Razonamiento probabilístico

1. Razonamiento
probabilístico.

2. • En este tema se estudian los juicios que se enmarcan dentro del
razonamiento inductivo, el cual no ofrece conclusiones derivadas
directamente de información contenida en premisas, sino que avanza
información nueva que solamente es más o menos probable. El
modelo normativo que sirve de referencia a este razonamiento es la
Teoría de la probabilidad y más concretamente en su desarrollo
bayesiano.

3. La probabilidad de un suceso, la probabilidad objetiva se
calcula según la teoría clásica de las siguientes formas:
1. Atendiendo al no. de resultados favorables frente al total de
resultados posibles, formula:
• Probabilidad de ocurrencia de un evento del que se conocen
todos sus resultados posibles= no de resultados a favor / total
de resultados
2. Atendiendo a la frecuencia relativa del suceso en un no.
elevado de observaciones, formula:
• Probabilidad de ocurrencia de un evento tras repetir un gran no
de veces el experimento = no de ocurrencias del evento / no
total de ocurrencias

4. Agente lógico, es una entidad que posee
conocimiento de su mundo y que también es capaz
de razonar sobre las posibles acciones que puede
emprender para el logro de sus objetivos y de poder
aceptar nuevas tareas.

5. La incertidumbre es la situación en la cual no se conoce
completamente la posibilidad de que ocurra un
determinado evento. Para que el agente lógico realice lo
correcto, dependerá de la importancia relativa de las
diversas metas como la posibilidad y grado
correspondiente en que esperamos que estas sean
logradas.

6. El agente probabilístico es un caso dentro de un
razonamiento no – monótono y se explica como la
probabilidad que la verdad de una oración haya cambiado
su valor inicial, su ventaja frente al razonamiento lógico
reside en que el agente puede tomar decisiones
relacionadas aun sin disponer de suficiente información
para probar que la acción emprendida funcione.

7. Ejemplo:
• La probabilidad de que un “león viva más de un día es 1”, la
certeza es 100% de que esto ocurra, mientras que la
probabilidad de que un “guepardo viva 270 mil años es 0”, la
certeza de que esto ocurra es un 100%.
• En la vida cotidiana los eventos no siempre se encuentran en
probabilidad de “1 o 0”, sino que se ubican en un punto
intermedio entre estos dos extremos.

8. Ejemplo:
• Por lo tanto el razonamiento probabilístico es cuando la
probabilidad de la verdad de una oración haya cambiado
su valor inicial, la principal ventaja frente al razonamiento
lógico es que el agente puede tomar decisiones
relacionadas aun sin disponer de suficiente información
para probar que una acción funcione. Este razonamiento
se basa en teoremas como el modelo Bayesiano y en la
teoría de heurísticos estadísticos.