확률 통계적 설명의 의의
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작성일 23-02-24 12:54
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이러한 의문을 통계적 설명(explanation)방법이 성공적으로 이루어지고 있는 실제 과학에 적용하는 것은 무리이다. 그러나 이런 점은 물리학의 goal(목표) 가 선험적인 용어로 우연한 사건을 설명(explanation)하는 데 있는 것처럼 보이게 한다. 보편명제 형식의 법칙과 통계적 법칙은 분명히 논리적으로나 인과율의 적용에 있어서나 다름을 인정하고 변별적으로 적용하고 이해하여야 한다. 설명(explanation)력은 theory 에서 나온다.
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과학 철학 확률 통계 설명 / (과학 철학)
확률 통계적 설명의 의의
2. 통계적 설명(explanation)의 해석
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6. 통계적 설명(explanation)의 의의
6. 통계적 설명(explanation)의 의의
다. 만약 보편명제 형식의 법칙에 대하여 확률론적 가정을 한다면, 즉 증거에 근거하여 어떻게 어떤 theory 의 확률에 수를 배정할 수 있는가? 라는 질문을 던진다면 이것 역시 두 법칙의 논리적 독립성을 무시한 것이다. 그렇다면 특수상대성 theory 이 참이라는 주장에 대해 1905년에는 어떠한 확률이 배정되었어야 하는가? 이후 얻어진 증거에 의해 이 확률은 얼마나 증가하는가? 하는 질문은 무의미함을 알수 있따
4. 통계적 설명(explanation)과 확률론
3. 귀납의 원리와 통계적 설명(explanation)에의 적용
실제로 우리가 과학에서 goal(목표) 로 하는 것은 설명(explanation)적인 참의 발견이다. 즉, 설명(explanation)이 전혀 필요치 않은 것으로 설명(explanation)이 필요한 사건들을 설명(explanation)하는 것이다. 마치 그 goal(목표) 가 확실하지 않은 언명들과 확실한 언명들을 연결시키는 것처럼 보인다.
5. 확률론과 인과율
과학 철학 확률 통계 설명
설명
1. 설명(explanation)관계의 조건과 확률 통계적 설명(explanation)
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과학 철학 확률 통계 설명 / (과학 철학)
가장 훌륭한 설명(explanation)이란 그 어떤 설명(explanation)도 필요 없는 사건이 observation된 사건들과 어떻게 연결되는가를 보여주어야 한다는 것은 분명하다. 그러나 엄밀하게 참인 전체적 theory 을 가질 희망은 없기 때문에, 끊임없이 진리 근접성의 정도를 증가시키는 theory 을 goal(목표) 로 한다는 것을 알아야 한다. 가능한 증거가 경쟁적인 theory 에 제공하는 확증의 상대적 정도를 평가하는 것이 theory 선택에 도움을 줄 수 있다면, 우리가 해야할 작업은 theory 에 확률을 배정하는 작업일 것이다.
