en función de sus ideales.
De esta manera, en virtud de las diferencias ideológicas diferentes modelos de política científica tendrán diferentes ideales, que se observarán en los diferentes ideales de ciencia, la ciencia ideal, y los diferentes ideales de humanidad, el ideal de humanidad. En este sentido el apartado 24 resulta especialmente paradigmático al analizar diferentes modelos de política científica.
 Ahora bien, mientras diferentes modelos de política científica tendrán diferentes perspectivas sobre lo que es la ciencia ideal, aquella que avala sus propios intereses políticos, lo cierto es que no una ciencia por ser ideal para una determinada política científica debe ser por ese motivo un modelo de ciencia verdaderamente ideal, dado que, el grado de idealidad de la ciencia tendrá que venir dado por su nivel de isomorfismo.
Mientras desde los postulados relativistas de la ciencia se afirma que no existe una única verdad, lo cierto es que más allá de las múltiples concepciones, en realidad ocurren cosas, y es el estudio de las cosas que ocurren de lo que son objeto al menos las ciencias sintéticas, y el grado de objetividad de las ciencias vendrá avalado por el grado de identidad entre sus afirmaciones y lo que realmente sucede, lo cual depende del margen de error aceptado por la política científica en la razón crítica en la crítica racional de las ideas: a menor margen de error mayor isomorfismo, a mayor margen de error menos isomorfismo; además que, la propia orientación moral de la investigación dependerá de la propia orientación ideológica, si tiene por objeto o no la protección de la vida, si bien este mismo concepto de objeto moral, la defensa de la vida, a su vez puede estar lleno de matices, por cuanto pueda entrar en contradicción el derecho a la vida y la defensa de la especie, ya sea articulada en forma de  defensa de los derechos naturales o particulares de la persona o los derechos humanos o sociales, verdaderas antinomias morales cuya superación dependerá de la orientación ideológica de la política científica.
Al hablar de los ideales de la ciencia implicará hablar entonces de cuál es el ideal de ciencia o cual es el ideal de humanidad, ideales que sufrirán profundas crisis, revoluciones y transformaciones a medida que avancen las diferentes revoluciones científicas, ya sean paradigmáticas o tecnológicas, en donde desde el propio concepto de ser humano, a la propia definición de vida puede superar los límites de la ficción, en el momento que la revolución biotecnológica y artificial se transforme en revoluciones sociales, espaciales y temporales.
El concepto de ideal por tanto implica un concepto de modelo de perfección, ya sea el ideal de ciencia un modelo de perfección científica, o el ideal de humanidad un modelo de perfección humana, que en su dimensión política genera diferentes visiones políticas de la organización social humana, y por ende diferentes formas de entender las relaciones humanas, que en esencia definirán diferentes utopías, en tanto que objetivos a largo plazo o fines generales de la ciencia, que se expresarán en la praxis inmediata en los objetivos o fines particulares de las investigaciones científicas, plasmándose los ideales de la ciencia en los ideales de las investigaciones científicas, ideales particulares de las diversas investigaciones inmediatas que se traducirán en objetivos específicos, en función de ese gran objetivo general o fin último, utopía o ideal filosófico de carácter general que a largo plazo rige el plan maestro o planificación del programa de proyectos de investigaciones preseleccionadas por la política científica, de acuerdo a sus ideales.
En tanto que la realidad fuera de sí, por cuanto en sí misma nunca sabemos absolutamente qué es, y en cualquier caso de su fuera de sí sólo hacemos para sí lo que dentro del margen de error aceptamos o creemos que debe ser idealmente la realidad, si bien nunca sabemos a ciencia cierta qué es en realidad la realidad, lo que ocurre, en estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, Probabilidad Imposible, los ideales de la ciencia se transforman a su vez en un factor variable, al ser los ideales una variable  y en función de los ideales dependerá la variabilidad o dispersión estadística.
En la medida que según los ideales de ciencia o humanidad, los principios morales de la política científica, se desarrolla la investigación científica, en función de los ideales la dispersión se transforma en una variable de los ideales, junto a la magnitud de la muestra.
Los factores de los que depende la dispersión de la muestra son: la magnitud de la muestra y los ideales de la política científica; la dispersión estadística es una variable que dependerá del margen de error de la política científica en la representación muestral, la inversión de la muestra, y de los ideales de la política científica, luego en última instancia, la dispersión estadística es una variable de la política científica por razón doble, por la aceptación que haga la política científica de la probabilidad de error de representación muestral, ya sea inversión de N o la inversión de las puntuaciones directas o frecuencias, ya sea en universos de sujetos u opciones infinitos o en universos de opciones limitadas, y por cuanto los ideales de la ciencia incidirán directamente sobre la dispersión estadística.
La forma en que los ideales de la ciencia incidirán directamente sobre la dispersión estadística se debe a que, en función de los ideales la dispersión será variable, si en un modelo de estudio el ideal es la igualdad de oportunidades, entonces la dispersión estadística tenderá a cero, o si en un modelo de estudio de toda N hay un sujeto u opción más ideal que los demás, entonces la dispersión tenderá a ser máxima, o si dada una muestra N hay un subconjunto omega de sujetos u opciones ideales la muestra tenderá a un modelo de dispersión omega.
En función del ideal particular, objetivo inmediato, de la investigación científica, si igualdad de oportunidades, máximo sesgo positivo, o más de un sujeto u opción ideal en omega, se diferenciarán los diferentes modelos de distribución estadística y objeto de estudio.
A fin que la política científica llegue a los supremos ideales de la ciencia, o al ideal de humanidad, que en su forma más radical es la utopía, ya sea antropológica o social, las nuevas definiciones sociales o artificiales de humanidad, es imprescindible que la política científica lleve a efecto sus ideales particulares u objetivos científicos inmediatos, ya sean de igualdad, máximo sesgo  o sesgo ideal , en tanto que los ideales por cuanto fines se transforman en objetivos, y en función de sus objetivos tienda a la mayor objetividad posible, objetividad de acuerdo a sus propios objetivos, que sólo serán moralmente objetivos si es una objetividad isomorfa, de lo contrario, de no haber suficiente isomorfismo ciencia y realidad, se estará gestando una nueva crisis científica, en el mismo instante que la contradicción ciencia y realidad estalle por falta de rigor moral, una crisis que, de no ser por el advenimiento del nuevo paradigma que sustituya al previo, y tienda a un mayor isomorfismo, la crisis podrá ser permanente, o cíclica, poniendo en peligro la vida, especialmente la humana, salvo que la ciencia avance a un nuevo paradigma de revolución permanente científica y potencialmente social y moral o ética.
La condición humana, la evolución del homínido, implica la necesidad de contrastar que las ideas que tiene sobre la realidad y la realidad misma son lo más isomorfas posibles, que la idea que designa el concepto de la palabra es una idea empírica suficientemente racional, la hipótesis empírica elevada a nivel de hipótesis racional, lo cual implica la necesidad del contraste de hipótesis o crítica racional de las ideas. Una crítica racional que dependerá de la política científica, en tanto que acepta los márgenes de error,  de hecho o racional, y la idea de realidad depende de los ideales de la ciencia, del ideal de ciencia y el ideal de humanidad, en función de los cuales estructura una utopía y cosmología, que necesita validar para reafirmarse en los presupuestos ideológicos de sus ideales, criticando la dispersión estadística desde los márgenes de error aceptados, hasta que el error aceptado, de hecho o racional, se vuelve inevitable, volviéndose de nuevos a los ciclos de crisis y revolución científica, que es en esencia la permanente revolución o progreso de las ideas.


Rubén García Pedraza, Madrid a 24 de febrero 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

 
 
 
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domingo, 17 de febrero de 2013

La dispersión estadística, normal o relativa

1. De la diferencia entre dispersión o estadística normal o relativa

Dentro de la dispersión estadística, hay que diferenciar diferentes tipos de dispersión, de hecho en Introducción a la Probabilidad Imposible, en el apartado 14, se explican diferentes modelos de estadística relativa, diferentes a la estadística normal.
Mientras la estadística tradicional es siempre una estadística normal porque únicamente entiende el cálculo de las puntuaciones diferenciales sobre la media aritmética, en el Segundo Método de la Probabilidad Imposible existe la posibilidad de diferentes estadísticas alternativas, en tanto que no necesariamente deben tener por referencia la media aritmética en los diferenciales,las estadísticas relativas.
El estudio de la dispersión tiene por principio el comportamiento diferencial de cualquier sujeto u opción respecto  una probabilidad de referencia, ya sea teórica, ideal o empírica, esta dispersión, en tanto que deviene del sujeto u opción, es dispersión individual, y en función del objeto de referencia será normal o relativa, a partir de la que  estimará la dispersión muestral, igualmente normal o relativa, según la dispersión individual.
Salvo  que se matice por la razón que sea, ya bien porque dentro del modelo empírico se combina dispersión normal o relativa u otra razón cualesquiera, a nivel individual o muestral, siempre que se mencione dispersión, individual o muestral, se entenderá habitualmente dispersión normal, siendo la dispersión normal aquella que tiene por origen el comportamiento diferencial de la probabilidad empírica menos probabilidad teórica, la inversión de N. Si el origen de toda dispersión estadística es la dispersión individual, sobre cuyo promedio se estudia la dispersión muestral, el origen de la dispersión nromal es el Nivel de Sesgo normal .
Salvo que por cualquier otro motivo hubiese que diferenciar entre dispersión normal o relativa, normalmente cuando en Probabilidad Imposible se hable de dispersión, se hace referencia a la dispersión normal, siendo normal la dispersión de cualquier sujeto u opción menos la probabilidad teórica, el Nivel de Sesgo,  porque salvo que se indique lo contrario, la dispersión de la muestra se calcula sobre la media aritmética, siendo la media aritmética de las probabilidades empíricas igual a probabilidad teórica, dentro de la multifuncionalidad que desempeña la inversión de N.
De esta manera, al clasificar los diferentes tipos de dispersión, no sólo hay que diferenciar entre dispersión teórica o dispersión empírica, dentro de la dispersión individual o dispersión muestral, ya sea en la realidad empírica o teórica, de hecho, habría que empezar por entender la diferenciación entre dispersión normal o dispersión relativa, respondiendo dicha diferencia en esencia  a que son dos tipos de estadísticas diferentes, una normal, estadística normal, y la otra relativa, estadística relativa.

2. La dispersión o estadística normal, individual o muestral, empírica

Por estadística normal se entiende aquella estadística que tiene por referencia la media aritmética, dentro del Primer Método, apartado 4, que en estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, el Segundo Método de la Probabilidad Imposible,  apartado 3, tendrá por referencia la inversión de N, luego la dispersión empírica individual normal es el Nivel de Sesgo normal.
Mientras la estadística en el Segundo Método la estadística normal es aquella que tiene por eje de referencia la probabilidad teórica, la estadística relativa será aquella que tiene por eje de referencia cualquier otro valor empírico, ideal o teórico, diferente a la inversión de N.
Normalmente, a excepción que se especifique que se está dentro de una estadística normal o relativa, siempre que en Introducción a la Probabilidad Imposible se habla de estadística o dispersión, se hace referencia a la dispersión normal o estadística normal.
Dentro de la dispersión normal o estadística normal, habrá que diferenciar entre dispersión individual y dispersión muestral, y en cada tipo de dispersión, individual o muestral, habrá que diferenciar entre dispersión teórica y dispersión empírica.
El origen empírico de todo el estudio de la dispersión, la dispersión individual, tiene por principio el Nivel de Sesgo normal, o simplemente Nivel de Sesgo, siempre que se mencione simplemente Nivel de Sesgo habrá que entender lógicamente el Nivel de Sesgo normal, en tanto que es el habitual en un modelo estadístico normal.
El Nivel de Sesgo normal o simplemente Nivel de Sesgo es la base de toda la dispersión empírica y se resuelve en la diferencia de la probabilidad empírica menos probabilidad teórica.
Sobre el Nivel de Sesgo normal o simplemente Nivel de Sesgo se estima a posteriori la dispersión muestral normal o simplemente dispersión muestral, dentro de la cual se integran Desviación Media, Varianza y Desviación Típica. La Desviación Media normal en tanto que promedio del sumatorio del valor absoluto de los Niveles de Sesgo normales, siendo en esencia el sumatorio de los Niveles de Sesgo normales igual al Sesgo Total, luego la Desviación Media es igual a Sesgo Total por inversión de N, o lo que es lo mismo, sesgo por azar o azar por sesgo, el orden de los factores no altera el producto, en esencia la Desviación Media es el producto de sesgo y azar, apartado 13.
En la medida que dentro del Primer Método de la estadística tradicional se valora que la forma más conveniente o apropiada de anular el signo negativo de las puntuaciones diferenciales de signo negativo, a fin que el sumatorio de las puntuaciones diferenciales en Primer Método, o sea, el Sesgo Total del Segundo Método de la Probabilidad Imposible, no sea igual a cero, es mediante la elevación al cuadrado de las puntuaciones diferenciales, la Varianza es la estimación cuadrática de la dispersión empírica muestral, o lo que es lo mismo, en Segundo Método, promedio del sumatorio de Niveles de Sesgo normales al cuadrado. Y en la medida que posteriormente en el cálculo de la Puntuación Típica las puntuaciones diferenciales, Primer Método, o Nivel de Sesgo, Segundo Método, no son estimaciones cuadradas, se hace imprescindible para cualquier comparación de cociente última entre dispersión empírica individual o muestral someter a raíz cuadrada la Varianza, siendo en esencia la Desviación Típica. Los modelos de Puntuación Típica, y sus respectivos modelos de crítica racional, singularmente diferentes a los tradicionales, en Probabilidad Imposible, se detallan en el apartado 15.
2. La dispersión o estadística normal, individual o muestral, teórica
Mientras la dispersión empírica normal individual es el Nivel de Sesgo, y la dispersión empírica normal muestral se estiman a partir de la Desviación Media, Varianza o Desviación Típica, la dispersión teórica, individual o muestral, dependerá del tipo de universo.
En Probabilidad Imposible hay que diferenciar entre universos de sujetos u opciones infinitos, y universos de opciones limitadas. A nivel de dispersión teórica la diferenciación entre ambos tipos de universo resulta importante, dado que en función del tipo de universo la dispersión teórica será diferente.
Uno de los elementos por los cuales la inversión de N, debe ser objeto de especial interés se debe a la multifuncionalidad que desempeña, en la medida que la inversión de N es al mismo tiempo, para cualquier clase de universo, infinito o limitado, probabilidad teórica de ocurrencia al azar en igualdad de oportunidades y media aritmética de las probabilidades empíricas, al mismo tiempo que, de forma ya sólo restringida a universos infinitos, la inversión de N es probabilidad de error de representatividad muestral, y la probabilidad de dispersión teórica.
Si en universos infinitos la inversión de N es probabilidad de error y dispersión teórica, estas mismas funciones, salvo, lógicamente media y probabilidad teórica, que son exclusivas de inversión de N, en universos limitados las funciones de probabilidad de error y dispersión teórica son desempeñadas por la inversión de la muestra de puntuaciones directas o frecuencias, 1/Σxi.
El motivo por el cual la inversión de la muestra seleccionada aleatoriamente, en todo universo posible, infinito o limitado, ya sea la inversión de la muestra N, la inversión de N, en universos infinitos, la inversión de la muestra de puntuaciones directas o frecuencias, la inversión de las puntuaciones directas o frecuencias, 1/Σxi , es igual a dispersión teórica, se debe a que, conforme aumente la muestra menor probabilidad de error de representatividad muestral y mayor tendencia a inversión de N en tanto que probabilidad teórica de las probabilidades empíricas, es decir, a mayor muestra mayor probabilidad de Nivel de Sesgo cero, luego si a mayor muestra menor probabilidad de dispersión, y lógicamente a menor muestra mayor probabilidad de dispersión, entonces la probabilidad de dispersión teórica es inversamente proporcional a la muestra, a menor muestra mayor probabilidad de dispersión teórica, y a mayor muestra menor probabilidad de dispersión teórica, luego la inversión de la muestra seleccionada es la probabilidad de dispersión teórica, ya sea inversión de N en universos infinitos o inversión del sumatorio de las puntuaciones directas o frecuencias en universos limitados.
En cualquier caso, el hecho que halla una mayor o menor probabilidad de dispersión teórica no implica que empíricamente tenga porque haber mayor o menor dispersión empírica. Si en un estudio de sesgo suficientemente representativo se quiere aumentar la probabilidad empírica de los ideales, cuanto mayor muestra mayor fiabilidad muestral, y conforme la variable experimental incida positivamente sobre los ideales entonces mayor probabilidad de dispersión empírica, independientemente de la magnitud de la muestra.
En esencia, lo que mide el Nivel de Sesgo normal es la probabilidad de dispersión empírica individual, y lo que mide la Desviación Media, Varianza y Desviación Típica es la probabilidad de dispersión empírica muestral, y lo que mide la inversión de la muestra, sea inversión de N, 1/N, en universos infinitos, o inversión de las puntuaciones directas o frecuencias, 1/Σxi, en universos limitados, es la probabilidad de dispersión teórica.

3. Máximos estadísticos de dispersión normales

En función de la dispersión empírica o teórica, tal como se ha explicado en diferentes apartados sobre estadísticos individuales, o los estadísticos muestrales, y al explicar la diferencia entre realidad empírica o teórica, una vez que se determinan las estimaciones de dispersión se pueden establecer los estadísticos, empíricos o teóricos, y dentro de los estadísticos teóricos de dispersión individual el Máximo Sesgo Teórico Posible, el Máximo Sesgo Negativo Posible, y a nivel muestral la Máxima Desviación Media Teórica Posible, la Máxima Varianza Teórica Posible, y la Máxima Desviación Típica Teórica Posible, que igualmente se pueden adaptar al Primer Método, apartado 12, adaptando los estadísticos empíricos individuales, los estadísticos de dispersión empírica individual, y los estadísticos de dispersión empírica muestral.

4. Estadísticas relativas y dispersión relativa

En estadística cuando se habla de dispersión siempre se ha sobrentendido, sin que se pusiera en duda otra forma alternativa, que por dispersión se hablaba de la puntuación diferencial, individualmente, o muestralmente la Desviación Media, Varianza o Desviación Típica normales, sin poner en duda que hubiera otras formas estadísticas alternativas.
Sin embargo, lo que hay que observar es que sí es posible estudiar otras formas de estadística alternativas diferentes a la tradicional. Ya de por sí en esencia la estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, el Segundo Método de la Probabilidad Imposible, supone una forma alternativa a la tradicional en el estudio de la probabilidad  y la estadística. Precisamente por el carácter innovador de esta nueva teoría de la estadística y la probabilidad, además de lo que sería el estudio normal de la dispersión en función de la probabilidad teórica, otra forma diferente de enfocar o resolver el problema de la dispersión, a partir del cual se pueden hacer diferentes modelos estadística, por cuanto el estudio de la realidad tiene por base el estudio de las diferencias en el comportamiento de lo que muestra de sí la realidad, es mediante lo que son las estadísticas alternativas, sobre una concepción diferente de la dispersión, individual o muestral.
Por estadística relativa se entenderá toda aquella estadística diferente a la normal, siendo la estadística normal aquella que tiene por polo de referencia el estudio de las relaciones diferenciales sobre la media aritmética, en el Segundo Método de Probabilidad Imposible, la inversión de N, la probabilidad teórica.
Las estadísticas alternativas en tanto que se basan en una definición relativa de la dispersión no tiene porque ser una dispersión centrada en las relaciones diferenciales sobre la inversión de N, pudiendo ser relativas a cualquier otro término empírico o ideal de probabilidad, De esta forma si la estadística tradicional sólo entendía una estadística normalmente centrada en el estudio de los diferenciales sobre la media aritmética, las estadísticas relativas en Probabilidad Imposible puede ser relativos a cualquier otro término sobre cuyas diferencias en la muestra quiera estudiar la dispersión que producen, y de esta forma, podrá hablarse de estadística relativa a la máxima, siendo la máxima la probabilidad empírica máxima, la mayor probabilidad empírica de toda la muestra, “p(xi+)”; la  estadística relativa a la mínima, siéndola mínima la probabilidad empírica mínima, la menor probabilidad empírica de toda la muestra, p(xi-)”; la estadística relativa a la intermedio, siendo la intermedio la probabilidad intermedio entre la máxima y la mínima, resultante de dividir entre dos la suma de ambas, “p(xi+/-)”; la estadística relativa a la probabilidad más próxima a inversión de N, aquella probabilidad empírica que tiene el menor Nivel de Sesgo posible, “p(xi≈)”; y la estadística relativa a cualquier probabilidad determinada que arbitraria y libremente decida la política científica, “p(xn)”, cualquier probabilidad empírica de la muestra o cualquier otro término de probabilidad que decida la política científica.
De hecho el propio Nivel de Sesgo Crítico, diferencia de probabilidad empírica menos probabilidad crítica, sería en esencia una estadística relativa a la probabilidad crítica.
Sobre cada modelo de estadística relativa expondré a continuación solamente el Nivel de Sesgo relativo y la Desviación Media relativa, si bien en el apartado 14 de Introducción de la Probabilidad Imposible se detalla más en concreto cada estadística relativa, incluyendo modelos de crítica racional de contraste de hipótesis en cada estadística relativa posible.

4.1. Estadística relativa a la máxima, “p(xi+)”, la mayor probabilidad empírica de la muestra

Nivel de Sesgo relativo a la máxima = p(xi+) – p(xi)

Desviación Media relativa a la máxima = Σ ( p(xi+) – p(xi) ) : ( N – 1)

4.2. Estadística relativa a la mínima, “p(xi-)”, la menor probabilidad empírica de la muestra

Nivel de Sesgo relativo a la mínima = p(xi) – p(xi-)

Desviación Media relativa a la mínima = Σ ( p(xi) – p(xi-) ) : ( N – 1)

4.3. Estadística relativa a la intermedio, “p(xi+/-)”, resultado de dividir entre dos la suma de la máxima y la mínima

p(xi+/-) = ( p(xi+) + p(xi-) ) : 2

Nivel de Sesgo relativo a la intermedio = p(xi) – p(xi+/-)

Desviación Media relativa a la intermedio = Σ / ( p(xi) – p(xi+/-) ) / : N

4.4. Estadística relativa a la más próxima, “p(xi≈)”, la probabilidad empírica más próxima a inversión de N, la de menor sesgo y mayor similitud

Nivel de Sesgo relativo a la más próxima = p(xi) – p(xi≈)

Desviación Media relativa a la más próxima = Σ / ( p(xi) – p(xi≈) ) / : ( N – 1)

4.5. Estadística relativa a la una probabilidad determinada cualquiera, “p(xn)”, cualquier probabilidad empírica de la muestra

Nivel de Sesgo relativo a la máxima = p(xi) – p(xn)

Desviación Media relativa a la máxima = Σ / ( p(xi) – p(xn) ) / : ( N – 1)

5. Factores o variables de la dispersión

La dispersión , sea normal o relativa, es una variable dependiente de diferentes factores, en primer lugar por tanto, y en función de las explicaciones ofrecidas de por qué la inversión de la muestra es la dispersión teórica, un factor del cual dependerá la dispersión empírica, sea estadística normal o relativa, será la propia magnitud de la muestra, en la medida que la dispersión empírica será, entre otros factores, una variable dependiente de la magnitud de la muestra, dado que a mayor o menor magnitud de la muestra seleccionada, N en universos de sujetos u opciones infinitos, la muestra de puntuaciones directas o frecuencias en universos limitados, en función de la magnitud de la muestra la dispersión empírica será variable, aumentando normalmente la dispersión empírica en función disminuya la magnitud de la muestra seleccionada, y disminuyendo la dispersión empírica en función la magnitud de la muestra seleccionada aumente.
Si la magnitud de la dispersión empírica es una variable dependiente de la magnitud de la muestra seleccionada, un factor del cual dependerá la dispersión en la estadística  será precisamente la propia magnitud de la muestra seleccionada, .
Ahora bien, en la medida que la inversión de la muestra, inversión de N, en universos de sujetos u opciones infinitos, o inversión de las puntuaciones directas o frecuencias en universos de opciones limitadas, es sólo una probabilidad de dispersión teórica, el hecho que una determinada dispersión sea teóricamente probable no implica en modo alguno que deba ser empíricamente necesaria la  estimación teórica, porque sólo indica un término de probabilidad .
Teóricamente una muestra puede tener a una dispersión mayor o menor, pero si el objeto de estudio es, por ejemplo, la igualdad de oportunidades, a pesar que una muestra sea poco representativa, si la variable experimental incide positivamente en la muestra, a pesar de que la muestra sea poco representativa y teóricamente deba aumentar el sesgo, si el objeto de estudio de la igualdad de oportunidades y la variable independiente afecta positivamente el estudio, entonces disminuye la dispersión de la muestra por efecto de la variable independiente, llegándose a validar la hipótesis empírica.
De igual forma que el efecto de la variable independiente en estudio de igualdad de oportunidades puede anular la tendencia teórica a aumentar la dispersión conforme la magnitud de la muestra sea menor, en un estudio de sesgo, en donde la muestra sea suficientemente representativa, reduciendo la probabilidad de error de representatividad muestral, al mínimo que acepte la política científica, luego menor probabilidad teórica de dispersión, siempre y cuando la variable experimental sea positiva la dispersión empírica de la muestra tenderá aumentar conforme el objeto de estudio alcance los ideales de la política científica.
Al igual que la magnitud de la muestra seleccionada es una variable de dispersión teórica, lo es el objeto de estudio, luego se puede decir que los factores de los que depende la dispersión estadística, normal o relativa, son la magnitud de la muestra y el objeto de estudio, en función de los cuales, según magnitud de error de representatividad muestral o efectividad de la variable independiente, la dispersión empírica será variable.
A causa de que la dispersión muestral es una variable dependiente al mismo tiempo de la magnitud de la muestra y el objeto de estudio, la crítica racional es necesaria a nivel individual y muestral, a fin que la decisión estadística sea lo más fiable posible y no dependa del la probabilidad de la magnitud de la muestra, al mismo tiempo que la razón crítica de la política científica debe ser lo más moralmente exigente.
En esencia, el estudio estadístico tiene por base la observación de los diferenciales en el comportamiento individual y muestral, en estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, Probabilidad Imposible, normalmente  sobre inversión de N, y relativamente, sobre cualquier término estadístico de probabilidad, si bien para toda estadística posible la dispersión  empírica es  variable dependiente tanto de la magnitud de la muestra y el objeto de estudio, motivo por el que es absolutamente imprescindible la crítica racional individual y muestral  de las ideas para aceptar cualquier hipótesis empírica.

Rubén García Pedraza, Madrid a 17 de febrero del 2013
 

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domingo, 10 de febrero de 2013

Introducción a la Probabilidad Imposible (Edición 2015), en amazon

La nueva edición 2015 de Introducción a la ProbabilidadImposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, se encuentra ya disponible al público para su adquisición inmediata, tanto en versión Kindle de amazon, y la versión impresa de createspace.

Desde últimas  horas de ayer ya  se podía adquirir la nueva edición 2015 para ebook a través de kindle, y desde primeras horas de hoy la versión de createspace, la marca de amazon para la edición impresa de libros físicos,  pudiéndose encontrar tanto en amazon.com como en amazon Europa, y amazon.es, ambas versiones, ebook e impresa, y  además en el createspace store la versión impresa. Y por supuesto ya se han añadido los enlaces oportunos al blog de la Librería Matemática en donde siempre se pueden encontrar las últimas actualizaciones de la obra.


En el caso de la obra impresa, para los lectores europeos, señalar que todavía no está disponible en amazon Europa, puede tardar unos días, se informa porque en caso de adquirir la obra inmediatamente en lugar de ser enviada desde Europa, el país de envío quizás sea Estados Unidos, lo que aumente el precio del cargo. En cinco días laborables aproximadamente ya estará disponible en amazon Europa la versión impresa.


La importancia de la Edición 2015 reside en que va a ser la última ampliación de la obra, quedando este formato ya establecido definitivamente. En próximas ocasiones, en lugar de hacer nuevas ediciones se van a publicar periodicamente estudios monográficos sobre aplicaciones concretas de la teoría, de modo que quien estaba esperando la edición definitiva esta es la oportunidad, la obra que se presenta en amazon y en createspace bajo el nombre de Introducción a la Probabilidad Imposible (Edición 2015) va a ser desde ahora la única que se distribuya desde los canales oficiales del blog de Probabilidad Imposible, sus redes sociales, y páginas amigas.

El motivo por el cual se deja clara constancia en el título de que es la Edición 2015, es para que se pueda diferenciar de cualquier otro ejemplar de segunda mano de versiones antiguas ya no disponibles, que todavía pueden seguir apareciendo en amazon.

La principal y definitiva novedad de la Edición 2015 es la incorporación de valoraciones sobre el tratamiento de probabilidades estadística calculadas sobre puntuaciones directas de signo negativo, que en tal caso, para el cálculo, se tomarán sobre su valor absoluto, para la estimación de sumatorios y cocientes para la obtención de probabilidades. Un detalle extremadamente importante dado que será determinante para la futura interpretación de las soluciones de los resultados, y de las comparaciones pertinentes.
Para aquellos lectores que estén interesados sobre el modo en que se resuelven estas cuestiones directamente deberán leer a los siguientes puntos, desde el 3.3.12.1. al 3.3.12.11. de la obra, así como hay menciones a lo largo de la nueva edición sobre este modo de valorar el tratamiento estadístico de probabilidades estimadas sobre puntuaciones directas obtenidas de la medición sobre escalas que comprenden enteros desde valores negativos a positivos.



Como ya muchos lectores saben, la obra se encuentra organizada por apartados y párrafos numerados, lo que facilita la lectura y la localización de  párrafos.


Para los lectores que ya han leído la obra se estudiará el modo que puedan tener acceso a las nuevas ampliaciones, en cualquier caso la Edición 2015, como siempre, se ha mantenido fiel al manuscrito original, únicamente modificándose aspectos formales no sustanciales, además de la incorporación de los nuevos casos mencionados para tratamiento en forma de probabilidad de valores enteros negativos.


La Edición 2015 que aquí se presenta de este modo es una contribución más a la expansión de una teoría que desde el  2011 que sale por primera vez a la luz en edición física, ha ido creciendo en lectores, seguidores, y fans, que entienden la necesaria reformulación de muchos conceptos tradicionales desde parámetros más innovadores, y la necesidad de nuevos aires en el campo de la epistemología y las matemáticas, que ofrezcan nuevas perspectivas de futuro a un campo del que, más allá del academicismo, es trascendental para el desarrollo de todas las ciencias, no sólo desde la contemplación de la matemática como una ciencia pura, también desde el punto de vista aplicado, cuyas aportaciones al resto de ciencia pueden ser determinantes para la modelación final de la sociedad en que vivimos.


En este sentido, Introducción a la Probabilidad Imposible, además de ser una obra eminentemente dedicado a la epistemología de la probabilidad estadística o estadística de la probabilidad, aporta importantes reflexiones sobre el futuro tecnológico de la humanidad a expensas de  los nuevos desarrollos matemáticos, especialmente hay que hacer hincapié en el apartado 23 en donde se aborda la íntima relación entre replicación matemática y replicación robótica en la creación de nuevos modelos de Inteligencia Artificial, en donde la probabilidad y la estadística tienen mucho que decir, al igual que otros campos de la matemática.


También en el terreno de la reflexión sobre las relaciones matemáticas-ciencia, el apartado 24 ofrece una detallada reflexión sobre la importancia de la creación de modelos matemáticos en todo tipo de ciencias, no sólo naturales, también sociales, y finalmente el apartado 25, una aportación más al debate sobre un aspecto fundamental en la lógica del descubrimiento científico, la definición de hipótesis empírica.


En este blog se está haciendo una labor de divulgación y difusión de la teoría de Probabilidad Imposible para el estudio del campo de la estadística de la probabilidad o probabilidad estadísica, pero para un conocimiento más profundo, más allá del simplemente divulgativo que se pueda hacer desde las redes sociales sobre un esquema teórico, la lectura de Introducción a la Probabilidad Imposible es imprescindible, en la medida que ofrece un discurso ordenado y coherente sobre el sentido de la probabilidad en la ciencia contemporánea, un discurso que en su forma más abstracta no se puede encontrar en las redes sociales, a pesar de los avances de la tecnología.


La razón discursiva precisa de contextos explicativos que sobrepasan la inmediatez de la página web o el blog, y quizás sea algo en lo que la humanidad, a pesar de las profundas transformaciones cibernéticas, no cambie. La imperiosa necesidad de la construcción de la teoría sobre hipótesis, y proposiciones, cuya cadena lógica de relaciones formales y silogismos precise de un discurso claro y diferenciado, donde los conceptos aparezcan nítidos y no haya lugar a dudas más allá de las necesarias, la razón crítica de la lógica discursiva .


Por este motivo animo a todos mis lectores habituales del blog, seguidores en redes sociales, y fans que se han ido sumando a lo largo de los últimos años, para una mayor comprensión de esta teoría que están viendo nacer,  a una lectura profunda y reflexiva de  Introducción a la Probabilidad Imposible (Edición 2015), al mismo tiempo sigan las últimas novedades del blog de Probabilidad Imposible donde se informan de las últimas novedades, al mismo tiempo que se introduce a sus aspectos más relevantes, , y sobre todo para la divulgación y difusión de una teoría joven, que lentamente crece y se expande.


A todos vosotros, muchas gracias, y que disfrutéis de la lectura. 


Rubén García Pedraza, Madrid 21 de enero 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
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