Resultados de la investigación de operaciones: la capacidad de predecir el rendimiento futuro de una empresa

Esas son discplinas académicas completas, por lo que no creo que pueda esperar mucho más aquí que los punteros para una documentación más y más extensa, p. Wikipedia sobre investigación y estadísticas de operaciones.

Permítanme probar una definición personal que puede ser muy simplificadora:

La investigación de operaciones se refiere al modelado y optimización de procesos
El modelado estadístico es preocupante para describir el llamado ‘proceso de generación de datos’: encuentre un modelo que describa algo observado y luego haga estimación, inferencia y posiblemente predicción.

La investigación de operaciones (OR), a veces llamada «ciencia de la gestión», consta de tres temas principales, optimización, procesos estocásticos, procesos y metodologías de producción.

O utiliza el análisis estadístico en muchos contextos (por ejemplo, simulaciones de eventos discretos), pero no deben considerarse iguales, además uno de los principales temas en o es la optimización (lineal y no lineal) que puede dejar que sea más claro por qué estos dos campos deberían ser considerado diferente

La investigación de operaciones comenzó durante la guerra en la década de 1940 con científicos y otros que abordan problemas en las operaciones de radar, la guerra antisubmarina (ASW) y las operaciones aéreas. Realmente es una metodología para ayudar a los tomadores de decisiones a elegir un curso de acción mediante el uso de un marco analítico que incluye estadísticas, programación lineal y no lineal, teoría de juegos, teoría de decisiones, etc. Las estadísticas son una de las muchas herramientas que utiliza.

¿Qué es inferencia de resultados?

Este capítulo considera el papel de la inferencia, el aprendizaje sobre las poblaciones de las muestras) y la importancia práctica y teórica de comprender las características de sus datos antes de intentar realizar un análisis estadístico. Como señalamos en los capítulos anteriores, es un primer paso vital en el análisis empírico «rodar en los datos».

La base de las pruebas de hipótesis con análisis estadístico es la inferencia. En resumen, la inferencia, y las estadísticas inferenciales por extensión, que derivan el conocimiento sobre una población de una muestra de esa población. Dado que en la mayoría de los contextos no es posible tener todos los datos sobre una población completa de interés, por lo tanto, debemos probar de esa población.8 Sin embargo, para poder confiar en la inferencia, la muestra debe cubrir la teoría relevante relevante variables, rangos variables y contextos.

Al hacer análisis estadísticos, diferenciamos entre poblaciones y muestras. La población es el conjunto total de artículos que nos importa. La muestra es un subconjunto de esos elementos que estudiamos para comprender la población. Si bien estamos interesados en la población, a menudo necesitamos recurrir a estudiar una muestra debido a limitaciones de tiempo, financieras o logísticas que podrían hacer que el estudio de toda la población sea inviable. En cambio, utilizamos estadísticas inferenciales para hacer inferencias sobre la población a partir de una muestra.

Tome una expresión relativamente común, pero quizás menos comúnmente examinada, sobre lo que «sabemos» sobre el mundo que nos rodea. Comúnmente decimos que « conocemos ”a las personas, y algunas que sabemos mejor que otras. esa persona de la experiencia, entonces debe ser que hayamos observado su comportamiento en un
suficiente variedad de situaciones en el pasado para poder inferir cómo se comportarían en situaciones futuras. Dicho de otra manera, hemos «probado» su comportamiento en una gama relevante de situaciones y contextos para estar seguros de que podemos anticipar su comportamiento en el futuro.9 Las consideraciones similares sobre el muestreo podrían aplicarse a «conocer» un lugar, un grupo o un grupo o un institución. De igual importancia, muestras de observaciones
En diferentes combinaciones de variables son necesarias para identificar relaciones (o funciones) entre variables. En resumen, las muestras, ya sea deliberadamente dibujadas y sistemáticas o de otro tipo, son esenciales a lo que creemos que sabemos del mundo que nos rodea.

Dada la importancia del muestreo, debe sorprender que existan numerosas estrategias diseñadas para proporcionar una inferencia útil sobre las poblaciones. Por ejemplo, ¿cómo podemos juzgar si la temperatura de una sopa es apropiada antes de servirla? Podríamos agitar la olla, para asegurar la uniformidad de la temperatura en muestras posibles (del tamaño de una cuchara), luego probar una cucharada. Un problema particularmente espinoso en el muestreo se refiere a la práctica del cortejo, en el que los participantes pueden intentar dar «su mejor pie hacia adelante» para causar una buena impresión. Dicho de manera diferente, los participantes a menudo buscan sesgar la muestra de experiencias relacionales para que se vean mejor de lo que podrían en promedio. El muestreo en este contexto generalmente implica (a) obtener opiniones de los demás, ampliando así (aunque solo sea indirectamente) el tamaño de la muestra, y (b) observar al compañero de cortejo en una amplia gama de circunstancias en las que el sesgo previsto puede ser difícil de ser difícil mantener. Dicho formalmente, podemos tratar de estratificar la muestra tomando observaciones en «células» apropiadas que corresponden a diferentes influencias potenciales en el comportamiento, por ejemplo, entornos de alto estrés que implican la preparación para los exámenes finales o se encuentran con los padres. Sin embargo, en el mejor caso posible, tratamos de lavar el efecto de varias influencias en nuestras muestras a través de la aleatorización. Para seguir el ejemplo de cortejo (¡quizás un poco demasiado lejos!), Las observaciones del comportamiento podrían realizarse a través de las interacciones de una variedad asignada al azar de socios y situaciones. Pero, por supuesto, para entonces todas las apuestas están fuera de lo que funcionan de todos modos.

¿Qué es inferencia y su ejemplo?

Una inferencia es una conclusión que se ha alcanzado a través de evidencia y razonamiento. Por ejemplo, si nota que alguien hace una cara disgustada después de haber dado un bocado de su almuerzo, puede inferir que no les gusta. Si una amiga pasa con una prueba graduada en la mano y una sonrisa en su rostro, podría inferir que obtuvo una buena calificación en la prueba.

La diferencia entre la observación y la inferencia es que una observación es simplemente algo que toma con sus sentidos, mientras que una inferencia usa esas observaciones para tomar una decisión sobre una cosa, persona o evento. Por ejemplo, puede observar un transeúnte en un pasillo que lleva un paraguas y deja huellas húmedas en el piso. De estas observaciones, puede inferir que la persona estaba recientemente afuera y que estaba lloviendo cuando estaba afuera.

Usted hace inferencias utilizando observaciones y experiencia para conectar pistas e ideas y llegar a alguna conclusión. Por ejemplo, si ves a una mujer empujando un cochecito de bebé por la acera, puedes inferir que hay un bebé en el cochecito. Es importante recordar que hacer una inferencia no es lo mismo que hacer una suposición salvaje; No inferirías que un cactus o una lámpara estuvieran en el cochecito. Para hacer inferencias mientras lee, tome dos o más detalles del texto e intente conectarlas y sacar una conclusión razonable.

Alex tenía el ceño fruncido en la cara y estaba arrastrando los pies mientras caminaba, para que puedas inferir que está teniendo un mal día.
El bebé de Kim hizo una cara disgustada después de probar una nueva comida, por lo que puede inferir que al bebé no le gusta la nueva comida.
«Estoy emocionado de volver a casa», dijo Caleb mientras sacaba varias maletas grandes hacia el automóvil. De esta oración, puede inferir que Caleb ha estado fuera de casa durante algún tiempo debido a su emoción y al número de maletas que lleva.
Sam siempre ordena una ensalada de su restaurante favorito, por lo que puedes inferir que hará lo mismo la próxima vez que vaya allí.

La inferencia se define como una conclusión alcanzada a modo de evidencia y razonamiento.

¿Qué es qué significa inferencia?

En una historia, hay unidades discursivas macroestructurales: el problema, el objetivo, los episodios, la solución, etc. (Trabasso y Wiley, 2005). Resulta que estas unidades a menudo no son explícitas; Son «unidades invisibles», pero aún tangibles. Aquí hay un breve texto para demostrarlo:

Érase una vez un chaton negro visto con blanco que vio un pase de mulot cerca de él. Este último lo hizo cosquillas en su apetito. El gatito decidió construir una trampa de alimañas. ¡Las cosas buenas vienen a quienes esperan! Nuestro gatito termina lamiéndose los labios.

En esta pequeña historia, el lector entiende que el gato tiene un gran problema, tiene hambre, y que lo hace insatisfecho (emoción negativa). El lector se apodera de la meta del gato: atrapa al Mulot para comerlo. También entiende que, al final, el gato realmente atrapó al mulote, que se lo comió y que lo satisfizo por completo (emoción positiva). Aunque la solución ha sido explícita, construya una trampa de alimañas, las otras unidades macroestructurales que son el problema, el objetivo, el fin y las emociones han permanecido invisibles en el texto. Sin embargo, el lector administra, utilizando la información presente, para «construirla entre líneas». Esto es precisamente eso, lo que hace infripes: gestionar para crear información válida que no se escriba explícitamente en el texto. Por lo tanto, las inferencias se deducen o inducen razonamiento de la información del texto. Permiten la construcción de grandes componentes macroestructurales y su conexión a menudo causal. De hecho, lo que es difícil en leer no es tanto lidiar con lo que está escrito, el código y la identificación de palabras, sino lo que la escritura no explica: la zona de inferencia que conduce a una interpretación válida de la narración (Makdissi, Boisclair, Blais-Bergeron, Sánchez y Darveau, 2010).

¿Qué es una inferencia en investigacion?

La inferencia puede definirse como el proceso de sacar conclusiones basadas en evidencia y razonamiento. Se encuentra en el corazón del método científico, ya que cubre los principios y métodos por los cuales usamos datos para aprender sobre fenómenos observables. Esto invariablemente tiene lugar a través de modelos. Gran parte de la ciencia está basada en modelos, lo que significa que construimos un modelo de algún fenómeno y lo usamos para hacer predicciones de los datos que esperamos observar bajo ciertas condiciones. Al comparar las predicciones con los datos reales, podemos determinar qué tan bien el modelo explica los datos y, por lo tanto, el fenómeno. Esto puede llevarnos a rechazar completamente algunos modelos, mejorar (y luego reevaluar) otros, y tal vez finalmente declarar uno como el «mejor» modelo (hasta ahora). Los modelos se construyen utilizando principios teóricos aceptados, conocimiento previo y juicio experto. La inferencia es el proceso por el cual comparamos los modelos con los datos. Esto normalmente implica lanzar el modelo matemáticamente y utilizar los principios de probabilidad de cuantificar la calidad de la coincidencia.

A modo de ilustración, consideremos, algo anacrónicamente, modelos para el movimiento de los planetas en el sistema solar visto desde la superficie de la Tierra. Dos alternativas prominentes son (1) el modelo geocéntrico, en el que la tierra se considera fija y el sol, la luna y los planetas orbitan a su alrededor, y (2) el modelo heliocéntrico, en el que el sol se considera fijo y la tierra y los planetas órbita a su alrededor (la luna continúa orbitando la tierra). Ignorando los detalles específicos de los diversos sabores de estos modelos generales (aristótelo, ptolemaico, copernicano, kepleriano, etc.), en realidad hay una forma de equivalencia de los dos modelos, porque uno puede transformarse en el otro a través de una coordenada no inercial transformación. Pero cuando se define en sus coordenadas naturales, estos dos modelos se ven muy diferentes.

La inferencia generalmente se puede dividir en dos partes: ajuste del modelo y comparación del modelo. En un sabor del modelo geocéntrico, los planetas se mueven en órbitas circulares regulares con el sol en el centro. Varios parámetros describen el movimiento de cada planeta (radio, período, inclinación, fase). El ajuste del modelo es el proceso por el cual los valores de estos parámetros se determinan a partir de un conjunto de datos de observación. Como todos los datos son ruidosos en mayor o menor grado, esto implica incertidumbre, y esto se cuantifica mejor utilizando la probabilidad. Es decir, la incertidumbre en los datos corresponde a la incertidumbre en los parámetros del modelo. El método de inferencia más general es determinar la función de distribución de probabilidad (pdf), p (θ | d, m), donde d denota los datos y θ los parámetros del modelo M. Esto es generalmente un pdf multidimensional y generalmente no se puede evaluar analíticamente. El arsenal de la inferencia incluye numerosas herramientas numéricas para evaluarla, los métodos de la cadena de Markov Monte Carlo (MCMC) son uno de los más populares. Sin embargo, esto lleva mucho tiempo, y a veces se emplean técnicas aproximadas para determinar la información resumida (como la media y la covarianza). Dependiendo tanto de la cantidad como de la calidad de los datos, así como la idoneidad del modelo, P (θ | D, M) puede tener más o menos alcance alrededor de un rango estrecho de parámetros, lo que indica una solución de baja incertidumbre bien determinada y de baja incertidumbre para ese modelo.

Por lo general, queremos saber qué tan bueno es un modelo, ya sea en un sentido general o en algunos valores ajustados específicos de los parámetros. Esta es en realidad una pregunta mal plenada si solo consideramos un modelo, porque entonces no tenemos una alternativa que pueda explicar mejor los datos, por lo que cualquier datos debe atribuirse a nuestro modelo único. Fundamentalmente, por lo tanto, siempre comparamos modelos e intentamos identificar el «mejor» (según algunos criterios). Como mínimo, al menos consideramos un modelo de «fondo» como una alternativa implícita. Tomando el ejemplo de detectar una línea de emisión en un espectro donde tenemos un solo modelo para la ubicación y la forma de la línea, un modelo alternativo implícito no es línea, p. Solo un espectro constante. Pero a menudo tendremos otros modelos alternativos, p. con múltiples líneas o líneas con diferentes formas.

Raramente creemos que nuestros modelos son perfectos, por lo que en realidad no tiene sentido preguntar si un modelo en particular es el «correcto». Esto se ve reforzado por el hecho de que los datos son ruidosos, tienen un componente aleatorio que no puede ser predicho por un modelo, por lo que esperamos alguna desviación entre los datos y las predicciones.
Por lo tanto, solo podemos cuantificar la calidad relativa de los modelos (incluido un posible modelo de fondo). No podemos establecer la calidad absoluta de un modelo.
Por cierto, la comparación del modelo a menudo se realiza mal en la literatura, en parte a través del uso de modelos de fondo demasiado simplificados y de hombre de paja, cuya debilidad ayuda a promover artificialmente casi cualquier otro modelo.

¿Qué es la inferencia en la investigacion?

1 Departamento de Psicología y Socialización del Desarrollo, Universidad de Padova, Padova, Italia
2departamentos de Psicología General, Universidad de Padova, Padova, Italia

En las últimas dos décadas, la ciencia psicológica ha experimentado una crisis de replicabilidad sin precedentes, que ha descubierto varios problemas. Entre otros, el uso y el mal uso de la inferencia estadística juega un papel clave en esta crisis. De hecho, la inferencia estadística se considera con demasiada frecuencia como un procedimiento aislado limitado al análisis de datos que ya se han recopilado. En cambio, el razonamiento estadístico es necesario tanto en la etapa de planificación como al interpretar los resultados de un proyecto de investigación. Según estas consideraciones, construimos y desarrollamos una idea propuesta por Gelman y Carlin (2014) denominada «Análisis de diseño prospectivo y retrospectivo». En lugar de centrarse solo en la importancia estadística de un resultado y en el control clásico de los errores de tipo I y tipo II, un análisis de diseño integral implica un razonamiento sobre lo que puede considerarse un tamaño de efecto plausible. Además, introduce dos riesgos inferenciales relevantes: la relación de exageración o error de tipo M (es decir, la sobreestimación promedio predecible de un efecto que surge como estadísticamente significativo) y el error de signo o error de tipo S (es decir, el riesgo de que un efecto estadísticamente significativo se estima en la dirección incorrecta). Otro aspecto importante del análisis de diseño es que se puede llevar a cabo de manera útil tanto en la fase de planificación de un estudio como para la evaluación de estudios que ya se han realizado, lo que aumenta la conciencia de los investigadores durante todas las fases de un proyecto de investigación. Para ilustrar los beneficios de un análisis de diseño para la audiencia más amplia posible, utilizamos un ejemplo familiar en psicología donde el investigador está interesado en analizar las diferencias entre dos grupos independientes que consideran la D de Cohen como una medida de tamaño de efecto. Examinamos el caso en el que el tamaño del efecto plausible se formaliza como un valor único, y proponemos un método en el que la incertidumbre sobre la magnitud del efecto se formaliza mediante distribuciones de probabilidad. A través de varios ejemplos y una aplicación para un estudio de caso real, mostramos que, aunque un análisis de diseño requiere un esfuerzo significativo, tiene el potencial de contribuir a planificar estudios más robustos y replicables. Finalmente, se discuten los desarrollos futuros en el marco bayesiano.

«Si los estadísticos están de acuerdo en una cosa, es que la inferencia científica no debe hacerse mecánicamente».

Mientras que algunas razones importantes para la crisis están intrínsecamente relacionadas con la psicología como ciencia (Chambers, 2019), lo que lleva a una recomendación renovada para confiar en teorías fuertes y bien formalizadas al planificar un estudio, el uso de la inferencia estadística indudablemente juega un papel clave . Específicamente, el enfoque inferencial más utilizado en la investigación psicológica, a saber, las pruebas de significación de hipótesis nulas (NHST), ha sido fuertemente criticado (Gigerenzer et al., 2004; Gelman, 2018; McShane et al., 2019). Como consecuencia, varios enfoques alternativos han recibido una atención cada vez mayor, como el uso de factores de Bayes para las pruebas de hipótesis y el uso de métodos frecuentistas y bayesianos para estimar la magnitud del efecto de interés con la incertidumbre (ver Kruschke y Liddell, 2018, para una revisión histórica integral).

En el artículo actual, nos centramos en un tema aguas arriba, pero aún descuidado, que no está relacionado con el enfoque elegido por el investigador, a saber, la necesidad de razonamiento estadístico, es decir, «razonar sobre datos, variación y azar» (Moore, 1998, 1998 , p. 1253), durante todas las fases de un estudio empírico. Nuestro trabajo se inspiró en el famoso estadístico Ronald Fisher (1890-1962), quien declaró que “consultar al estadístico después de que termine un experimento a menudo es simplemente pedirle que realice un examen post mortem. Quizás pueda decir de qué murió el experimento ”(Fisher, 1938, p.17). De hecho, argumentamos que la inferencia estadística se ve con demasiada frecuencia como un procedimiento aislado que se limita al análisis de datos que ya se han recopilado. En particular, enfatizamos la importancia no trivial de hacer consideraciones estadísticas al inicio de un proyecto de investigación. Además, enfatizamos que, aunque Fisher los ha definido irónicamente como un «examen post mortem», las evaluaciones apropiadas de los resultados publicados pueden proporcionar una contribución relevante al progreso de la ciencia (psicológica). El objetivo final de este documento es aumentar la conciencia de los investigadores promoviendo el compromiso activo al diseñar su investigación.

Para lograr este objetivo, construimos y desarrollamos aún más una idea propuesta por Gelman y Carlin (2014) llamada «Análisis de diseño prospectivo y retrospectivo», que está prácticamente ausente en la práctica de investigación actual. Específicamente, para ilustrar los beneficios del análisis de diseño para la audiencia más amplia posible, utilizamos un ejemplo familiar en psicología donde el investigador está interesado en analizar las diferencias entre dos grupos independientes que consideran la D de Cohen (Cohen, 1988) como una medida de tamaño de efecto.

¿Qué es una inferencia y su ejemplo?

Los ejemplos de inferencias pueden mostrarle cómo inferir el significado de diferentes maneras, basadas en el contexto y el tono. Aquí hay algunos.

Está escribiendo un ensayo que compare argumentos sobre pruebas estandarizadas en las escuelas. Cada autor hace puntos convincentes, pero desea comprender de dónde viene cada punto de vista. Descubres un poco más sobre los autores. Descubres que el autor A es maestro. El autor B es una celebridad.

Al volver a leer ambos artículos, también nota que el artículo del autor A se publicó este año. Es bastante nuevo. El artículo del autor B fue publicado hace diez años.

Al comparar estos argumentos, observa cómo la investigación del autor B podría estar desactualizada. También explica cómo la posición del autor A como maestro afecta su punto de vista. Aunque el autor B hace puntos convincentes, infere los argumentos de ese autor A son más válidos.

Estás escribiendo un ensayo sobre el impacto de las redes sociales en los niños. Encuentra una fuente que indique muchos hechos sobre las redes sociales. Sin embargo, esta fuente no parece indicar si las redes sociales son buenas o malas para los niños.

Dado que el autor no afirma directamente si las redes sociales son buenas o malas para los niños, busca pistas de su opinión. Usted nota que el autor suena sarcástico al discutir los beneficios de las redes sociales para los niños. También nota cuán enojado parece el autor cuando habla de niños que usan las redes sociales.

Según el tono del autor, inferir que creen que las redes sociales son malas para los niños. Estás de acuerdo con el autor. Por lo tanto, usa algunas de sus citas particularmente bien redactadas para respaldar su inferencia.

¿Cuáles son los tipos de inferencia?

Las inferencias pueden ser deductivas, inductivas o abductivas. Las inferencias deductivas son las más fuertes porque pueden garantizar la verdad de sus conclusiones. Las inferencias inductivas son las más utilizadas, pero no garantizan la verdad y en su lugar entregan conclusiones que probablemente sean ciertas. Las inferencias abductivas también se ocupan de probabilidad.

Las inferencias deductivas, que son inferencias a través de la deducción (razonamiento deductivo), pueden garantizar la verdad porque se centran en la estructura de los argumentos. Aquí hay un ejemplo:

O puedes ir al cine esta noche, o puedes ir a la fiesta mañana.
No puedes ir al cine esta noche.
Entonces, puedes ir a la fiesta mañana.

Este argumento es bueno, y probablemente sabías que era bueno incluso sin pensar demasiado en ello. El argumento usa «o», lo que significa que al menos una de las dos declaraciones unidas por el «o» debe ser verdad. Si descubre que una de las dos declaraciones unidas por «o» es falsa, sabe que la otra declaración es verdadera al usar la deducción. Observe que esta inferencia funciona sin importar cuáles sean las declaraciones. Eche un vistazo a la estructura de esta forma de razonamiento:

O puedes ir al cine esta noche, o puedes ir a la fiesta mañana.
No puedes ir al cine esta noche.
Entonces, puedes ir a la fiesta mañana.

X o y es cierto.

X no es cierto.

Por lo tanto, Y es verdad.

Al reemplazar las declaraciones con variables, llegamos a la forma del argumento inicial anterior. No importa con qué declaraciones reemplace x e y, si esas declaraciones son ciertas, entonces la conclusión también debe ser cierta. Esta forma de argumento común se llama silogismo disyuntivo.

¿Cuáles son los dos tipos de inferencia?

Los tipos de inferencia pueden ser deductivos, inductivos, abductivos y los obtenidos por razonamiento estadístico.

Es un argumento que va del conocimiento general y llega a una conclusión particular, como en el famoso silogismo que tiene a Sócrates como protagonista:

Todos los hombres son mortales.
Sócrates es un hombre.
Sócrates es mortal.

Es cuando la inferencia se realiza pasando de premisas particulares a una conclusión general. Por ejemplo: “El atún tiene branquias; Las sardinas tienen branquias; El bacalao también tiene branquias. Todos los peces probablemente tienen branquias «.

Es un razonamiento en el que después de conocer la descripción de un fenómeno o evento, se avanza una hipótesis o explicación. Por ejemplo, al tratar de explicar un hecho histórico o el resultado de un juego deportivo.

Son aquellos que están hechos de información obtenida a través de encuestas, censos, inventarios o procesos electorales. Las conclusiones se sacan teniendo en cuenta los porcentajes. Por ejemplo: si el 30% dice que votarán por el Partido Amarillo y el 48% dirá que votarán por el Partido Verde, es muy probable que este último gane.

El método clásico de inferencia es el del silogismo, una forma de razonamiento en la que se alcanza una conclusión desde varias premisas, como en los ejemplos utilizados en las diferencias inductivas y deductivas («Todos los hombres son mortales»).

También se habla de técnicas de inferencia en la llamada «inferencia estadística», que abarca un conjunto de métodos y técnicas para llegar a conclusiones a partir de datos estadísticos.

¿Qué es inferencia y cuáles son sus formas?

Etimológicamente, la palabra inferencia significa «reportero». En teoría, la inferencia se divide tradicionalmente en deducción e inducción, una distinción que, en Europa, data al menos a Aristóteles (300 años antes de Jesucristo).

En el sentido estricto, una inferencia no es necesariamente un razonamiento ya que puede ser inmediato [1].

De hecho, la inferencia inmediata puede referirse a una sensación. Esto «se da primero y es de eso que inferimos el objeto» [2]. Ejemplo: La observación de un gato infiere el objeto de un gato, es decir, inferencia inmediata: este es un gato.

La inferencia inmediata también puede ser razonamiento. Luego consiste en «dos propuestas: una premisa y una conclusión» [3]. Las inferencias aristotélicas inmediatas tienen la forma de un cuadrado lógico.

La inferencia mediada es un «silogismo categórico, afirmativo o negativo» [4].

Además, para los semiólogos, como Charles Peirce, el pensamiento no funciona en propuestas, sino en señales. Por lo tanto, proponen un modelo estructuralista, centrado en las relaciones formales del lenguaje, que se inspira en la lingüística. De hecho, para Ferdinand de Saussure, cualquier lenguaje constituye un sistema en el que los signos se combinan y evolucionan de una manera que se impone a quienes lo manejan. Por lo tanto, nos llevan a cabo, para tener en cuenta la semiosis, para expandir la noción de inferencia a las operaciones relacionadas con los símbolos de los tactos (cuasi-proposiciones) y reemplazar la noción de la verdad de una proposición por la de la realidad de la realidad una representación para un intérprete particular . Esta concepción de la inferencia abre el campo a la descripción de las operaciones en realidad realizada en la vida diaria y libera restricciones impuestas por el punto de vista que se mantiene solo para la producción de verdades universales, es decir, argumentar a argumentos válidos. Así es como el acto de plantear una hipótesis que consiste en mantener la verdadera, al menos temporalmente, una propuesta emprendedora que no tenga ningún vínculo lógico necesario con las instalaciones tendrá el derecho de la ciudad en esta perspectiva. De hecho, se observa en cualquier actividad de investigación en la que constituye la participación de la invención posible. Esto conducirá a distinguir tres tipos de inferencia establecidos por Peirce en 1903: deducción, inducción y abducción [ref. necesario].