18.归纳推理精读.ppt

归纳推理 第一节 归纳推理概述 一、?? 什么是归纳推理 归纳推理即根据个别与一般的关系从个别性前提推出全类一般性结论的推理。 二、?? 归纳与演绎 1、区别： 首先，从推理形式方面来看，演绎推理有必然性，而不完全归纳推理有或然性。 其次，推理的方向来看，演绎推理是从一般到个别；归纳推理则是从个别到一般。 再次，从前提与结论所断定的范围方面看，一般来说演绎推理的结论所断定的范围，是前提所断定范围的缩小，结论没有超出前提的范围。 2、演绎与归纳的联系 第一，演绎推理依靠归纳推理提供一般性的命题作为自己的前提。 第二，归纳推理也不能离开演绎推理。归纳推理需要演绎推理作指导。 再则，归纳推理的结论是否正确，还需要演绎推理来论证。 三、归纳推理的种类 1、完全归纳 全称归纳 列举归纳 2、不完全归纳 统计归纳 典型归纳（科学归纳） 第二节 完全归纳推理 根据某类的每一个对象具有（或不具有）某种属性，推出一个关于某类的一般性知识的结论。 形式 S1是P S2是P …… Sn是P S1—Sn是S类的全部对象 所以，所有S是P。 条件、作用、局限 要保证它的结论的必然性要做到两点： （1）对于个别对象的断定都是确实的； （2）被断定的个别对象是一类的全部对象。 作用：使认识上升到一般，即上升到一定高度。 局限性：适用于有限数量对象，特别是数量很少的有限对象。不适合无限数量的对象，或有限但数量很多的对象。 第三节 列举归纳：全称归纳与统计归纳 一、不完全归纳及特点 不完全归纳推理是根据一类中部分对象具有（或不具有）某种属性的考察，从而得出该类对象的一般性结论的推理。 特点： 1、前提考察的是部分对象； 2、结论或然。 二、列举全称归纳（简单枚举） 根据某种事例的多次重复而未发现相反情况，从而作出全称性结论的不完全归纳推理。 公式 S1是（不是）P S2是（不是）P …… Sn是（不是）P S1—Sn是S类的部分对象，且无反例 S都是P 结论的不可靠性。 提高列举全称归纳可靠性程度要注意的两点 （1）增加考察的对象：一类中被考察的对象愈多，结论的可靠性程度愈高。 （2）一类对象被考察的范围愈广，结论的可靠性程度就愈大高。 如果考察的对象不多，范围也很窄就匆忙下结论，就会犯“轻率概括”或“以偏概全”的错误。 三、统计归纳（概率归纳） 统计归纳推理是根据被考察的样本中百分之几的对象具有（或不具有）某属性，从而推出总体百分之几的对象具有（或不具有）某属性的推理。 公式 样本中百分之n的S是P ∴总体中百分之n的S是P。 结论的不可靠性。 提高统计归纳可靠性应注意的两点 （1）观测的次数越多，考察的范围越广，结论的可靠性程度越高。 只有考察的范围足够大或实验的次数足够多，事件的频率才会收敛而逼近于某个数值，频率稳定人们才能近似正确地把握事件的概率。 （2）概率的推算并非是一劳永逸的。 第四节 典型归纳推理 从一类事物中选择一个样本作为典型，对它进行考察，找出内在联系，将其显示的某种属性推广到同类同类对象具有的属性。 公式： Sn是P Sn是S类的代表性个体 ∴所有S是P 典型个体的选择根据定义属性，即一类事物区别于他类事物的属性。 典型归纳的或然性及可靠性提高 或然性： （1）定义属性具有相对性； （2）背景知识具有局限性。 提高可靠性注意的两点： （1）代表个体越准确、恰当，结论越可靠； （2）典型概括依据的理论越先进，结论越可靠。 第五节 探求因果联系的逻辑方法 因果简介： （1）先后相继 已先后为因果 （2）共存性 倒置因果 （3）确定性 质：同样条件下，同样原因产生同样结果； 量：原因发生量变反映在结果中。 （4）复杂性 一因多果，一果多因，多因多果。 一、 求同法 求同法的内容：如果我们所研究的现象出现在几种不同的场合里，而在这几种不同的场合里，只有一个情况是相同的（其他情况均不相同），那么，这个唯一共同的情况就与被研究现象有因果关系。 公式： 1 A B C D a 2 A E F G a 3 A H I J a …… 所以，A与a有因果关系 应用求同法时应注意两点： （1）各场合有无其他的共同情况。 （2）比较的场合愈多，结论的可靠程度就愈高。 二、 求异法 内容：如果在被研究现象出现和不出现的两个场合之中只有一个情况不同，其他情况完全相同，而两个场合唯一不同的这个情况，在被研究现象出现的场合中是存在的，在被研究现象不出现的场合中是不存在的，那么，这个唯一不同的情况就与被研究现象之间有因果联系。 公式 1 A B C D a 2 — B C D — 所以，A与a有因果关系 应用求异法时应当注意两点： 第一，两个场合有无其他差异情况。 第二，两个场合