Variabile X3       Variabile X6       Selezione sessuale con X6

GRAFICI STATISTICI

Ogni vertice o punto grande di questo grafico del Modello Globus rappresenta l'Indice di Correlazione Multidimensionale Globale (ICMG), corrispondente ai grafici di correlazione e regressione multipla del Modello Globale fra la variabile esplicativa R ° o le M & P con la variabile o variabili spiegate; ordinate tutte loro con il criterio statistico d'ordine * M1P1 °

Sull'asse orizzontale si può osservare la percentuale d'evoluzione associata in ogni caso alle variabili quantitative dei coefficienti d'intelligenza M o P nella generazione delle variabili R y * M1P1, che sono le uniche a subire gli effetti di questi cambi nei parametri d'evoluzione biologica ( ° )

Studio dell'intelligenza - Metodologia della ricerca statistica

 

MODELLO STATISTICO DELL'INTELLIGENZA SOCIALE CON EVOLUZIONE E SCELA DEL PARTNER

1. Generale

La differenza osservata nella ricerca correlazionale del modello di dati con variabili di gruppo fra dati statistici originali prima ordinati e non ordinati indica chiaramente che la riduzione del numero di elementi delle variabili, e quindi i gradi di libertà del modello statistico quando i gruppi sono maggiori, non migliora di per sé le correlazioni.

L'incremento dei coefficienti di correlazione nel modello di dati con le variabili di gruppi con la grandezza di questi gruppi quando sono stati prima ordinati i dati statistici originali, è dovuto al fatto che sia le deviazioni inerenti i testi d'intelligenza sia le variazioni o differenze provocate dalla combinazione genetica mendeliana si compensano in misura maggiore e dentro di ogni gruppo, ciò che dà luogo ad una separazione più netta di ogni scalone.

Indipendentemente dai buoni adattamenti ottenuti in molti casi nella presente ricerca quantitativa, la tendenza a migliorare la correlazione con la grandezza dei gruppi fa supporre che, per gruppi di 20 elementi e con un campione più grande, i coefficienti di correlazione potrebbero situarsi oltre lo 0,9 in ogni caso.

2. Modello Globus – Analisi della sensibilità del modello d'intelligenza sociale con scelta del partner dei processi di simulazione con variazione dei parametri d'evoluzione interna nel Modello Globale.

Uno degli obiettivi dello Studio EDI era provare i meccanismi genetici di carattere funzionale o modo d'agire della natura nella trasmissione dell'informazione genetica dell'intelligenza. Sinceramente, non pensavo che il modello statistico potesse avere una sensibilità così alta, ma mi sbagliavo e a mio avviso l'analisi della sensibilità con la selezione o scelta del partner dei processi di simulazione conferma chiaramente le previsioni della TGECV e rappresenta una prova autentica dell'evoluzione non aleatoria e specialmente con il Super modello Globus con selezione sessuale che rappresenta un tipo d'intelligenza sociale.

Considerando che i parametri d'evoluzione interna avranno ripercussioni sulla funzione obiettivo e sulla variabile quantitativa M1P1° d'ordine previo del campione, l'effetto sulle correlazioni dei cambiamenti in questi parametri ci dovrebbe indicare la bontà delle specificazioni e, mediante l'analisi di sensibilità dei parametri, la sua magnitudine ottima.

Per fare riferimento a questo tipo di algoritmi d'ottimizzazione e di analisi della sensibilità e alla loro presentazione grafica diversa da quella del Modello Globale, gli ho assegnato un nuovo nome: Modello Globus.

Ad ogni modo, il punto ottimo del 5% dell'evoluzione interna diretta e di un altro 5% d'evoluzione indiretta dei geni trasmessi dagli uomini si manifesta in modo abbastanza chiaro.

Infatti è questo il risultato più spettacolare sui parametri della simulazione dell'evoluzione di questo studio. Direi che, se non si può controbattere, significherebbe più o meno che si debba accettare la Teoria Generale dell'Evoluzione Condizionata della Vita (TGECV), almeno nella sua idea principale dell'esistenza di un’evoluzione finalista e l'abbandono della teoria della mutazioni aleatorie e quindi della selezione naturale come meccanismo prioritario dell'evoluzione.

La complessità degli algoritmi d'ottimizzazione dell'intelligenza sociale dell'evoluzione biologica dell'intelligenza con la scelta del partner non dovrebbe essere una scusa per non riconoscere l'evidenza statistica.

La selezione sessuale o del partner come meccanismo ausiliare dell'evoluzione biologica ha rappresentato un paradigma fin dai primi sviluppi della teoria dell'evoluzione. Lo stesso Darwin scrisse L'origine dell'Uomo e la Selezione Sessuale (1871) introducendo un nuovo fattore, la selezione sessuale, mediante la quale le femmine o i maschi scelgono come partner coloro che presentano qualità più attraenti.

Per farla breve, l'ipotesi addizionale introdotta riguardante la selezione sessuale nel Modello Globale d'intelligenza sociale con evoluzione sarà quella di stabilire come limite della differenza in intelligenza il caso in cui il gene più potente di un membro della partner dev’essere almeno così potente come il meno potente dell'altro membro e viceversa.

Si ricorda che il Modello Globus è semplicemente una forma di rappresentazione mediante grafico della parametrizzazione dell'evoluzione nel Modello Globale (Modello d'intelligenza sociale), mentre il Super Modello Globus si riferisce all'introduzione dell'ipotesi di selezione sessuale o scelta del partner.

Riepilogando, l'ipotesi proposta d'evoluzione biologica dell'intelligenza sociale e ereditarietà legata al sesso del Super Modello Globus sembra ragionevolmente corretta. La coerenza dell'analisi di correlazione del Modello Globale migliora in generale e per le variabili centrate con il criterio d'ordine M1P1° le correlazioni aumentano sensibilmente.

3. Su questo grafico particolare dell'analisi statistica dell'intelligenza sociale.

La variabile dipendente è X6.

Questo grafico parla da solo e mostra che l'adattamento ottimo avviene con un’evoluzione interna del 5% dei coefficienti d'intelligenza maschili.

Un modo di intendere l'analisi completa del Modello Globus è visualizzare i quattro grafici di seguito e centrarsi nella causa del miglioramento nei risultati.

La percentuale d'evoluzione ottima si osserva più chiaramente di quanto si utilizzano le variabile X3, variabile X6.

Inoltre si osserva un avvicinamento del comportamento della variabile R ° alle M & P allo stesso modo che nei casi menzionati prima.