Giải thích thống kê và xác suất

Giải thích thống kê và xác suất đặt ra câu hỏi làm thế nào khoa học có thể giải thích các sự kiện tuân theo các quy luật xác suất thay vì các quy luật tất định.

Definition

Một giải thích thống kê giải thích một sự kiện bằng cách viện dẫn các quy luật và điều kiện thống kê mang lại một xác suất cho sự kiện đó; theo cách hiểu quy nạp-thống kê, giải thích làm cho sự kiện đó rất dễ xảy ra, trong khi theo cách hiểu liên quan thống kê, nó viện dẫn các yếu tố làm thay đổi xác suất của sự kiện.

Scope

Chủ đề này bao gồm mô hình quy nạp-thống kê (IS) của Hempel, vấn đề giải thích các kết quả có xác suất thấp, sự mơ hồ của giải thích thống kê và yêu cầu về tính đặc hiệu tối đa, cũng như mô hình liên quan thống kê (SR) của Salmon, mô hình này định hình lại giải thích theo thuật ngữ liên quan xác suất thay vì xác suất cao.

Core questions

• Một sự kiện có thể được giải thích nếu quy luật thống kê liên quan chỉ cho nó một xác suất thấp không?
• Vấn đề về sự mơ hồ của giải thích quy nạp-thống kê là gì?
• Tại sao Salmon thay thế xác suất cao bằng sự liên quan thống kê?
• Các giải thích thống kê liên quan đến các quá trình nhân quả cơ bản như thế nào?

Key concepts

• quy luật thống kê
• lớp tham chiếu
• yêu cầu về tính đặc hiệu tối đa
• liên quan thống kê
• yêu cầu xác suất cao
• sự mơ hồ của giải thích IS

Key theories

Mô hình quy nạp-thống kê (IS)

Hempel mô hình hóa giải thích thống kê như một lập luận quy nạp mang lại xác suất cao cho sự kiện được giải thích, tuân theo yêu cầu về tính đặc hiệu tối đa để tránh sự mơ hồ.

Mô hình liên quan thống kê (SR)

Salmon lập luận rằng điều giải thích là viện dẫn các yếu tố có liên quan thống kê đến kết quả, phân chia một lớp tham chiếu theo sự liên quan thay vì tìm kiếm xác suất cao.

History

Hempel đã giới thiệu mô hình quy nạp-thống kê vào năm 1965 cùng với mô hình diễn dịch-luật lệ. Nhận thấy rằng xác suất cao không phải là điều kiện cần cũng không phải là điều kiện đủ cho giải thích, Salmon và các cộng sự đã phát triển mô hình liên quan thống kê vào năm 1971, sau đó lồng ghép nó vào lý thuyết cơ học-nhân quả của ông vào năm 1984.

Debates

Xác suất cao so với sự liên quan

Hempel gắn giải thích thống kê với việc làm cho sự kiện dễ xảy ra, trong khi Salmon phản đối rằng các sự kiện không thể xảy ra (chẳng hạn như các trường hợp hồi phục hiếm gặp) có thể được giải thích khi các mối quan hệ liên quan phù hợp được viện dẫn.

Key figures

• Carl Hempel
• Wesley Salmon
• Richard Jeffrey

Seminal works

• hempel1965
• salmon1971
• salmon1984

Frequently asked questions

Tại sao việc giải thích các sự kiện có xác suất thấp lại là một vấn đề?

Nếu giải thích yêu cầu làm cho một sự kiện có xác suất cao, thì các kết quả hiếm gặp nhưng có thật (như một phân rã phóng xạ cụ thể) sẽ không bao giờ có thể được giải thích. Mô hình liên quan thống kê giải quyết vấn đề này bằng cách coi một giải thích là tốt khi nó viện dẫn các yếu tố làm tăng hoặc giảm xác suất của sự kiện, bất kể giá trị tuyệt đối.