관측과 추론

관측과 추론

관측과 추론이 진행되고있다. 이것은 과학적 연구에서 중요한 기술입니다. 추측없는 관찰은 가치가 없다. 또한주의 깊은 관찰없이 추론 된 내용은 유효하지 않습니다.

관찰 (Observation) 관찰은 외부 세계로부터 정보를 얻기 위해 동물이나 인간이 사용하는 방법이다. 정보는 감각을 통해 수신됩니다. 예를 들어 눈으로 볼 때나 귀로 들으면. 뿐만 아니라 감각, 장비도 관찰하는 데 사용할 수 있습니다. 관측은 과학 연구 및 연구에서 매우 중요합니다.

누군가가 새로운 아이디어를 발견하면 실험이나 연구가 시작됩니다. 신중한 관찰은 새로운 아이디어를 찾는 데 중요합니다. 이 신중한 관찰로 인해 혁신적인 제품들이 나오고 있습니다. 실험을 수행 할 때에도 데이터를 수집하고 결과를 예측하며 새로운 실험을 계획하는 데 관측이 중요합니다.

관측은 항상 주관적이다. 관찰에서의 편견은 인간이 흔히 범하는 실수이다. 우리는 우리가 기대하는 것을 보거나 원하는 것을 보는 경향이 있습니다. 따라서 관찰자에 따라 결과가 다를 수 있습니다. 이것은 비교하기가 어렵습니다. 특히 질적 관측은 기록하고 비교하기가 어렵습니다. 질적 매개 변수를 관찰하는 경우에도 여러 관찰자가 사용되며 데이터는 서로 다른 시간에 수집됩니다. 이것은 과학적 연구에서 관찰의 재현성이 중요하기 때문에 이루어집니다.

관측치는 다양한 매개 변수의 영향을받습니다. 예를 들어, 관측은 감각으로 수행됩니다. 우리의 감각은 제한되어 있으며 오류가 있습니다. 예를 들어, 착시 현상은 관측으로부터 잘못된 생각을 줄 수 있습니다. 인간은 망원경, 테이프 레코더, 온도계, 현미경 등과 같은 다양한 기술 장비를 개발하여 관찰을 쉽게합니다. 이 장비는 인간 관찰의 힘을 강화하고 관찰의 오류를 줄입니다.

인간을 위해서뿐만 아니라 동물에 대해서도주의 깊은 관찰이 중요합니다. 포식자는 몇 시간 동안 관찰을 통해 먹이를 찾습니다. 또한, 먹이는 육식 동물로부터의 공격에 항상 감각을 열어 놓고 있습니다. 추론 (Inference) 추론은 이용 가능한 데이터로부터 논리적 인 결론을 이끌어 내고있다. 추론을하기 위해 알려진 데이터 집합을 사용할 수 있거나 유효한 가정을 만들기위한 정보가 있어야합니다. 추론은 질적 및 양적 데이터로 이루어진다.

원시 데이터 집합은 추론이 만들어지지 않으면 쓸모가 없다. 추측은 실험의 전반적인 그림을 보여줍니다. 따라서 방법론, 데이터 및 기타 정보를 보지 않아도 실험의 가장 중요한 결과는 추론을 통해 관찰 할 수 있습니다.잘못된 추론은 오류라고합니다. 인간 추론의 편견은 오류를 유발할 수 있습니다. 인간이 인간의 추론에 대한 결론과 세부 사항을 그리는 방법은 보통인지 심리학과 인공 지능 분야에서 연구된다. 인간 유추의 전통적인 방식 이외에 연구자들은 자동 추론 시스템을 개발했습니다. 관찰과 추론

관측은 외부 환경으로부터 데이터를 수신하는 반면, 추측은 관찰 된 정보를 사용하여 결론을 내리고있다.

추측은 관측에 의해 영향을받습니다. 관찰 없이는 어떤 추측도 없을 것입니다. 추론은 관측 된 데이터에 타당성을 부여한다. 관찰 감각을 위해 사용된다. 추론을하기 위해 지능이 사용됩니다.