Frequency format hypothesis
ফ্রিকোয়েন্সি ফরম্যাট হাইপোথিসিস হল একটি ধারণা যে মস্তিষ্ক একটি সংখ্যাসূচক বা সম্ভাব্যতা বিন্যাসের পরিবর্তে ফ্রিকোয়েন্সি বিন্যাসে উপস্থাপিত হলে তথ্যকে আরও ভালভাবে বোঝে এবং প্রক্রিয়া করে। এইভাবে অনুমান অনুসারে, 20 শতাংশের পরিবর্তে 5 জনের মধ্যে 1 জন হিসাবে তথ্য উপস্থাপন করা আরও ভাল বোঝার দিকে পরিচালিত করে। 1976 থেকে 1997 সালের মধ্যে সংগৃহীত তথ্যের সংকলন ও তুলনার পর জার্মান বিজ্ঞানী গের্ড গিগেরেনজার এই ধারণাটি প্রস্তাব করেছিলেন। উৎপত্তি স্বয়ংক্রিয় এনকোডিং একজনের অভিজ্ঞতা সম্পর্কে কিছু তথ্য প্রায়শই একটি অন্তর্নিহিত এনকোডিং প্রক্রিয়া ব্যবহার করে স্মৃতিতে সংরক্ষণ করা হয়। শেষবার ক্লাসে আপনি কোথায় বসেছিলেন? আপনি কি হ্যালো বা ক্যারিশমা শব্দটি বেশি বলেন? সক্রিয়ভাবে চিন্তা না করে বা কীভাবে তারা সেই তথ্য পেয়েছিল তা না জেনেই লোকেরা এই ধরনের প্রশ্নের উত্তর দিতে খুব ভাল। এই পর্যবেক্ষণটি 1979 সালে ফ্রিকোয়েন্সি নিয়ে হ্যাশার এবং জ্যাকসের গবেষণার দিকে পরিচালিত করে। হ্যাশার এবং জ্যাকস তাদের গবেষণা কাজের মাধ্যমে জানতে পেরেছিলেন যে ফ্রিকোয়েন্সি সম্পর্কে তথ্য ব্যক্তির উদ্দেশ্য ছাড়াই সংরক্ষণ করা হয়। এছাড়াও, প্রশিক্ষণ এবং প্রতিক্রিয়া ফ্রিকোয়েন্সি এনকোড করার ক্ষমতা বাড়ায় না। বয়স, ক্ষমতা বা অনুপ্রেরণা নির্বিশেষে স্মৃতিতে ফ্রিকোয়েন্সি তথ্য ক্রমাগত নিবন্ধিত হতে দেখা গেছে। ফ্রিকোয়েন্সি এনকোড করার ক্ষমতা বার্ধক্য, বিষণ্নতা বা একাধিক কাজের প্রয়োজনীয়তার সাথে হ্রাস পায় না। তারা ফ্রিকোয়েন্সি এনকোডিংয়ের এই বৈশিষ্ট্যটিকে স্বয়ংক্রিয় এনকোডিং বলে অভিহিত করে। শিশু অধ্যয়ন এই অনুমানের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ প্রমাণ এসেছে শিশুদের অধ্যয়নের মাধ্যমে। একটি গবেষণায়, 40 জন নবজাতক শিশুকে 2টি বিন্দু বনাম 3টি বিন্দু এবং 4টি বিন্দু বনাম 6টি বিন্দুর মধ্যে পার্থক্য করার ক্ষমতার জন্য পরীক্ষা করা হয়েছিল। যদিও শিশুরা 2 বনাম 3 বিন্দুর মধ্যে পার্থক্য করতে সক্ষম হয়েছিল, তারা 4 বনাম 6 বিন্দুর মধ্যে পার্থক্য করতে সক্ষম হয়নি। পরীক্ষিত নবজাতক শিশুদের বয়স ছিল মাত্র 21 ঘন্টা থেকে 144 ঘন্টা। একইভাবে আরেকটি গবেষণায়, শিশুরা সংখ্যাসূচক যোগাযোগগুলি চিনতে পারে কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য, স্টারকি এবং অন্যান্যরা। পরীক্ষাগুলির একটি সিরিজ ডিজাইন করা হয়েছিল যেখানে 6 থেকে 8 মাস বয়সী শিশুদের দুটি বস্তুর প্রদর্শন বা তিনটি বস্তুর প্রদর্শন দেখানো হয়েছিল। প্রদর্শনগুলি এখনও দৃশ্যমান থাকাকালীন, শিশুরা দুটি বা তিনটি ড্রামবিট শুনতে পায়। দেখার সময়ের পরিমাপ থেকে জানা যায় যে শিশুরা ডিসপ্লের দিকে উল্লেখযোগ্যভাবে দীর্ঘ দেখায় যা শব্দের সংখ্যার সাথে মিলে যায়। পরবর্তীকালে, টেক্সাস বিশ্ববিদ্যালয়ের বারবারা এ. স্পেলম্যান কারণ এবং প্রভাব নির্ধারণে মানুষের কর্মক্ষমতাকে পি = পি (E|C)-পি (ই। ~ সি) হিসাবে সংজ্ঞায়িত আকস্মিক নিয়ম হিসাবে বর্ণনা করেছেন, যেখানে পি (E|C) হল প্রস্তাবিত কারণের উপস্থিতির কারণে প্রভাবের সম্ভাবনা এবং পি (ই। ~ সি) হল প্রস্তাবিত কারণের অনুপস্থিতির কারণে প্রভাবের সম্ভাবনা। ধরুন আমরা একটি সারের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে চাই। যদি সার ব্যবহার করার সময় গাছগুলি 20 বারের মধ্যে 15 বার ফুলে ওঠে এবং সারের অভাবে 20 বারের মধ্যে মাত্র 5 বার ফুলে ওঠে। এই ক্ষেত্রে পি (E|C) = 1 5/20 = 0.75পি (ই। ~ সি) = 5/20 = 0.25পি = পি (E|C)-পি (ই। ~ সি) αপি = 0.75-0.25 = 0.50 ফলস্বরূপ αপি মান সর্বদা-1 এবং 1 এর মধ্যে আবদ্ধ থাকে। যদিও আকস্মিকতার নিয়মটি একটি ঘটনার অন্যটির কারণের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে মানুষ কী করে তার একটি ভাল মডেল, যখন একাধিক কারণ সহ ঘটনার ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার কথা আসে, তখন আকস্মিকতার নিয়ম থেকে একটি বড় বিচ্যুতি বিদ্যমান যাকে কিউ-ইন্টারঅ্যাকশন-এফেক্ট বলা হয়। কিউ-ইন্টারঅ্যাকশন-এফেক্ট 1993 সালে বেকার মার্সার এবং তার দল এই প্রভাব প্রদর্শনের জন্য ভিডিও গেম ব্যবহার করেছিল। প্রতিটি পরীক্ষার বিষয়কে একটি বোতাম ব্যবহার করে একটি খনি ক্ষেত্র জুড়ে ট্যাঙ্ক ভ্রমণ করতে সহায়তা করার কাজ দেওয়া হয় যা কখনও কখনও ছদ্মবেশে সঠিকভাবে কাজ করে এবং কখনও কখনও তা করে না। দ্বিতীয় কারণ হিসাবে একটি স্পটার প্লেন, কোনও বন্ধু বা শত্রু কখনও কখনও ট্যাঙ্কের উপর দিয়ে উড়ে যায়। 40টি পরীক্ষার পর, পরীক্ষার বিষয়গুলিকে খনিক্ষেত্রের মধ্য দিয়ে ট্যাঙ্ককে সাহায্য করার ক্ষেত্রে ছদ্মবেশ এবং বিমানের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে বলা হয়েছিল। তাদের-100 থেকে 100-এর মধ্যে একটি সংখ্যা দিতে বলা হয়েছিল। গাণিতিকভাবে, সমতলের জন্য দুটি আকস্মিক মান সম্ভবঃ সমতলটি ট্যাঙ্কের সাফল্যের সাথে অপ্রাসঙ্গিক ছিল, তারপর δP = 0 (. 5/0 শর্ত) এবং সমতলটি সমতলের সাফল্যের সাথে প্রাসঙ্গিক ছিল, δP = 1 (. 5/1 শর্ত)। যদিও উভয় অবস্থাতেই ছদ্মবেশের জন্য α0পি হয়, পরীক্ষার বিষয়গুলি ছদ্মবেশের α0পি. 5/1 অবস্থার তুলনায়. 5/0 অবস্থায় অনেক বেশি বলে মূল্যায়ন করে। ফলাফলগুলি নীচের সারণিতে দেখানো হয়েছে। প্রতিটি ক্ষেত্রে, দুটি ঘটনা একসঙ্গে ঘটলে পরীক্ষার বিষয়গুলি লক্ষ্য করার ক্ষেত্রে খুব ভাল। যখন বিমানটি ছদ্মবেশের সাফল্যের জন্য প্রাসঙ্গিক হয়, তখন তারা ছদ্মবেশের সাফল্যকে বেশি চিহ্নিত করে এবং যখন বিমানটি ছদ্মবেশের সাফল্যকে প্রভাবিত করে না, তখন তারা ছদ্মবেশের সাফল্যের মানকে কম চিহ্নিত করে। গিগেরেনজারের অবদান বেশ কয়েকটি পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা হয়েছে যা দেখায় যে সাধারণ এবং কখনও কখনও দক্ষ ব্যক্তিরা প্রাথমিক সম্ভাবনাময় ভুল ধারণা তৈরি করে, বিশেষত বায়েসিয়ান অনুমান কুইজের ক্ষেত্রে। গিগেরেনজার দাবি করেন যে, পর্যবেক্ষণকৃত ত্রুটিগুলি মানব বিবর্তনের সময় আমরা যেভাবে গাণিতিক ক্ষমতা অর্জন করেছি তার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। গিগেরেনজার যুক্তি দেন যে এই কুইজের সমস্যা হল তথ্য উপস্থাপনের পদ্ধতি। এই কুইজের সময় তথ্যগুলি শতাংশে উপস্থাপন করা হয়। গিগেরেনজার যুক্তি দেন যে ফ্রিকোয়েন্সি বিন্যাসে তথ্য উপস্থাপন করা এই ধাঁধাটি সঠিকভাবে সমাধান করতে সহায়তা করবে। তিনি যুক্তি দেন যে বিবর্তনীয় মস্তিষ্ক শারীরবৃত্তীয়ভাবে সম্ভাব্যতা তথ্যের চেয়ে ফ্রিকোয়েন্সি তথ্য আরও ভালভাবে বোঝার জন্য বিবর্তিত হয়েছে। সুতরাং যদি বায়েসিয়ান কুইজগুলি ফ্রিকোয়েন্সি ফর্ম্যাটে জিজ্ঞাসা করা হয়, তবে পরীক্ষার বিষয়গুলি এতে আরও ভাল হবে। গিগেরেনজার তাঁর প্রকাশিত গবেষণাপত্রে "ভাল বিচারের মনোবিজ্ঞানঃ ফ্রিকোয়েন্সি ফর্ম্যাট এবং সহজ অ্যালগরিদম" শিরোনামে এই ধারণাকে ফ্রিকোয়েন্সি ফর্ম্যাট হাইপোথিসিস বলে অভিহিত করেছেন। সমর্থনকারী যুক্তি বিবর্তনীয় দৃষ্টিকোণ থেকে গিগেরেনজার যুক্তি দিয়েছিলেন যে বিবর্তনীয় দৃষ্টিকোণ থেকে, সম্ভাব্যতা বিন্যাসে তথ্য প্রেরণের তুলনায় একটি ফ্রিকোয়েন্সি পদ্ধতি সহজ এবং আরও যোগাযোগযোগ্য ছিল। তিনি যুক্তি দেন যে সম্ভাব্যতা এবং শতাংশগুলি ফ্রিকোয়েন্সির বিপরীতে প্রতিনিধিত্বের সাম্প্রতিক রূপ। সপ্তদশ শতাব্দীতে শতাংশের প্রতিনিধিত্বমূলক রূপের প্রথম অস্তিত্ব পাওয়া যায়। তিনি আরও যুক্তি দেন যে ফ্রিকোয়েন্সি উপস্থাপনার ক্ষেত্রে আরও তথ্য দেওয়া হয়। উদাহরণস্বরূপ, ফ্রিকোয়েন্সি ফর্ম ব্যবহার করে 100-এর মধ্যে 50 হিসাবে তথ্য প্রেরণ করা, 50 শতাংশ বলার পরিবর্তে, সম্ভাব্যতা বিন্যাস ব্যবহার করে, ব্যবহারকারীদের নমুনা আকার সম্পর্কে আরও তথ্য দেয়। এর ফলে তথ্য এবং ফলাফল আরও নির্ভরযোগ্য এবং আরও আকর্ষণীয় হয়ে উঠতে পারে। বিস্তারিত এনকোডিং মানুষ কেন এনকাউন্টার ফ্রিকোয়েন্সি বেছে নেয় তার একটি ব্যাখ্যা হল যে ফ্রিকোয়েন্সিগুলির ক্ষেত্রে বিষয়গুলিকে প্রাণবন্ত বিবরণ দেওয়া হয়, যেখানে সম্ভাবনার ক্ষেত্রে বিষয়টিকে শুধুমাত্র একটি শুষ্ক সংখ্যা দেওয়া হয়। অতএব, ফ্রিকোয়েন্সির ক্ষেত্রে, বিষয়গুলিকে আরও বেশি স্মরণ সংকেত দেওয়া হয়। এর অর্থ হতে পারে যে সম্ভাব্যতা সংখ্যার তুলনায় মস্তিষ্কের দ্বারা ফ্রিকোয়েন্সি এনকাউন্টারগুলি প্রায়শই মনে রাখা হয়। সুতরাং এটি একটি কারণ হতে পারে যে সাধারণভাবে লোকেরা সম্ভাব্যতা ভিত্তিক পছন্দগুলির পরিবর্তে স্বজ্ঞাতভাবে ফ্রিকোয়েন্সি সম্মুখীন পছন্দগুলি বেছে নেয়। লেখকদের দ্বারা প্রদত্ত আরেকটি ব্যাখ্যা হল যে ফ্রিকোয়েন্সির ক্ষেত্রে, লোকেরা প্রায়শই একাধিকবার তাদের মুখোমুখি হয় এবং একটি সম্ভাব্যতা মানের তুলনায় একটি ক্রমিক ইনপুট থাকে, যা একবারে দেওয়া হয়। জন মদিনার ব্রেইন রুলস থেকে, ক্রমিক ইনপুট এককালীন ইনপুটের চেয়ে শক্তিশালী স্মৃতির দিকে নিয়ে যেতে পারে। এটি একটি প্রাথমিক কারণ হতে পারে যে কেন মানুষ সম্ভাবনার চেয়ে ফ্রিকোয়েন্সি মুখোমুখি বেছে নেয়। সহজতর সঞ্চয় ফ্রিকোয়েন্সি বিন্যাস অনুমানকে ন্যায্য করার ক্ষেত্রে প্রদত্ত আরেকটি যুক্তি হল ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবহার করে ঘটনাগুলির একটি ডাটাবেস ট্র্যাক রাখা এবং আপডেট করা সহজ করে তোলে। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও ঘটনা 6-এর মধ্যে 3 বার ঘটে, তবে সম্ভাব্যতা বিন্যাস এটিকে 50 শতাংশ হিসাবে সংরক্ষণ করবে, যেখানে ফ্রিকোয়েন্সি বিন্যাসে এটি 6-এর মধ্যে 3 হিসাবে সংরক্ষণ করা হয়। এখন কল্পনা করুন যে এবার সেই ঘটনা ঘটবে না। ফ্রিকোয়েন্সি ফর্ম্যাটটি 7 এর মধ্যে 3 এ আপডেট করা যেতে পারে। যাইহোক, সম্ভাব্যতা বিন্যাস আপডেট করার জন্য অত্যন্ত কঠিন। তথ্যের শ্রেণিবিন্যাস ফ্রিকোয়েন্সি উপস্থাপনা শ্রেণী এবং পরিসংখ্যানগত তথ্যের উপর নজর রাখতেও সহায়ক হতে পারে। এমন একটি দৃশ্যকল্প কল্পনা করুন যেখানে প্রতি 1000 জনের মধ্যে 500 জন ফুসফুসের ক্যান্সারের কারণে মারা যায়। যাইহোক, এই 1000 জনের মধ্যে 40 জন ধূমপায়ী ছিলেন এবং 40 জনের মধ্যে 20 জনের জেনেটিক অবস্থা ছিল যা সম্ভাব্য ফুসফুসের ক্যান্সারে আক্রান্ত হতে পারে। এই ধরনের শ্রেণী বিভাজন এবং তথ্য সংরক্ষণ শুধুমাত্র ফ্রিকোয়েন্সি বিন্যাস ব্যবহার করে করা যেতে পারে, কারণ ফুসফুসের ক্যান্সার হওয়ার 0.5% সম্ভাবনা কোনও তথ্য দেয় না বা এই ধরনের তথ্য গণনা করার অনুমতি দেয় না। যুক্তিগুলি প্রত্যাখ্যান করে নেস্টেড-সেট অনুমান ফ্রিকোয়েন্সি-বিন্যাস অধ্যয়নগুলি একটি বিভ্রান্তি ভাগ করে নেওয়ার প্রবণতা দেখায়-যথা ফ্রিকোয়েন্সি তথ্য উপস্থাপন করার সময়, গবেষকরা যে রেফারেন্স শ্রেণীর কথা উল্লেখ করছেন তাও স্পষ্ট করে দেন। উদাহরণস্বরূপ, একই সমস্যা তৈরি করার জন্য এই তিনটি ভিন্ন উপায় বিবেচনা করুনঃ সম্ভাব্যতা বিন্যাস "একটি রোগ সনাক্ত করার জন্য একটি পরীক্ষা বিবেচনা করুন যা প্রদত্ত আমেরিকানদের 1/1000 হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। যে ব্যক্তির এই রোগটি নেই তার 50/1000 পজিটিভ হওয়ার সম্ভাবনা থাকে। যে ব্যক্তির এই রোগ আছে সে অবশ্যই ইতিবাচক পরীক্ষা করবে। কোনও ব্যক্তির ইতিবাচক ফলাফল পাওয়ার সম্ভাবনা কতটা, এই ধরে নিয়ে যে আপনি সেই ব্যক্তির লক্ষণ বা লক্ষণ সম্পর্কে কিছুই জানেন না? % "ফ্রিকোয়েন্সি ফরম্যাট" প্রতি 1000 জন আমেরিকানদের মধ্যে একজনের এক্স রোগ রয়েছে। একজন ব্যক্তির কখন এক্স রোগ রয়েছে তা সনাক্ত করার জন্য একটি পরীক্ষা তৈরি করা হয়েছে। প্রতিবার যখন এই রোগে আক্রান্ত কোনও ব্যক্তিকে পরীক্ষা করা হয়, তখন পরীক্ষাটি পজিটিভ আসে। কিন্তু কখনও কখনও পরীক্ষাটিও পজিটিভ আসে যখন এটি সম্পূর্ণ সুস্থ ব্যক্তিকে দেওয়া হয়। বিশেষত, প্রতি 1000 জনের মধ্যে যারা পুরোপুরি সুস্থ, তাদের মধ্যে 50 জন এই রোগের জন্য ইতিবাচক পরীক্ষা করে। কল্পনা করুন আমরা 1000 আমেরিকানদের একটি এলোমেলো নমুনা একত্রিত করেছি। তারা লটারির মাধ্যমে নির্বাচিত হয়েছিল। যাঁরা লটারি পরিচালনা করেছিলেন, তাঁদের কারোরই স্বাস্থ্যের অবস্থা সম্পর্কে কোনও তথ্য ছিল না। উপরের তথ্যের পরিপ্রেক্ষিতে, গড়ে কতজন লোক যারা এই রোগের জন্য ইতিবাচক পরীক্ষা করে আসলে এই রোগে আক্রান্ত হয়? _ এর বাইরে "। সম্ভাব্যতা বিন্যাস সমস্যার সেট-সাবসেট কাঠামোকে তুলে ধরে "আমেরিকানদের মধ্যে এক্স রোগের প্রাদুর্ভাব 1/1000। একজন ব্যক্তির কখন এক্স রোগ রয়েছে তা সনাক্ত করার জন্য একটি পরীক্ষা তৈরি করা হয়েছে। প্রতিবার যখন এই রোগে আক্রান্ত কোনও ব্যক্তিকে পরীক্ষা করা হয়, তখন পরীক্ষাটি পজিটিভ আসে। কিন্তু কখনও কখনও পরীক্ষাটিও পজিটিভ আসে যখন এটি সম্পূর্ণ সুস্থ ব্যক্তিকে দেওয়া হয়। বিশেষত, সম্ভাবনা হল 50/1000 যে কেউ পুরোপুরি সুস্থ এই রোগের জন্য ইতিবাচক পরীক্ষা করবে। কল্পনা করুন যে আমরা সবেমাত্র আমেরিকানদের একটি এলোমেলো নমুনা পরীক্ষা করেছি। তারা লটারির মাধ্যমে নির্বাচিত হয়েছিল। যাঁরা লটারি পরিচালনা করেছিলেন, তাঁদের কারোরই স্বাস্থ্যের অবস্থা সম্পর্কে কোনও তথ্য ছিল না। ইতিবাচক ফলাফল পাওয়া একজন ব্যক্তির আসলে এই রোগ হওয়ার সম্ভাবনা কত? _% "তিনটি সমস্যাই স্পষ্ট করে দেয় যে এই রোগে আক্রান্ত 1/1000 আমেরিকানদের সেট এবং পরীক্ষার নিখুঁত সংবেদনশীলতা রয়েছে (100% রোগে আক্রান্ত ব্যক্তিদের একটি ইতিবাচক পরীক্ষা দেওয়া হবে) এবং 50/1000 সুস্থ ব্যক্তিরা একটি ইতিবাচক পরীক্ষা পাবেন (যেমন, মিথ্যা ইতিবাচক)। যাইহোক, পরবর্তী দুটি বিন্যাস জনসংখ্যার মধ্যে পৃথক শ্রেণীগুলিকেও তুলে ধরে (যেমন, ইতিবাচক পরীক্ষা (রোগ সহ/রোগ ছাড়াই), নেতিবাচক পরীক্ষা (রোগ ছাড়াই)), এবং তাই মানুষের পক্ষে সঠিক শ্রেণী (ইতিবাচক পরীক্ষা সহ মানুষ) বেছে নেওয়া সহজ করে তোলে (এইভাবে সঠিক উত্তরের কাছাকাছি কিছু তৈরি করে-1/51 ~ 2 শতাংশ)। সেট-উপসেট কাঠামোকে হাইলাইট করা ফ্রিকোয়েন্সি এবং সম্ভাব্যতা বিন্যাস উভয়ই সঠিক উত্তরের একই হারের দিকে পরিচালিত করে, যেখানে সম্ভাব্যতা বিন্যাস একা কম সঠিক উত্তরের দিকে পরিচালিত করে (কারণ লোকেরা এই ক্ষেত্রে ভুল শ্রেণীর উপর নির্ভর করতে পারে।) গবেষণায় আরও দেখানো হয়েছে যে সমস্যায় সেট-উপসেট সম্পর্কের ছদ্মবেশ ধারণ করে ফ্রিকোয়েন্সি বিন্যাসে কর্মক্ষমতা হ্রাস করা যেতে পারে (ঠিক যেমন স্ট্যান্ডার্ড সম্ভাব্যতা বিন্যাসে), এইভাবে প্রদর্শন করে যে এটি আসলে ফ্রিকোয়েন্সি বিন্যাস নয়, বরং সেট-উপসেট কাঠামোর হাইলাইটিং যা রায়কে উন্নত করে। তুলনা সহজ ফ্রিকোয়েন্সি বিন্যাস অনুমানের সমালোচকরা যুক্তি দেন যে সম্ভাব্যতা বিন্যাস তথ্যের ফ্রিকোয়েন্সি বিন্যাস উপস্থাপনার তুলনায় অনেক সহজ তুলনা করার অনুমতি দেয়। কিছু ক্ষেত্রে, ফ্রিকোয়েন্সি ফরম্যাট ব্যবহার করা আসলে সহজ তুলনা করার অনুমতি দেয়। যদি 'এ' দল তার 29টি ম্যাচের মধ্যে 19টিতে জয়লাভ করে এবং 'বি' দল তার 29টি ম্যাচের মধ্যে 10টিতে জয়লাভ করে, তাহলে স্পষ্টভাবে দেখা যায় যে 'এ' দল 'বি' দলের তুলনায় অনেক ভালো। তবে ফ্রিকোয়েন্সি বিন্যাসে তুলনা সবসময় এত স্পষ্ট এবং সহজ হয় না। এ দল যদি 29টি ম্যাচের মধ্যে 19টিতে জয়লাভ করে, তা হলে ফ্রিকোয়েন্সি ফরম্যাটে এই দলকে বি দলের সঙ্গে তুলনা করা অনেক কঠিন হয়ে যায়, যারা 11টি ম্যাচের মধ্যে 6টি জিতেছে। কিন্তু, সম্ভাব্যতা বিন্যাসে, কেউ বলতে পারেন যেহেতু 65.6% (19/29) 54.5% এর চেয়ে বড়, তাই খুব সহজেই দুটির তুলনা করা যেতে পারে। মেমরির বোঝা নিয়ে টুবি এবং কসমাইডস যুক্তি দিয়েছিলেন যে ফ্রিকোয়েন্সি উপস্থাপনা প্রতিবার নতুন ডেটা পাওয়ার সময় ডেটা আপডেট করা সহজ করে তোলে। তবে এর মধ্যে উভয় সংখ্যাই আপডেট করা জড়িত। দলগুলির উদাহরণের দিকে ফিরে তাকালে, যদি 'এ' দল তার 31তম খেলায় জয়লাভ করে, তবে লক্ষ্য করুন যে, জয়ী খেলার সংখ্যা (20-> 21) এবং খেলা খেলার সংখ্যা (30-> 31) উভয়ই হালনাগাদ করতে হবে। সম্ভাবনার ক্ষেত্রে আপডেট করা একমাত্র সংখ্যা হল একক শতাংশ সংখ্যা। এছাড়াও, এই নম্বরটি প্রতিটি গেম আপডেট করার পরিবর্তে 10টি গেমের মধ্যে আপডেট করা যেতে পারে, যা ফ্রিকোয়েন্সি ফরম্যাটের ক্ষেত্রে করা যায় না। তথ্যসূত্র অনুমান জ্ঞানীয় স্নায়ুবিজ্ঞান