Frequency format hypothesis
આવર્તન બંધારણની પૂર્વધારણા એ વિચાર છે કે જ્યારે મગજ આંકડાકીય અથવા સંભાવના બંધારણને બદલે આવર્તન બંધારણમાં રજૂ કરવામાં આવે ત્યારે માહિતીને વધુ સારી રીતે સમજે છે અને પ્રક્રિયા કરે છે. આમ પૂર્વધારણા અનુસાર, માહિતીને 20 ટકાને બદલે 5 માંથી 1 વ્યક્તિ તરીકે રજૂ કરવાથી વધુ સારી સમજણ મળે છે. આ વિચાર જર્મન વૈજ્ઞાનિક ગર્ડ ગિગેરેનઝર દ્વારા 1976 અને 1997 વચ્ચે એકત્રિત કરવામાં આવેલી માહિતીના સંકલન અને સરખામણી પછી રજૂ કરવામાં આવ્યો હતો. ઓરિજિન ઓટોમેટિક એન્કોડિંગ વ્યક્તિના અનુભવ વિશેની કેટલીક માહિતી ઘણીવાર ગર્ભિત એન્કોડિંગ પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરીને મેમરીમાં સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે. તમે છેલ્લી વખત વર્ગમાં ક્યાં બેઠા હતા? શું તમે હેલો અથવા કરિશ્મા શબ્દ વધુ બોલો છો? લોકો સક્રિય રીતે તેના વિશે વિચાર્યા વિના અથવા તેમને તે માહિતી કેવી રીતે મળી તે જાણ્યા વિના આવા પ્રશ્નોના જવાબ આપવામાં ખૂબ જ સારા છે. આ અવલોકન હતું જે હેશર અને ઝાક્સના 1979ના આવર્તન પરના અભ્યાસ તરફ દોરી જાય છે. તેમના સંશોધન કાર્ય દ્વારા, હેશર અને ઝેકને જાણવા મળ્યું કે આવર્તન વિશેની માહિતી વ્યક્તિના ઇરાદા વિના સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે. ઉપરાંત, તાલીમ અને પ્રતિસાદ આવર્તનને એન્કોડ કરવાની ક્ષમતામાં વધારો કરતું નથી. ઉંમર, ક્ષમતા અથવા પ્રેરણાને ધ્યાનમાં લીધા વિના, આવર્તન માહિતી સતત મેમરીમાં નોંધાયેલી હોવાનું પણ જાણવા મળ્યું હતું. આવર્તનને એન્કોડ કરવાની ક્ષમતા પણ વૃદ્ધાવસ્થા, હતાશા અથવા બહુવિધ કાર્ય જરૂરિયાતો સાથે ઘટતી નથી. તેઓ આવર્તન એન્કોડિંગની આ લાક્ષણિકતાને સ્વચાલિત એન્કોડિંગ તરીકે ઓળખાવતા હતા. શિશુ અભ્યાસ પૂર્વધારણા માટેનો બીજો મહત્વપૂર્ણ પુરાવો શિશુઓના અભ્યાસ દ્વારા આવ્યો હતો. એક અભ્યાસમાં, 40 નવજાત શિશુઓનું 2 બિંદુઓ વિરુદ્ધ 3 બિંદુઓ અને 4 બિંદુઓ વિરુદ્ધ 6 બિંદુઓ વચ્ચે ભેદભાવ કરવાની તેમની ક્ષમતા માટે પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું હતું. શિશુઓ 2 વિરુદ્ધ 3 બિંદુઓ વચ્ચે ભેદભાવ કરી શક્યા હોવા છતાં, તેઓ 4 વિરુદ્ધ 6 બિંદુઓ વચ્ચે તફાવત કરી શક્યા ન હતા. પરીક્ષણ કરાયેલા નવજાત શિશુઓની ઉંમર માત્ર 21 કલાકથી 144 કલાકની હતી. તેવી જ રીતે અન્ય એક અભ્યાસમાં, શિશુઓ આંકડાકીય પત્રવ્યવહારને ઓળખી શકે છે કે કેમ તે ચકાસવા માટે, સ્ટાર્કી એટ અલ. પ્રયોગોની શ્રેણી તૈયાર કરવામાં આવી હતી જેમાં 6 થી 8 મહિનાના શિશુઓને બે વસ્તુઓનું પ્રદર્શન અથવા ત્રણ વસ્તુઓનું પ્રદર્શન દર્શાવવામાં આવ્યું હતું. જ્યારે પ્રદર્શનો હજુ પણ દૃશ્યમાન હતા, ત્યારે શિશુઓએ બે કે ત્રણ ડ્રમબીટ્સ સાંભળ્યા હતા. જોવાના સમયના માપનથી જાણવા મળ્યું કે શિશુઓ ડિસ્પ્લે તરફ નોંધપાત્ર રીતે લાંબા સમય સુધી જોતા હતા જે અવાજોની સંખ્યા સાથે મેળ ખાય છે. આકસ્મિકતા નિયમ પછીથી, યુનિવર્સિટી ઓફ ટેક્સાસના બાર્બરા એ. સ્પેલમેન કારણ અને અસરો નક્કી કરવામાં મનુષ્યની કામગીરીને આકસ્મિકતા નિયમ ΔP તરીકે વર્ણવે છે, જેને P = P (E|C)-P (E | ~ C) તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, જ્યાં P (E|C) એ સૂચિત કારણની હાજરીને ધ્યાનમાં રાખીને અસરની સંભાવના છે અને P (E | ~ C) એ સૂચિત કારણની ગેરહાજરીને ધ્યાનમાં રાખીને અસરની સંભાવના છે. ધારો કે આપણે ખાતરની કામગીરીનું મૂલ્યાંકન કરવા માંગીએ છીએ. જો ખાતરનો ઉપયોગ કરવામાં આવે ત્યારે 20 માંથી 15 વખત છોડ ખીલ્યા હોય અને ખાતરની ગેરહાજરીમાં 20 માંથી માત્ર 5 છોડ ખીલ્યા હોય. આ કિસ્સામાં P (E|C) = 1 5/20 = 0.75 P (E | ~ C) = 5/20 = 0.25 αP = P (E|C)-P (E | ~ C) αP = 0.75-0.25 = 0.50 પરિણામે αP મૂલ્ય હંમેશા-1 અને 1 વચ્ચે બંધાયેલ હોય છે. જો કે આકસ્મિકતા નિયમ એ એક ઘટનાના બીજાના કારણની આગાહી કરવામાં મનુષ્ય શું કરે છે તેનું એક સારું મોડેલ છે, જ્યારે બહુવિધ કારણો સાથેની ઘટનાઓના પરિણામોની આગાહી કરવાની વાત આવે છે, ત્યારે આકસ્મિકતા નિયમથી એક મોટું વિચલન અસ્તિત્વમાં છે જેને કયૂ-ઇન્ટરેક્શન-ઇફેક્ટ કહેવાય છે. ક્યૂ-ક્રિયાપ્રતિક્રિયા-અસર 1993માં બેકર મર્સર અને તેમની ટીમે આ અસર દર્શાવવા માટે વિડિયો ગેમનો ઉપયોગ કર્યો હતો. દરેક પરીક્ષણ વિષયને એક બટનનો ઉપયોગ કરીને ખાણ ક્ષેત્રમાં ટાંકીની મુસાફરીમાં મદદ કરવાનું કાર્ય આપવામાં આવે છે જે કેટલીકવાર છદ્માવરણમાં યોગ્ય રીતે કામ કરે છે અને કેટલીકવાર નહીં. બીજા કારણ તરીકે સ્પૉટર પ્લેન, મિત્ર અથવા દુશ્મન કેટલીકવાર ટાંકી ઉપર ઉડતા હતા. 40 પરીક્ષણો પછી, પરીક્ષણ વિષયોને ખાણક્ષેત્રમાંથી ટાંકીને મદદ કરવામાં છદ્માવરણ અને વિમાનની અસરકારકતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે કહેવામાં આવ્યું હતું. તેમને-100 અને 100 વચ્ચેનો નંબર આપવા માટે કહેવામાં આવ્યું હતું. ગાણિતિક રીતે, પ્લેન માટે બે આકસ્મિક મૂલ્યો શક્ય છેઃ પ્લેન કાં તો ટાંકીની સફળતા માટે અપ્રસ્તુત હતું, પછી δP = 0 (. 5/0 સ્થિતિ) અને પ્લેન પ્લેનની સફળતા માટે સુસંગત હતું, δP = 1 (. 5/1 સ્થિતિ). બંને સ્થિતિમાં છદ્માવરણ માટે δP 0.5 હોવા છતાં, પરીક્ષણના વિષયોએ. 5/1ની સ્થિતિ કરતાં. 5/0ની સ્થિતિમાં છદ્માવરણનું δP ઘણું વધારે હોવાનું મૂલ્યાંકન કર્યું હતું. પરિણામો નીચે કોષ્ટકમાં દર્શાવવામાં આવ્યા છે. દરેક કિસ્સામાં, જ્યારે બે ઘટનાઓ એક સાથે થાય છે ત્યારે પરીક્ષણના વિષયો ધ્યાન આપવામાં ખૂબ જ સારા હોય છે. જ્યારે વિમાન છદ્માવરણની સફળતા માટે સુસંગત હોય છે, ત્યારે તેઓ છદ્માવરણની સફળતાને ઉચ્ચ ચિહ્નિત કરે છે અને જ્યારે વિમાન છદ્માવરણની સફળતાને અસર કરતું નથી, ત્યારે તેઓ છદ્માવરણની સફળતાનું મૂલ્ય નીચું ચિહ્નિત કરે છે. ગિગેરેનઝરનું યોગદાન કેટલાક પ્રયોગો કરવામાં આવ્યા છે જે દર્શાવે છે કે સામાન્ય અને ક્યારેક કુશળ લોકો મૂળભૂત સંભવિત ભૂલો કરે છે, ખાસ કરીને બાયેસિયન અનુમાન ક્વિઝના કિસ્સામાં. ગિગેરેનઝર દાવો કરે છે કે અવલોકન કરાયેલી ભૂલો માનવ ઉત્ક્રાંતિ દરમિયાન આપણે જે રીતે ગાણિતિક ક્ષમતાઓ પ્રાપ્ત કરી છે તેની સાથે સુસંગત છે. ગિગેરેનઝર દલીલ કરે છે કે આ ક્વિઝની સમસ્યા એ છે કે માહિતી કેવી રીતે રજૂ કરવામાં આવે છે. આ ક્વિઝ દરમિયાન માહિતી ટકાવારીમાં રજૂ કરવામાં આવે છે. ગિગેરેનઝર દલીલ કરે છે કે માહિતીને આવર્તન સ્વરૂપમાં પ્રસ્તુત કરવાથી આ કોયડાઓને સચોટ રીતે ઉકેલવામાં મદદ મળશે. તેઓ દલીલ કરે છે કે સંભાવના માહિતી કરતાં આવર્તન માહિતીને વધુ સારી રીતે સમજવા માટે ઉત્ક્રાંતિ મગજ શારીરિક રીતે વિકસિત થયું છે. આમ જો બાયેસિયન ક્વિઝ ફ્રિક્વન્સી ફોર્મેટમાં પૂછવામાં આવે, તો પરીક્ષણના વિષયો તેમાં વધુ સારા રહેશે. ગિગેરેનઝર આ વિચારને તેમના પ્રકાશિત પેપર "ધ સાયકોલોજી ઓફ ગુડ જજમેન્ટઃ ફ્રિક્વન્સી ફોર્મેટ એન્ડ સિમ્પલ અલ્ગોરિધમ્સ" માં ફ્રિક્વન્સી ફોર્મેટ હાયપોથેસિસ કહે છે. સહાયક દલીલો ઉત્ક્રાંતિના પરિપ્રેક્ષ્યમાં ગિગેરેનઝરે દલીલ કરી હતી કે ઉત્ક્રાંતિના દૃષ્ટિકોણથી, સંભાવના સ્વરૂપમાં માહિતી પહોંચાડવાની સરખામણીમાં આવર્તન પદ્ધતિ સરળ અને વધુ સંચારક્ષમ હતી. તેઓ દલીલ કરે છે કે સંભાવના અને ટકાવારી આવર્તનના વિરોધમાં પ્રતિનિધિત્વના તાજેતરના સ્વરૂપો છે. ટકાવારીના પ્રતિનિધિ સ્વરૂપનું પ્રથમ જાણીતું અસ્તિત્વ સત્તરમી સદીમાં છે. તેઓ એવી પણ દલીલ કરે છે કે આવર્તન પ્રતિનિધિત્વના કિસ્સામાં વધુ માહિતી આપવામાં આવે છે. દાખલા તરીકે, આવર્તન ફોર્મનો ઉપયોગ કરીને 100 માંથી 50 તરીકે માહિતી પહોંચાડવી, સંભાવના ફોર્મેટનો ઉપયોગ કરીને 50 ટકા કહેવાના વિરોધમાં, વપરાશકર્તાઓને નમૂનાના કદ વિશે વધુ માહિતી આપે છે. આ ડેટા અને પરિણામોને વધુ વિશ્વસનીય અને વધુ આકર્ષક બનાવી શકે છે. વિસ્તૃત એન્કોડિંગ લોકો એન્કાઉન્ટર આવર્તન શા માટે પસંદ કરે છે તે અંગે આપવામાં આવેલ સમજૂતી એ છે કે આવર્તનના કિસ્સામાં, વિષયોને આબેહૂબ વર્ણન આપવામાં આવે છે, જ્યારે સંભાવનાઓ સાથે વિષયને માત્ર શુષ્ક સંખ્યા આપવામાં આવે છે. તેથી, આવર્તનના કિસ્સામાં, વિષયોને વધુ યાદ કરવાના સંકેતો આપવામાં આવે છે. આનો અર્થ એ થઈ શકે છે કે સંભાવના સંખ્યાઓના કિસ્સામાં મગજ દ્વારા આવર્તન અથડામણને વધુ વખત યાદ કરવામાં આવે છે. આમ આ એક કારણ હોઈ શકે છે કે શા માટે લોકો સામાન્ય રીતે સંભાવના આધારિત પસંદગીઓને બદલે આવર્તનનો સામનો કરવાની પસંદગીઓ પસંદ કરે છે. ક્રમિક ઇનપુટ લેખકો દ્વારા આપવામાં આવેલ અન્ય સમજૂતી એ છે કે આવર્તનના કિસ્સામાં, લોકો ઘણીવાર તેમની સામે ઘણી વખત આવે છે અને સંભાવના મૂલ્યની સરખામણીમાં ક્રમિક ઇનપુટ ધરાવે છે, જે એક સમયે આપવામાં આવે છે. જ્હોન મેદિનાના બ્રેઇન રૂલ્સમાંથી, ક્રમિક ઇનપુટ એક વખતના ઇનપુટ કરતાં વધુ મજબૂત મેમરી તરફ દોરી શકે છે. આ એક પ્રાથમિક કારણ હોઈ શકે છે કે શા માટે મનુષ્યો સંભાવના કરતાં આવર્તન એન્કાઉન્ટર પસંદ કરે છે. ફ્રીક્વન્સી ફોર્મેટ પૂર્વધારણાને ન્યાયી ઠેરવવા માટે આપવામાં આવેલ અન્ય તર્ક એ છે કે ફ્રીક્વન્સીનો ઉપયોગ કરવાથી ઘટનાઓના ડેટાબેઝને ટ્રેક અને અપડેટ કરવાનું સરળ બને છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ ઘટના 6 માંથી 3 વખત બને છે, તો સંભાવના બંધારણ તેને 50 ટકા તરીકે સંગ્રહિત કરશે, જ્યારે આવર્તન બંધારણમાં તેને 6 માંથી 3 તરીકે સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે. હવે કલ્પના કરો કે આ વખતે આ ઘટના બની નથી. આવર્તન બંધારણને 7 માંથી 3 સુધી સુધારી શકાય છે. જો કે, સંભાવના બંધારણને અપડેટ કરવું અત્યંત મુશ્કેલ છે. માહિતીનું વર્ગીકરણ આવર્તન રજૂઆત પણ વર્ગો અને આંકડાકીય માહિતી પર નજર રાખવામાં મદદરૂપ થઈ શકે છે. એક દૃશ્યની કલ્પના કરો જ્યાં 1000માંથી દર 500 લોકો ફેફસાના કેન્સરને કારણે મૃત્યુ પામે છે. જો કે, તે 1000 માંથી 40 ધૂમ્રપાન કરનારા હતા અને 40 માંથી 20 ને આનુવંશિક સ્થિતિ હતી જે સંભવિત ફેફસાના કેન્સરની શક્યતા હતી. આવા વર્ગ વિભાજન અને માહિતી સંગ્રહ માત્ર આવર્તન સ્વરૂપનો ઉપયોગ કરીને જ કરી શકાય છે, કારણ કે ફેફસાના કેન્સરની 0.5% સંભાવના કોઈ માહિતી આપતી નથી અથવા આવી માહિતીની ગણતરી કરવાની મંજૂરી આપતી નથી. દલીલોને રદિયો આપવો નેસ્ટેડ-સેટ્સ પૂર્વધારણા આવર્તન-બંધારણ અભ્યાસો એક મૂંઝવણ શેર કરે છે-એટલે કે આવર્તન માહિતી પ્રસ્તુત કરતી વખતે, સંશોધકો તેઓ જે સંદર્ભ વર્ગનો ઉલ્લેખ કરી રહ્યા છે તે પણ સ્પષ્ટ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, એક જ સમસ્યાને ઘડવાની આ ત્રણ જુદી જુદી રીતોને ધ્યાનમાં લોઃ પ્રોબેબિલિટી ફોર્મેટ "આપેલ અમેરિકનને 1/1000 થવાની તક હોય તેવા રોગને શોધવા માટે એક પરીક્ષણનો વિચાર કરો. જે વ્યક્તિને આ રોગ ન હોય તેને 50/1000 ટેસ્ટ પોઝિટિવ આવવાની તક હોય છે. જે વ્યક્તિને આ રોગ હોય તે ચોક્કસપણે સકારાત્મક પરીક્ષણ કરશે. તમે વ્યક્તિના લક્ષણો અથવા ચિહ્નો વિશે કંઇ નથી એમ ધારીને, હકારાત્મક પરિણામ ધરાવતી વ્યક્તિને ખરેખર રોગ થવાની શક્યતા કેટલી છે? % "ફ્રિક્વન્સી ફોર્મેટ" દર 1000 અમેરિકનોમાંથી એકને રોગ X હોય છે. વ્યક્તિને ક્યારે એક્સ રોગ છે તે શોધવા માટે એક પરીક્ષણ વિકસાવવામાં આવ્યું છે. દર વખતે જ્યારે રોગ ધરાવતી વ્યક્તિને પરીક્ષણ આપવામાં આવે છે, ત્યારે પરીક્ષણ સકારાત્મક આવે છે. પરંતુ કેટલીકવાર જ્યારે તે સંપૂર્ણપણે તંદુરસ્ત વ્યક્તિને આપવામાં આવે છે ત્યારે પરીક્ષણ પણ સકારાત્મક આવે છે. ખાસ કરીને, સંપૂર્ણ રીતે સ્વસ્થ હોય તેવા દર 1000 લોકોમાંથી 50 લોકો આ રોગ માટે સકારાત્મક પરીક્ષણ કરે છે. કલ્પના કરો કે અમે 1000 અમેરિકનોના રેન્ડમ નમૂનાને ભેગા કર્યા છે. તેમની પસંદગી લોટરી દ્વારા કરવામાં આવી હતી. જેમણે લોટરીનું સંચાલન કર્યું હતું તેમને આમાંથી કોઈ પણ વ્યક્તિના સ્વાસ્થ્યની સ્થિતિ વિશે કોઈ માહિતી નહોતી. ઉપરની માહિતીને જોતાં, સરેરાશ કેટલા લોકો જે રોગ માટે સકારાત્મક પરીક્ષણ કરે છે તેઓ ખરેખર રોગ ધરાવે છે? બહાર નીકળો ". પ્રોબેબિલિટી ફોર્મેટ સમસ્યાના સેટ-સબસેટ માળખાને પ્રકાશિત કરે છે "અમેરિકનોમાં રોગ X નો વ્યાપ 1/1000 છે. વ્યક્તિને ક્યારે એક્સ રોગ છે તે શોધવા માટે એક પરીક્ષણ વિકસાવવામાં આવ્યું છે. દર વખતે જ્યારે રોગ ધરાવતી વ્યક્તિને પરીક્ષણ આપવામાં આવે છે, ત્યારે પરીક્ષણ સકારાત્મક આવે છે. પરંતુ કેટલીકવાર જ્યારે તે સંપૂર્ણપણે તંદુરસ્ત વ્યક્તિને આપવામાં આવે છે ત્યારે પરીક્ષણ પણ સકારાત્મક આવે છે. ખાસ કરીને, શક્યતા 50/1000 છે કે જે વ્યક્તિ સંપૂર્ણપણે તંદુરસ્ત છે તે રોગ માટે સકારાત્મક પરીક્ષણ કરશે. કલ્પના કરો કે આપણે હમણાં જ અમેરિકનોના રેન્ડમ નમૂનાનું પરીક્ષણ કર્યું છે. તેમની પસંદગી લોટરી દ્વારા કરવામાં આવી હતી. જેમણે લોટરીનું સંચાલન કર્યું હતું તેમને આમાંથી કોઈ પણ વ્યક્તિના સ્વાસ્થ્યની સ્થિતિ વિશે કોઈ માહિતી નહોતી. હકારાત્મક પરિણામ ધરાવતી વ્યક્તિને ખરેખર આ રોગ હોવાની શક્યતા કેટલી છે? % "ત્રણેય સમસ્યાઓ રોગ ધરાવતા 1/1000 અમેરિકનોના સમૂહને સ્પષ્ટ કરે છે અને પરીક્ષણમાં સંપૂર્ણ સંવેદનશીલતા છે (રોગ ધરાવતા લોકોની 100% ને સકારાત્મક પરીક્ષણ પ્રાપ્ત થશે) અને 50/1000 તંદુરસ્ત લોકોને સકારાત્મક પરીક્ષણ પ્રાપ્ત થશે (દા. ત., ખોટા હકારાત્મક). જો કે, પછીના બે સ્વરૂપો વધુમાં વસ્તીમાં અલગ-અલગ વર્ગોને પ્રકાશિત કરે છે (દા. ત., સકારાત્મક પરીક્ષણ (રોગ સાથે/રોગ વિના), નકારાત્મક પરીક્ષણ (રોગ વિના)), અને તેથી લોકો માટે યોગ્ય વર્ગ (સકારાત્મક પરીક્ષણ ધરાવતા લોકો) પસંદ કરવાનું સરળ બનાવે છે. સેટ-સબસેટ માળખાને પ્રકાશિત કરતી આવર્તન અને સંભાવના બંધારણ બંને સાચા જવાબોના સમાન દર તરફ દોરી જાય છે, જ્યારે સંભાવના બંધારણ એકલા ઓછા સાચા જવાબો તરફ દોરી જાય છે (કારણ કે લોકો આ કિસ્સામાં ખોટા વર્ગ પર આધાર રાખે તેવી શક્યતા છે.) સંશોધનોએ એ પણ દર્શાવ્યું છે કે સમસ્યામાં સેટ-સબસેટ સંબંધોને છુપાવીને (પ્રમાણભૂત સંભાવના બંધારણની જેમ) આવર્તન બંધારણમાં કામગીરી ઘટાડી શકાય છે, આમ દર્શાવે છે કે તે હકીકતમાં આવર્તન બંધારણ નથી, પરંતુ તેના બદલે, સેટ-સબસેટ માળખાને પ્રકાશિત કરે છે જે ચુકાદાઓમાં સુધારો કરે છે. સરખામણીની સરળતા આવર્તન બંધારણની પૂર્વધારણાના ટીકાકારો દલીલ કરે છે કે સંભાવના બંધારણો માહિતીની આવર્તન બંધારણની રજૂઆત કરતાં વધુ સરળ સરખામણી માટે પરવાનગી આપે છે. કેટલાક કિસ્સાઓમાં, આવર્તન સ્વરૂપોનો ઉપયોગ ખરેખર સરળ સરખામણી માટે પરવાનગી આપે છે. જો ટીમ એ તેની 29 રમતોમાંથી 19 જીતે છે, અને બીજી ટીમ બી તેની 29 રમતોમાંથી 10 જીતે છે, તો કોઈ સ્પષ્ટ રીતે જોઈ શકે છે કે ટીમ એ ટીમ બી કરતા ઘણી સારી છે. જો કે આવર્તન સ્વરૂપમાં સરખામણી હંમેશા આ સ્પષ્ટ અને સરળ હોતી નથી. જો ટીમ એ તેની 29 રમતોમાંથી 19 જીતી જાય, તો આ ટીમની તુલના ટીમ બી સાથે કરવી કે જેણે તેની 11 રમતોમાંથી 6 જીતી છે તે આવર્તન સ્વરૂપમાં ખૂબ મુશ્કેલ બની જાય છે. પરંતુ, સંભાવના બંધારણમાં, કોઈ કહી શકે છે કે 65.6% (19/29) 54.5% કરતા વધારે હોવાથી, કોઈ પણ વ્યક્તિ ખૂબ સરળતાથી બંનેની તુલના કરી શકે છે. મેમરી બોજ ટુબી અને કોસ્માઇડ્સે દલીલ કરી હતી કે આવર્તન રજૂઆત દર વખતે જ્યારે કોઈ નવો ડેટા મેળવે છે ત્યારે ડેટાને અપડેટ કરવામાં મદદ કરે છે. જો કે આમાં બંને નંબરોને અપડેટ કરવાનો સમાવેશ થાય છે. ટીમોના ઉદાહરણનો ઉલ્લેખ કરતા, જો ટીમ એ તેની 31મી રમત જીતી જાય, તો નોંધ લો કે જીતેલી રમતોની સંખ્યા (20-> 21) અને રમાયેલી રમતોની સંખ્યા (30-> 31) બંનેને અપડેટ કરવી પડશે. સંભાવનાના કિસ્સામાં અપડેટ કરવાની એકમાત્ર સંખ્યા એ એક ટકાવારી સંખ્યા છે. ઉપરાંત, આ નંબર દરેક રમતને અપડેટ કરવાને બદલે 10 રમતો દરમિયાન અપડેટ કરી શકાય છે, જે આવર્તન બંધારણના કિસ્સામાં કરી શકાતો નથી. સંદર્ભો પૂર્વધારણાઓ જ્ઞાનાત્મક ન્યુરોસાયન્સ