Алексей Патрашов: Статьи научные и разные. Сборник

Смещение от среднего состояния удобно считать как абсолютную величину вектора смещения или как её квадрат или другая соответствующая в нужном случае функция.

Корреляцию между двумя соционическими типами можно вычислить через коэффициент корреляции, но у этого способа есть недостаток – в случае равенства между собой всех координат вектора в знаменателе может оказаться ноль. Этого способа лишена оценка через косинус угла между векторами, которая действует для всех ненулевых векторов.

Взаимодействие между разными социотипами определяется величиной и знаком коэффициента корреляции. Содействие или противостояние двух разных социотипов по коэффициенту корреляции не определяется полностью, а требует дополнительного изучения. Однозначно можно сказать, только то, что при близком к единице коэффициенте корреляции вместе с близкими по абсолютной величине векторами диаграммы две личности эквивалентны.

Существует много видов логики, каждая из которых имеет свою область применения. С точки зрения удобства применения для решения многих задач ни двоичная логика, ни троичная, ни вероятностная логика просто неприменимы. Например, трудно установить наличие какого-либо события в прошлом потому, что прошлое нельзя увидеть. Мы можем только судить о прошлом или по своим воспоминаниям или по документальным подтверждениям, включая показания очевидцев.

Рассмотрим простой пример. Требуется провести экспертную оценку силами нескольких специалистов. Пусть экспертную оценку провели около сотни студентов и один высококвалифицированный специалист. Результаты оценки оказались взаимно противоречащими. Вопрос: кто прав? Повторить экспертизу по каким-то причинам нельзя и придётся пользоваться результатами уже проведенной.

Можно утверждать, что специалист прав, а студенты всё перепутали, на то они и студенты, но студентов было много и они могли увидеть то, что мог не заметить специалист потому, что был один. С другой стороны ошибиться могли даже все студенты.

Напрашивается применение вероятностной логики с оценкой вероятности ошибки каждого студента, вероятности ошибки всех студентов и сравнением с вероятностью ошибки специалиста. Такое решение было бы приемлемо, если бы имелись точные данные, но без точных данных точные методы могут приводить к очень большим ошибкам. Ещё менее такой подход применим для работы с не поддающимися точной оценке объектами, например художественной или культурной ценности. И совершенно такой подход неприменим к оценке ожидающихся событий потому, что статистики по ним вообще никакой нет и применение вероятностных методов невозможно.

Для решения возникшей проблемы преобразуем вероятностную логику. Пусть каждое утверждение имеет вес и вес утверждения специалиста многократно превосходит вес утверждения одного студента. Тогда мы получаем просто сумму всех весов заключений студентов и сравниваем её с весом заключения специалиста.

С таким подходом у нас появляется реальный шанс получить окончательное заключение потому, что мы можем сравнить всего два числа и оценить, насколько одно из них больше другого. Может случиться, что заключения студентов набрали десять единиц веса против ста единиц веса заключения специалиста. Тогда можно уверенно решить, что специалист прав, а студенты ошиблись. Может получиться сто веса студентов против ста веса специалиста и можно сказать, что экспертиза несостоятельна потому, что нельзя оценить, в какую сторону принять решение. А может случиться, что заключение студентов наберёт тысячу веса против сотни веса заключения специалиста и правы окажутся студенты.

Рассмотрим другой пример. Пусть десять человек утверждают, что некое событие было, а один утверждает, что его не было. Как оценить факт существования события в прошлом? Вернуться и проверить уже ничего нельзя потому, что вернуться в прошлое невозможно. Зато можно установить вес показаний каждого свидетеля и оценить через него достоверность события. Вероятностная логика в данном случае была бы вообще бесполезна.