该概率的说法是推理的一种形式，它使用可能或很可能处所获得的结论。因此，该论据基于建立可能的事件或现象的逻辑和机会。
例如：一枚硬币有两个面，即尾部或正面。如果我们启动它，它有50％的机会降落在头部。骰子也一样。抛出时，它有50％的机会会碰到奇数。
当掷骰子时，它有50％的机会命中一个奇数。资料来源：foto.com
最可能的论点可以由定性或定量前提组成。在第一种情况下，前提是使用词语来指定数量的前提。例如：出席会议的人有一半，其中大多数是学生。
相反，定量前提是那些使用数字来捍卫论点的前提。在许多情况下，这些数字带有％符号。例如：20％的学生，30％的动物，三分之二的人等等。
概率论的起源和其他方面
概率推理非常古老。它的起源可以追溯到古希腊，最著名的讲者使用Eikóta来说服某些听众。eikóta一词可以翻译为“可能”或“可信”，是希腊人在司法领域最常使用的论点之一。
Eikota让希腊演说家和思想家赢得了许多辩论。例如，众所周知，演讲者Corax和Tisias在政治和司法过程中受到人们的强烈追捧。这些思想家有效地运用了概率论证，使他们赢得了无数案件并成名。
概率论
必须考虑概率论证是基于概率论的。这包括对随机现象的科学和数学研究。
该理论的目的是给随机实验中可能出现的结果分配一定数量，以便量化这些结果并知道一种现象是否比另一种现象更可能发生。
例如：如果某人获得一张抽奖券，而总数为200张，则该人获胜的概率为200分之一。可以看出，结果已被量化。
概率论的发展是为了解决偶然游戏中发生的某些问题。后来，为了了解随机事件中的概率和逻辑运算，它开始在许多其他学科中使用。
如果我们抛硬币，它有50％的机会掉落尾巴。资料来源：foto.com
概率论证的特征
结合逻辑与不确定性
概率论证的特征是采取某种事件或现象，其中存在一定程度的不确定性以从逻辑上进行分析。
例如：如果一个年轻人参加了一个有50人参加的工作面试，那么这个年轻人获得工作的概率为1％，而没有获得工作的概率为49％。在这种情况下，数学逻辑已用于分析存在一定程度不确定性的事件（年轻人会得到这份工作吗？）。
它由概率前提和结论组成
概率论证（像其他类型的论证，如归纳论证或归纳论证）由一个或多个前提和一个结论组成。
一个前提由一个信息性陈述组成，旨在支持或证明事件得出结论。另一方面，结论是从前提分析得出的结论。
例如：
前提：胡安有一个带三个球的袋子：两个是蓝色，另一个是紫色。
结论：如果Juan抽出一个球，则有66.6％的机会发出的球将变成蓝色，而他有33.3％的机会将紫色球拉出。
需要数学计算
在大多数情况下，概率论证需要进行数学运算。这可以在前面的示例中看到，在该示例中，必须计算紫色球和蓝色球的数值。
这是日常生活中有用且适用的推理
概率论被全世界许多人使用，有时甚至是不自觉的。发生这种情况是因为它是非常实用的知识，可以帮助人们理解和量化其现实。
因此，概率论证不仅适用于数学家和科学家，还适用于数学家。学生，教师，商人等也使用它们。
例如：如果学生学习了考试内容的一半，则该学生可以提出以下概率论证：
前提：我研究了考试内容的一半。
结论：我有50％的机会通过考试。
概率论证的例子
下面列出了以下概率示例：
例子1
前提：Patricia在一个黑袋中有20个红色苹果和10个绿色苹果。
结论：如果帕特里夏从这个包中提取了一个苹果，则她提取一个红苹果的可能性为66.7％。相反，他只有33.3％的机会赢得绿色。
例子2
前提：卡洛斯会掷骰子。您需要赢得6才能赢。
结论：卡洛斯获胜的机率是6分之一，因为骰子有6张面孔，只有一个有6张面孔。
例子3
前提：所有生物都死了：动物，植物和人类。
结论：由于死亡是不可避免的，生物死亡的可能性为100％。
例子4
前提：安娜·玛丽亚（AnaMaría）购买了三个1000个号码的抽奖活动。
结论：安娜·玛丽亚（AnaMaría）获胜的机率是3％，而失败的机率是1997％。
例子5
前提：今天有5匹马参加比赛。安德烈斯下注三号马。
结论：三匹马获胜的赔率是五分之一，因为有五匹马参加比赛，而安德烈斯只押一匹。
马匹比赛。资料来源：foto.com
感兴趣的主题
归纳论证。
演绎论证。
模拟参数。
传导论据。
来自权威的争论。
绑架论据。
参考文献
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