MOLWICK

Processos de validação Estudo EDI

A criação de variáveis de coeficientes artificiais de inteligência serve-nos de processos de validação do modelo de dados de evolução da inteligência da Teoria Cognitiva Global.

Capa do livro O Estudo EDI. Crepúsculo sobre o mar com nuvens, Galiza.

 

EVOLUÇÃO E DESENHO DA INTELIGÊNCIA

O ESTUDO EDI

Autor: José Tiberius

q550 Gráfico z50 - Tentativa falhada de simulação estatística. Correlações muito altas da variável W.

 

GRÁFICOS ESTATÍSTICOS

O título de cada gráfico deste estudo da inteligência com uma abordagem à família indica-nos a que variável do coeficiente de inteligência dos progenitores (R ou M & P) se referem as correlações. Estas correlações estão representadas em cada vértice ou ponto gordo das linhas de cores correspondentes às distintas varáveis dos filhos (H) objeto de análise e indicadas na caixinha da parte direita do gráfico.

Da mesma forma, na parte esquerda do gráfico situam-se as varáveis formadas pelas distintas agrupações de 1 a 10 valores dos 70 quocientes de inteligência (QI) existentes para cada uma das variáveis do modelo de dados originais, tanto dos progenitores como dos filhos, e sem ordem conhecida. Na parte direita encontram-se os grupos com os mesmos tamanhos, mas com os valores ordenados previamente à sua agrupação com a variável mencionada junto ao mesmo como critério estatístico de ordenação.

Em definitivo, consegue-se uma percepção quase instantânea da bondade, tendências e inclusivamente possibilidades de melhoria de 60 ou mais coeficientes de determinação (r²). Tudo isto permitiu calcular e valorizar aproximadamente uns 500 milhões de coeficientes de correlação no conjunto do Estudo EDI.

Estudo da inteligência – Metodologia da investigação estatística

PROCESSOS DE VALIDAÇÃO DO MODELO ESTATÍSTICO DE HERANÇA BIOLÓGICA E MEIO AMBIENTE NO DESENVOLVIMENTO DA INTELIGÊNCIA

1. Geral

A diferença observada na investigação quantitativa do modelo de dados com variáveis de grupos entre dados estatísticos originais previamente ordenados e não ordenados indica com clareza que a redução do número de elementos das variáveis e consequentemente dos graus de liberdade do modelo estatístico, quando os grupos são maiores, não melhora as correlações por si mesma.

O incremento dos coeficientes de correlação no modelo de dados com as variáveis de grupos com o tamanho dos referidos grupos quando foram previamente ordenados os dados estatísticos originais deve-se tanto a que os desvios inerentes aos testes de inteligência como às variações ou diferenças provocadas pela combinação genética mendeliana compensam-se em maior grau e dentro de cada grupo, o que provoca uma mais nítida separação de cada escalão.

Independentemente dos bons ajustes obtidos em muitos casos da presente investigação quantitativa a tendência para melhorar a correlação com o tamanho dos grupos faz supor que, para grupos de 20 elementos e com uma amostra muito maior, os coeficientes de correlação poderiam situar-se acima de 0,9 em todos os casos.

2. Simulação de processos evolutivos com quocientes artificiais de inteligência

O Modelo Social ou Modelo Individual devidamente reformulado serviu-nos para determinar que o gene significativo é o de menor potencial. Agora, se o modelo genérico proposto pela ECV está correto deveríamos poder realizar uma simulação de processos de herança biológica capaz de criar uma variável artificial W de coeficientes de inteligência que se comportasse como os dados estatísticos observados no estudo longitudinal.

A introdução da evolução no sentido apontado pela Teoria da Evolução Condicionada da Vida e da capacidade de gerar variáveis quantitativas com perturbações que as aproximem às variáveis reais define-nos um novo modelo que chamarei Modelo Global para facilitar as referencias ao mesmo no próprio raciocínio.

Apesar de outros objetivos alcançados, até agora não se baixaram as correlações de W de forma satisfatória.

Definitivamente é necessário algo importante ou relevante que baixe as correlações suficientemente, por isso, depois de lhe dar umas quantas voltas, introduzi o que denomino limitações funcionais devidas a causas diversas, entre as que se pode destacar que existem problemas genéticos.

Para situá-lo em algum momento, depois da combinação genética mendeliana e do filtro de afinidade podemos supor que existe algo assim como acidentes ou problemas genéticos que diminuem em 30 pontos os coeficientes de inteligência esperados. Digo 30 pontos porque é o melhor resultado dá perante os gráficos que se produzem.

No final, conseguiu-se que a variável W não se possa distinguir das variáveis de dados estatísticos de coeficientes de inteligência observados no estudo longitudinal.

3. Sobre este gráfico particular da análise estatística e processos de validação.

Tendo em conta que W tem componentes aleatórias, o gráfico representa a média de 10 estimativas para as correlações correspondentes da simulação estatística de QI.

A correlação da variável de coeficientes artificiais de inteligência W está muito acima das variáveis naturais, o índice de correlação multidimensional (ICM) multiplicou-se por 3 para efeitos comparativos, é superior a 25.