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dc.contributor.authorArboleda-Quintero, Dayron A.
dc.contributor.authorPatiño, Margarita E.
dc.date.accessioned2019-07-18T14:11:15Z
dc.date.accessioned2019-08-16T16:14:09Z
dc.date.available2019-07-18T14:11:15Z
dc.date.available2019-08-16T16:14:09Z
dc.date.issued2008-06-19
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/269
dc.identifier10.22430/22565337.269
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/807
dc.description.abstractCon el surgimiento del cálculo de probabilidades como una nueva metodología de la cuantificación del riesgo, nace la discusión respecto a la viabilidad de la probabilidad inductiva, o si la estadística clásica utiliza la metodología inductiva o deductiva para la obtención de sus conclusiones, base del método científico; polémica que se agudiza con el afianzamiento de la estadística bayesiana, que al parecer es la respuesta más prometedora a favor del aprendizaje inductivo y que es defendida por los autores a lo largo de este artículo. Son muchos los filósofos que niegan que sea posible aprender inductivamente desde la experiencia. Las objeciones más conocidas al método inductivo provienen de DavidHume y posteriormente de Karl Popper, que, entre otros, rechazan toda posibilidad de una lógica inductiva.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)spa
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/269/275
dc.rightsCopyright (c) 2017 Tecno Lógicasspa
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.sourceTecnoLógicas; Num. 20 (2008); 45-74eng
dc.sourceTecnoLógicas; Num. 20 (2008); 45-74spa
dc.subjectFilósofosspa
dc.subjectAprendizaje inductivospa
dc.subjectMétodospa
dc.subjectEstadística bayesianaspa
dc.subjectCálculo de probabilidadesspa
dc.subjectAprendizaje deductivospa
dc.title¿Es posible aprender inductivamente de la experiencia?spa
dc.title.alternative¿Es Posible Aprender Inductivamente de la Experiencia?
dc.subject.keywordsPhilosopherseng
dc.subject.keywordsInductive Learningeng
dc.subject.keywordsmethodeng
dc.subject.keywordsBayesian Statisticseng
dc.subject.keywordsProbability Calculuseng
dc.subject.keywordsDeductive Learning.eng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticleseng
dc.typeArtículosspa
dc.relation.ispartofjournalTecnoLógicas
dc.description.abstractenglishWith the birth of probability calculus as a new risk quantification methodology, it also appears the debate with respect to the viability of inductive probability or to the fact that classic statistics uses inductive or deductive methods to draw its conclusions which is the basis of the scientific method. Such discussion becomes more intense with the strengthening of Bayesian statistics that seems to be the most promissory answer in favor of inductive learning and which is supported here by the authors of this article. There are many philosophers that reject the possibility to learn inductively from the experience. The most famous objections in this sense come from David Hume and, then, from Karl Popper who, among others, resist any possibility of an inductive logic.eng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501


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