Frequency format hypothesis
ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪದ ಊಹೆಯು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದಾಗ ಮೆದುಳು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಊಹೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು 20 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ 5 ಜನರಲ್ಲಿ 1 ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. 1976 ಮತ್ತು 1997 ರ ನಡುವೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಕಲನ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಯ ನಂತರ ಜರ್ಮನ್ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಗೆರ್ಡ್ ಗಿಗೆರೆನ್ಜರ್ ಈ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಒರಿಜಿನ್ ಆಟೋಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಒಬ್ಬರ ಅನುಭವದ ಬಗೆಗಿನ ಕೆಲವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸೂಚ್ಯ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಳೆದ ಬಾರಿ ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಎಲ್ಲಿ ಕುಳಿತಿದ್ದೀರಿ? ನೀವು ಹಲೋ ಅಥವಾ ವರ್ಚಸ್ಸು ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಹೇಳುತ್ತೀರಾ? ಜನರು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸದೆ ಅಥವಾ ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆದರು ಎಂದು ತಿಳಿಯದೆ ಅಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಒಳ್ಳೆಯವರು. ಇದು ಹ್ಯಾಷರ್ ಮತ್ತು ಝಾಕ್ಸ್ ಅವರ 1979ರ ಆವರ್ತನದ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾದ ಅವಲೋಕನವಾಗಿತ್ತು. ತಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯದ ಮೂಲಕ, ಆವರ್ತನದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಉದ್ದೇಶವಿಲ್ಲದೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹ್ಯಾಷರ್ ಮತ್ತು ಝಾಕ್ಸ್ ಕಂಡುಹಿಡಿದರು. ಅಲ್ಲದೆ, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಆವರ್ತನವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ವಯಸ್ಸು, ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಅಥವಾ ಪ್ರೇರಣೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಆವರ್ತನ ಮಾಹಿತಿಯು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸ್ಮರಣೆಯಲ್ಲಿ ನೋಂದಾಯಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಆವರ್ತನವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವೃದ್ಧಾಪ್ಯ, ಖಿನ್ನತೆ ಅಥವಾ ಬಹು ಕಾರ್ಯದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ಆವರ್ತನ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಈ ಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆದರು. ಶಿಶುಗಳ ಅಧ್ಯಯನವು ಈ ಊಹೆಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪುರಾವೆಯು ಶಿಶುಗಳ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೂಲಕ ಬಂದಿತು. ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, 40 ನವಜಾತ ಶಿಶುಗಳನ್ನು 2 ಚುಕ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು 3 ಚುಕ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು 4 ಚುಕ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು 6 ಚುಕ್ಕೆಗಳ ನಡುವೆ ತಾರತಮ್ಯ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಯಿತು. ಶಿಶುಗಳು 2 ಮತ್ತು 3 ಚುಕ್ಕೆಗಳ ನಡುವಿನ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೂ, ಅವರಿಗೆ 4 ಮತ್ತು 6 ಚುಕ್ಕೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ನವಜಾತ ಶಿಶುಗಳು ಕೇವಲ 21 ಗಂಟೆಗಳಿಂದ 144 ಗಂಟೆಗಳವರೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಇದ್ದವು. ಅಂತೆಯೇ ಮತ್ತೊಂದು ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಶಿಶುಗಳು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ಸ್ಟಾರ್ಕಿ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು, ಇದರಲ್ಲಿ 6 ರಿಂದ 8 ತಿಂಗಳ ವಯಸ್ಸಿನ ಶಿಶುಗಳಿಗೆ ಎರಡು ವಸ್ತುಗಳ ಪ್ರದರ್ಶನ ಅಥವಾ ಮೂರು ವಸ್ತುಗಳ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಯಿತು. ಪ್ರದರ್ಶನಗಳು ಇನ್ನೂ ಗೋಚರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾಗ, ಶಿಶುಗಳು ಎರಡು ಅಥವಾ ಮೂರು ಡ್ರಂಬೀಟ್ಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದರು. ನೋಡುವ ಸಮಯದ ಅಳತೆಯು ಶಿಶುಗಳು ಶಬ್ದಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಪ್ರದರ್ಶನದ ಕಡೆಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಉದ್ದವಾಗಿ ನೋಡುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು. ನಂತರ, ಟೆಕ್ಸಾಸ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಬಾರ್ಬರಾ ಎ. ಸ್ಪೆಲ್ಮೆನ್ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾನವರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪಿ = ಪಿ (E|C)-ಪಿ (ಇ | ~ ಸಿ) ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಆಕಸ್ಮಿಕ ನಿಯಮವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪಿ (E|C) ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಕಾರಣದ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಿದ ಪರಿಣಾಮದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಪಿ (ಇ | ~ ಸಿ) ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಕಾರಣದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಿದ ಪರಿಣಾಮದ ಸಂಭವನೀಯತೆ. ನಾವು ರಸಗೊಬ್ಬರದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ರಸಗೊಬ್ಬರವನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ ಸಸ್ಯಗಳು 20ರಲ್ಲಿ 15 ಬಾರಿ ಅರಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ರಸಗೊಬ್ಬರದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ 20ರಲ್ಲಿ 5 ಸಸ್ಯಗಳು ಮಾತ್ರ ಅರಳುತ್ತವೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪಿ (<ಐ. ಡಿ. 3>) = 1 <ಐ. ಡಿ. 1> = 0.75 ಪಿ (ಇ | ~ ಸಿ) = <ಐ. ಡಿ. 1> = 0.25 ಪಿ = ಪಿ (<ಐ. ಡಿ. 3>)-ಪಿ (ಇ | ~ ಸಿ) δಪಿ = 0.75-0.25 = 0.50 ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ δಪಿ ಮೌಲ್ಯವು ಯಾವಾಗಲೂ-1 ಮತ್ತು 1ರ ನಡುವೆ ಬಂಧಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಆಕಸ್ಮಿಕ ನಿಯಮವು ಒಂದು ಘಟನೆಯ ಕಾರಣವನ್ನು ಇನ್ನೊಂದರ ಕಾರಣವನ್ನು ಊಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾನವರು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಅನೇಕ ಕಾರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಘಟನೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಂದಾಗ, ಕ್ಯೂ-ಇಂಟರಾಕ್ಷನ್-ಎಫೆಕ್ಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಆಕಸ್ಮಿಕ ನಿಯಮದಿಂದ ದೊಡ್ಡ ವಿಚಲನವಿದೆ. ಕ್ಯೂ-ಇಂಟರಾಕ್ಷನ್-ಎಫೆಕ್ಟ್ 1993ರಲ್ಲಿ ಬೇಕರ್ ಮರ್ಸರ್ರವರು ಮತ್ತು ಅವರ ತಂಡವು ಈ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಪ್ರತಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಒಂದು ಗುಂಡಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗಣಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಾದ್ಯಂತ ಟ್ಯಾಂಕ್ ಪ್ರಯಾಣಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮರೆಮಾಚುವಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಎರಡನೆಯ ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಸ್ಪಾಟರ್ ವಿಮಾನ, ಸ್ನೇಹಿತ ಅಥವಾ ಶತ್ರುವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಟ್ಯಾಂಕ್ನ ಮೇಲೆ ಹಾರುತ್ತಾರೆ. 40 ಪ್ರಯೋಗಗಳ ನಂತರ, ಮೈನ್ಫೀಲ್ಡ್ ಮೂಲಕ ಟ್ಯಾಂಕ್ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಮಾನದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕೇಳಲಾಯಿತು. ಅವರಿಗೆ-100 ಮತ್ತು 100ರ ನಡುವಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೀಡುವಂತೆ ಕೇಳಲಾಯಿತು. ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದ ಪ್ರಕಾರ, ಸಮತಲಕ್ಕೆ ಎರಡು ಆಕಸ್ಮಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸಾಧ್ಯಃ ಸಮತಲವು ತೊಟ್ಟಿಯ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿತ್ತು, ನಂತರ δP = 0 (. 5/0 ಸ್ಥಿತಿ) ಮತ್ತು ಸಮತಲವು ಸಮತಲದ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿತ್ತು, δP = 1 (. 5/1 ಸ್ಥಿತಿ). ಎರಡೂ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಗೆ δP ಯು 0.5 ಆಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ವಿಷಯಗಳು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ δP ಯು. 5/1 ಸ್ಥಿತಿಗಿಂತ. 5/0 ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿತು. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲೂ, ಎರಡು ಘಟನೆಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಷಯಗಳು ಗಮನಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ವಿಮಾನವು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದಾಗ, ಅವು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಮಾನವು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಯಶಸ್ಸಿನ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದಿದ್ದಾಗ, ಅವು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಯಶಸ್ಸಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಗಿಗೆರೆಂಜರ್ ಅವರ ಕೊಡುಗೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನುರಿತ ಜನರು ಮೂಲಭೂತ ಸಂಭವನೀಯ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನ ರಸಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ. ಗಮನಿಸಿದ ದೋಷಗಳು ಮಾನವ ವಿಕಾಸದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಗಣಿತದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆದ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಗಿಗೆರೆಂಜರ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಈ ರಸಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಗಿಗೆರೆಂಜರ್ ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ರಸಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಆವರ್ತನ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದರಿಂದ ಈ ಒಗಟುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗಿಗೆರೆಂಜರ್ ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಗಿಂತ ಆವರ್ತನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೆದುಳಿನ ವಿಕಾಸವು ದೈಹಿಕವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಬಯೇಸಿಯನ್ ರಸಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಕೇಳಿದರೆ, ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಷಯಗಳು ಅದರಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ. "ಉತ್ತಮ ತೀರ್ಪಿನ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನಃ ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ಸರಳ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು" ಎಂಬ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ತನ್ನ ಪ್ರಕಟಿತ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ ಗಿಗೆರೆಂಜರ್ ಈ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪದ ಊಹೆಯೆಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ವಿಕಸನೀಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಆವರ್ತನ ವಿಧಾನವು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂವಹನಶೀಲವಾಗಿದೆ ಎಂದು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ವಾದಗಳನ್ನು ಗಿಗೆರೆಂಜರ್ ವಾದಿಸಿದರು. ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣಗಳು ಆವರ್ತನಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಇತ್ತೀಚಿನ ರೂಪಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ಅವರು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ರೂಪದ ಮೊದಲ ಅಸ್ತಿತ್ವವು ಹದಿನೇಳನೇ ಶತಮಾನದಲ್ಲಿದೆ. ಆವರ್ತನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಶೇಕಡಾ 50 ಎಂದು ಹೇಳುವುದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಆವರ್ತನ ರೂಪವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 100ರಲ್ಲಿ 50 ಎಂದು ಡೇಟಾವನ್ನು ರವಾನಿಸುವುದರಿಂದ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಜನರು ಎನ್ಕೌಂಟರ್ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ನೀಡಲಾದ ವಿವರಣೆಯೆಂದರೆ, ಆವರ್ತನಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಎದ್ದುಕಾಣುವ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಒಣ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಆವರ್ತನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಮರುಪಡೆಯುವ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮೆದುಳು ಆವರ್ತನ ಎನ್ಕೌಂಟರ್ಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಜನರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಆಧಾರಿತ ಆಯ್ಕೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆವರ್ತನ ಎದುರಾಗುವ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಂದ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಇದು ಒಂದು ಕಾರಣವಾಗಿರಬಹುದು. ಅನುಕ್ರಮ ಇನ್ಪುಟ್ ಲೇಖಕರು ನೀಡಿದ ಮತ್ತೊಂದು ವಿವರಣೆಯೆಂದರೆ, ಆವರ್ತನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಜನರು ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಅವುಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಅನುಕ್ರಮ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ, ಇದನ್ನು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜಾನ್ ಮದೀನಾ ಅವರ ಬ್ರೈನ್ ರೂಲ್ಸ್ನಿಂದ, ಅನುಕ್ರಮ ಇನ್ಪುಟ್ ಒಂದು ಬಾರಿ ಇನ್ಪುಟ್ಗಿಂತ ಬಲವಾದ ಮೆಮೊರಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಮಾನವರು ಸಂಭವನೀಯತೆಗಿಂತ ಆವರ್ತನ ಮುಖಾಮುಖಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಇದು ಒಂದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಾರಣವಾಗಿರಬಹುದು. ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪದ ಊಹೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುವಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾದ ಮತ್ತೊಂದು ತರ್ಕವೆಂದರೆ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಘಟನೆಗಳ ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಘಟನೆಯು 6ರಲ್ಲಿ 3 ಬಾರಿ ಸಂಭವಿಸಿದರೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸ್ವರೂಪವು ಇದನ್ನು 50 ಪ್ರತಿಶತ ಎಂದು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು 6ರಲ್ಲಿ 3 ಎಂದು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈಗ ಈ ಬಾರಿ ಘಟನೆ ನಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಆವರ್ತನದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು 7ರಲ್ಲಿ 3ಕ್ಕೆ ನವೀಕರಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸ್ವರೂಪದ ನವೀಕರಣವು ಅತ್ಯಂತ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಆವರ್ತನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ತರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ನಿಗಾ ಇಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 1000ರಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ 500 ಜನರು ಶ್ವಾಸಕೋಶದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನಿಂದ ಸಾಯುವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆ 1000ರಲ್ಲಿ 40 ಮಂದಿ ಧೂಮಪಾನಿಗಳಾಗಿದ್ದರು ಮತ್ತು 40ರಲ್ಲಿ 20 ಮಂದಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಶ್ವಾಸಕೋಶದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗೆ ತುತ್ತಾಗುವ ಆನುವಂಶಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರು. ಅಂತಹ ವರ್ಗ ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾತ್ರ ಮಾಡಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಶ್ವಾಸಕೋಶದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಹೊಂದುವ 0.5% ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಅಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಅನುಮತಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ವಾದಗಳನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸುವುದು ನೆಸ್ಟೆಡ್-ಸೆಟ್ಗಳ ಊಹೆಯನ್ನು ಆವರ್ತನ-ಸ್ವರೂಪದ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಗೊಂದಲವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ-ಅವುಗಳೆಂದರೆ ಆವರ್ತನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವಾಗ, ಸಂಶೋಧಕರು ತಾವು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತಿರುವ ಉಲ್ಲೇಖ ವರ್ಗವನ್ನು ಸಹ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದೇ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಈ ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿಃ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ "ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಮೆರಿಕನ್ನರು 1/1000 ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರೋಗವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ 50/1000 ಅವಕಾಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾನೆ. ಈ ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾನೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಯ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಥವಾ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ಏನೂ ತಿಳಿದಿಲ್ಲವೆಂದು ಭಾವಿಸಿ, ಧನಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಎಷ್ಟು? _% "ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್" ಪ್ರತಿ 1000 ಅಮೆರಿಕನ್ನರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಎಕ್ಸ್ ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಯಾವಾಗ ಎಕ್ಸ್ ಕಾಯಿಲೆ ಇದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಒಂದು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ರೋಗ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊರಬರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯವಾಗಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ನೀಡಿದಾಗ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯವಾಗಿರುವ ಪ್ರತಿ 1000 ಜನರಲ್ಲಿ, ಅವರಲ್ಲಿ 50 ಜನರು ರೋಗಕ್ಕೆ ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಾವು 1000 ಅಮೆರಿಕನ್ನರ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅವರನ್ನು ಲಾಟರಿ ಮೂಲಕ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ಲಾಟರಿ ನಡೆಸಿದವರಿಗೆ ಈ ಜನರಲ್ಲಿ ಯಾರೊಬ್ಬರ ಆರೋಗ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿ ಇರಲಿಲ್ಲ. ಮೇಲಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಸರಾಸರಿ, ರೋಗಕ್ಕೆ ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮಾಡಿದ ಎಷ್ಟು ಜನರು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ? _ ಔಟ್ ಆಫ್ ". ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸ್ವರೂಪವು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸೆಟ್-ಸಬ್ಸೆಟ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ "ಅಮೆರಿಕನ್ನರಲ್ಲಿ X ರೋಗದ ಹರಡುವಿಕೆಯು 1/1000 ಆಗಿದೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಯಾವಾಗ ಎಕ್ಸ್ ಕಾಯಿಲೆ ಇದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಒಂದು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ರೋಗ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊರಬರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯವಾಗಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ನೀಡಿದಾಗ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯವಾಗಿರುವ ಯಾರಾದರೂ ರೋಗಕ್ಕೆ ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆ 50/1000 ಆಗಿದೆ. ನಾವು ಈಗಷ್ಟೇ ಅಮೆರಿಕನ್ನರ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೀಡಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅವರನ್ನು ಲಾಟರಿ ಮೂಲಕ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ಲಾಟರಿ ನಡೆಸಿದವರಿಗೆ ಈ ಜನರಲ್ಲಿ ಯಾರೊಬ್ಬರ ಆರೋಗ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿ ಇರಲಿಲ್ಲ. ಧನಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ನಿಜವಾಗಿ ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಎಷ್ಟು? "ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ 1/1000 ಅಮೆರಿಕನ್ನರ ಗುಂಪನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ (100% ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನರು ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ) ಮತ್ತು 50/1000 ಆರೋಗ್ಯವಂತ ಜನರು ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕ). ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಂತರದ ಎರಡು ಸ್ವರೂಪಗಳು ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯೊಳಗಿನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆ (ರೋಗದೊಂದಿಗೆ/ರೋಗವಿಲ್ಲದೆ), ಋಣಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆ (ರೋಗವಿಲ್ಲದೆ)), ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಜನರು ತರ್ಕಿಸಲು ಸರಿಯಾದ ವರ್ಗವನ್ನು (ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನರು) ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ (ಹೀಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಏನನ್ನಾದರೂ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ-1/51 ~ 2 ಪ್ರತಿಶತ). ಸೆಟ್-ಸಬ್ಸೆಟ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಸ್ವರೂಪಗಳೆರಡೂ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಗಳ ದರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸ್ವರೂಪವು ಕಡಿಮೆ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ (ಏಕೆಂದರೆ ಜನರು ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾದ ವರ್ಗವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ). ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಸೆಟ್-ಸಬ್ಸೆಟ್ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವ ಮೂಲಕ ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಸಂಶೋಧನೆಯು ತೋರಿಸಿದೆ (ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿರುವಂತೆ), ಹೀಗಾಗಿ ಇದು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪವಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ, ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಸೆಟ್-ಸಬ್ಸೆಟ್ ರಚನೆಯ ಹೈಲೈಟಿಂಗ್ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೋಲಿಕೆಯ ಸುಲಭತೆ ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪದ ಊಹೆಯ ವಿಮರ್ಶಕರು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸ್ವರೂಪಗಳು ದತ್ತಾಂಶದ ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭ ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ತಂಡ ಎ ತನ್ನ 29 ಪಂದ್ಯಗಳಲ್ಲಿ 19ರಲ್ಲಿ ಗೆದ್ದರೆ, ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ತಂಡ ಬಿ ತನ್ನ 29 ಪಂದ್ಯಗಳಲ್ಲಿ 10ರಲ್ಲಿ ಗೆದ್ದರೆ, ತಂಡ ಎ ತಂಡ ಬಿ ತಂಡಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಕೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಅಷ್ಟು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಲ್ಲ. ಎ ತಂಡವು ತನ್ನ 29 ಪಂದ್ಯಗಳಲ್ಲಿ 19 ಪಂದ್ಯಗಳನ್ನು ಗೆದ್ದರೆ, ಈ ತಂಡವನ್ನು ತನ್ನ 11 ಪಂದ್ಯಗಳಲ್ಲಿ 6 ಪಂದ್ಯಗಳನ್ನು ಗೆದ್ದ ಬಿ ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ, 65.6% (19/29) 54.5% ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಎರಡನ್ನೂ ಸುಲಭವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆದಾಗ ಆವರ್ತನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಮೆಮೊರಿ ಹೊರೆ ಟೂಬಿ ಮತ್ತು ಕಾಸ್ಮೈಡ್ಸ್ ವಾದಿಸಿದ್ದರು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಎರಡೂ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ತಂಡಗಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ, ತಂಡ ಎ ತನ್ನ 31ನೇ ಪಂದ್ಯವನ್ನು ಗೆದ್ದರೆ, ಗೆದ್ದ ಆಟಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (20-> 21) ಮತ್ತು ಆಡಿದ ಆಟಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (30-> 31) ಎರಡನ್ನೂ ನವೀಕರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನವೀಕರಿಸಬೇಕಾದ ಏಕೈಕ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಒಂದೇ ಶೇಕಡಾವಾರು ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿ ಆಟವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಬದಲು 10 ಆಟಗಳ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ನವೀಕರಿಸಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಆವರ್ತನ ಸ್ವರೂಪದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಕಲ್ಪನೆಗಳು ಅರಿವಿನ ನರವಿಜ್ಞಾನ