सांख्यिकीय और संभाव्य व्याख्या

सांख्यिकीय और संभाव्य व्याख्या यह पूछती है कि विज्ञान उन घटनाओं की व्याख्या कैसे कर सकता है जो नियतात्मक नियमों के बजाय संभाव्य नियमों से उत्पन्न होती हैं।

Definition

एक सांख्यिकीय व्याख्या किसी घटना को सांख्यिकीय नियमों और शर्तों का हवाला देकर समझाती है जो उस पर एक संभाव्यता प्रदान करते हैं; आगमनात्मक-सांख्यिकीय व्याख्या पर, व्याख्या घटना को अत्यधिक अपेक्षित बनाती है, जबकि सांख्यिकीय-प्रासंगिकता व्याख्या पर, यह उन कारकों का हवाला देती है जो घटना की संभाव्यता को बदलते हैं।

Scope

यह विषय हेम्पेल के आगमनात्मक-सांख्यिकीय (IS) मॉडल, कम-संभाव्यता वाले परिणामों की व्याख्या की समस्या, सांख्यिकीय व्याख्या की अस्पष्टता और अधिकतम विशिष्टता की आवश्यकता, और सैल्मन के सांख्यिकीय-प्रासंगिकता (SR) मॉडल को शामिल करता है जो उच्च संभाव्यता के बजाय संभाव्य प्रासंगिकता के संदर्भ में व्याख्या को फिर से परिभाषित करता है।

Core questions

• क्या किसी घटना की व्याख्या की जा सकती है यदि संबंधित सांख्यिकीय नियम उसे केवल कम संभाव्यता देता है?
• आगमनात्मक-सांख्यिकीय व्याख्या की अस्पष्टता की समस्या क्या है?
• सैल्मन उच्च संभाव्यता को सांख्यिकीय प्रासंगिकता से क्यों बदलते हैं?
• सांख्यिकीय व्याख्याएँ अंतर्निहित कारण प्रक्रियाओं से कैसे संबंधित हैं?

Key concepts

• सांख्यिकीय नियम
• संदर्भ वर्ग
• अधिकतम विशिष्टता की आवश्यकता
• सांख्यिकीय प्रासंगिकता
• उच्च-संभाव्यता आवश्यकता
• IS व्याख्या की अस्पष्टता

Key theories

आगमनात्मक-सांख्यिकीय (IS) मॉडल

हेम्पेल सांख्यिकीय व्याख्या को एक आगमनात्मक तर्क के रूप में मॉडल करते हैं जो व्याख्या पर उच्च संभाव्यता प्रदान करता है, अस्पष्टता से बचने के लिए अधिकतम विशिष्टता की आवश्यकता के अधीन।

सांख्यिकीय-प्रासंगिकता (SR) मॉडल

सैल्मन का तर्क है कि जो व्याख्या करता है वह परिणाम के लिए सांख्यिकीय रूप से प्रासंगिक कारकों का हवाला देना है, उच्च संभाव्यता की तलाश करने के बजाय प्रासंगिकता द्वारा एक संदर्भ वर्ग को विभाजित करना।

History

हेम्पेल ने 1965 में निगमनात्मक-नियमशास्त्रीय मॉडल के साथ आगमनात्मक-सांख्यिकीय मॉडल पेश किया। यह पहचानते हुए कि उच्च संभाव्यता व्याख्या के लिए न तो आवश्यक है और न ही पर्याप्त, सैल्मन और सहयोगियों ने 1971 में सांख्यिकीय-प्रासंगिकता मॉडल विकसित किया, बाद में इसे 1984 में अपने कारण-यांत्रिक सिद्धांत में अंतर्निहित किया।

Debates

उच्च संभाव्यता बनाम प्रासंगिकता

हेम्पेल सांख्यिकीय व्याख्या को घटना को अपेक्षित बनाने से जोड़ते हैं, जबकि सैल्मन आपत्ति करते हैं कि जब सही प्रासंगिकता संबंधों का हवाला दिया जाता है तो असंभाव्य घटनाओं (जैसे दुर्लभ रिकवरी) की व्याख्या की जा सकती है।

Key figures

• Carl Hempel
• Wesley Salmon
• Richard Jeffrey

Seminal works

• hempel1965
• salmon1971
• salmon1984

Frequently asked questions

कम-संभाव्यता वाली घटनाओं की व्याख्या करना एक समस्या क्यों है?

यदि व्याख्या के लिए किसी घटना को अत्यधिक संभाव्य बनाना आवश्यक होता, तो दुर्लभ-लेकिन-वास्तविक परिणामों (जैसे एक विशेष रेडियोधर्मी क्षय) की कभी व्याख्या नहीं की जा सकती थी। सांख्यिकीय-प्रासंगिकता मॉडल इस समस्या का समाधान यह मानकर करता है कि एक व्याख्या तब अच्छी होती है जब वह उन कारकों का हवाला देती है जो घटना की संभाव्यता को बढ़ाते या घटाते हैं, चाहे निरपेक्ष मान कुछ भी हो।