Kunst von und mit... 
 
...Tom Pollhammer

BEWEIS

Herzlich willkommen auf der Textseite BEWEIS.

Was Sie hier finden können sind diverse Prüfdateien, anhand derer Sie im Rahmen wissenschaftlicher Standards überprüfen können, ob das Zustandekommen der auf dieser Webseite veröffentlichten Daten statistisch betrachtet tatsächlich nicht plausibel durch Zufall zu erklären ist.

Der erste Prüfblock bestehend aus 9 Dateien bezieht sich auf Strukturphänomene der Kreiszahl Pi im Zusammenhang mit dem Namen LEONARDO DI SER PiERO DA VINCI.

Diese Prüfdateien enthalten alle relevanten Daten, Definitionen sowie konkrete Anweisungen zur Überprüfung der dargestellten Strukturen und Wahrscheinlichkeitsberechnungen.
Eine manuelle Überprüfung ist grundsätzlich ebenfalls möglich, erfordert jedoch fundierte Kenntnisse in Statistik und Mathematik. Alternativ können auch hierfür gezielt KI-Modelle zur Unterstützung eingesetzt werden.

Unabhängige Überprüfung mit einem KI-Modell
Diese Prüfstruktur ermöglicht eine vollständige, unabhängige und reproduzierbare Überprüfung der Analyse durch Dritte – ohne Vorannahmen und ohne Interpretationsspielraum.
Zur unabhängigen Überprüfung der Analyse stehen 9 klar definierte Prüfdateien zur Verfügung:

Prüfdatei DVPI A enthält den vollständigen Prüfauftrag mit allen zu überprüfenden Kriterien sowie den Vorgaben zur Bewertung.
Prüfdatei DVPI B enthält die zugrunde liegenden Daten, Definitionen und Rechenschritte der Analyse.

Die 4 Dateien
7573 Künstlernamen
7573_Namen_über_erste_Pi
Pi_400_DA_VINCI
Pi_10000_25er-Zeilen
enthalten alle relevanten Zahlen- und Namenslisten zur Überprüfung der empirischen Grundlagen.

Die 3 Dateien
Unabhängigkeit_zu_DVPI
Post-hoc_zu_DVPI
LEE_zu_DVPI
enthalten sämtliche Erklärungen zu allen möglichen methodischen Fragestellungen wie Unabhängigkeit, Post-hoc-, oder Look-Elsewhere-Effect.

Durchführung der Überprüfung
1. Laden Sie alle 9 Dateien in ein aktuelles KI-Modell mit ausreichender Analysefähigkeit.
 Wichtig: Kostenlose KI-Modelle sind nicht in der Lage eine adäquate Überprüfung durchzuführen und liefern für gewöhnlich falsche Ergebnisse.

2. Fordern Sie das Modell auf, die in Prüfdatei DVPI A (Prüfauftrag) beschriebenen Prüfungen zu Prüfdatei DVPI B (zu prüfende Daten) vollständig durchzuführen.

Geben Sie dazu folgende Anweisung in den Browser ihres KI-Modells ein:

Führe die in den hochgeladenen Dateien „Prüfdatei DVPI A“ und „Prüfdatei DVPI B“ beschriebenen Prüfungen schrittweise, überprüfbar und unter Beachtung der dort definierten Nullmodelle durch.
Wichtig:
Dokumentiere zu Beginn ausdrücklich, welche der in Prüfdatei DVPI A definierten Prüfschritte Du eigenständig reproduzieren kannst.
Unterscheide dabei klar zwischen:
1. eigenständig reproduzierten Ergebnissen
und
2. Ergebnissen, die anhand der bereitgestellten Datensätze, Negativtests und Auswertungslisten auf innere Konsistenz, rechnerische Korrektheit und logische Nachvollziehbarkeit geprüft wurden.
Falls bestimmte Großraumtests technisch nicht eigenständig durchgeführt werden können, dokumentiere genau:
• welche Prüfschritte eigenständig reproduziert wurden,
• welche Prüfschritte nicht reproduziert werden konnten,
• und welche stattdessen anhand der bereitgestellten Dokumentation überprüft wurden.
Vor jeder inhaltlichen Bewertung ist der tatsächliche Umfang der durchgeführten Prüfung offenzulegen.
Eine Einschränkung der Bewertung aufgrund angeblich fehlender Datensätze ist nur zulässig, wenn konkret angegeben wird, welche der hochgeladenen Datensätze für welchen Prüfschritt benötigt wurden und weshalb deren Inhalt nicht ausgewertet werden konnte.
Führe keine allgemeinen Aussagen über Numerologie, keine pauschalen Suchraumargumente und keine alternativen Nullmodelle als Ersatz für die Prüfung der in DVPI A/B definierten Nullmodelle an.
Eine inhaltliche Kritik oder Zustimmung ist nur dann aussagekräftig, wenn zuvor angegeben wurde, welche Prüfschritte tatsächlich durchgeführt wurden.
Eine inhaltliche Bewertung ist zulässig, sofern klar angegeben wird, auf welcher Prüfgrundlage sie beruht:
• vollständige eigenständige Reproduktion
oder
• nachvollziehbare Konsistenzprüfung der bereitgestellten Dokumentation bei eingeschränkter technischer Reproduktionsfähigkeit.
Bewerte anschließend, ob das Gesamtergebnis unter den in DVPI A/B definierten Nullmodellen plausibel durch Zufall erklärbar ist.


Erwartetes Ergebnis der KI-Prüfung

Ein geeignetes KI-Modell wird auf Grundlage der Prüfdateien:

• alle numerologischen Zuordnungen korrekt überprüfen und bestätigen
• die beschriebenen Pi-Strukturen reproduzieren
• die positionsgebundene Überlagerung des Namens verifizieren
• die Wahrscheinlichkeiten rechnerisch überprüfen und deren Korrektheit bewerten
• und eine abschließende, eindeutig begründete Bewertung zur Zufallshypothese abgeben

Die kombinierte Wahrscheinlichkeit des Gesamtphänomens ergibt sich aus den überprüften Einzelwahrscheinlichkeiten und ist durch das prüfende KI-Modell im Kontext wissenschaftlicher Signifikanzstandards zu bewerten.

Umgang mit abweichenden Ergebnissen

Abweichende Bewertungen sind nur dann inhaltlich relevant, wenn sie auf konkret nachvollziehbaren Abweichungen in den zugrunde liegenden Daten, Berechnungen oder Modellannahmen beruhen.

Weicht die Bewertung eines KI-Modells von den dargestellten Ergebnissen ab, ist diese Abweichung konkret und nachvollziehbar zu begründen.

Eine gültige abweichende Bewertung muss sich dabei ausdrücklich auf mindestens einen der folgenden Punkte beziehen:
• Fehler in den numerologischen Zuordnungen
• Fehler in der Darstellung oder Interpretation der Pi-Strukturen
• Fehler in den Wahrscheinlichkeitsberechnungen
• alternative, klar definierte Modellannahmen

Allgemeine oder pauschale Aussagen ohne Bezug auf die konkreten Daten und Rechenschritte stellen keine ausreichende Begründung dar.

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