Общая характеристика правдоподобных умозаключений. 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Общая характеристика правдоподобных умозаключений.



Выведение интересующих нас следствий из имеющихся суждений посредством дедукции не всегда возможно. Но иногда эти суждения кажутся довольно вескими для таких следствий. В этом случае делается предположительное заключение. Иногда оно кажется более вероятным, иногда - менее, но в любом случае мы понимаем, что оно не следует логически из посылок, а только подтверждается посылками. Это значит, что, считая посылки достоверно истинными, нельзя считать таким же и заключение. Оно может быть ли менее или более правдоподобным, т.е. всегда вероятным. Такого типа умозаключения называются правдоподобными. Иными словами, правдоподобными называются умозаключения, в которых заключение не следует с необходимостью из посылок, но последние дают основание считать вывод (заключение) вероятным. Это имеет место, когда информация заключения не совпадает с информацией посылок и не составляет её часть, а превышает содержащуюся в посылках инфу или перекрещивается с ней. Отношение между посылками и заключением в рассуждениях такого типа называют подтверждением или, иначе, индуктивным следованием. Это отношение имеет место между высказываниями А1,А2юА3...Аn и высказываем В тогда и только тогда, когда В не следует логически из этих высказываний, и его вероятность при условии их истинности выше чем вероятность В самого по себе. В является индуктивным следствием высказываний А1 и т.д. и В подтверждается А1 и т.д. - это одно и то же! Между дедуктивным и индуктивным следованием есть односторонняя связь: если из А логически следует В, то из В индуктивно следует А. Но обратное неверно, т.е. при индуктивном следовании А из В эти высказывания могут также быть независимыми.

Отношение подтверждения определяется как повышение вероятности заключения при наличии посылок. Во многих случаях нет средств для определения числового значения вероятности заключения, и тогда опираются на интуитивное сопоставление информации посылок и заключения, а для дальнейшего повышения вероятности заключения руководствуются общими методологическими принципами, разработанными в теории правдоподобных рассуждений

 

33. Энумеративная индукция (популярная, селекционная (странно, но есть селективная, которая относится к научной индукции - я написал об этом в следующем вопросе. И вообще, здесь, видимо, в самих вопросах путаница), статистическое обобщение). Полная индукция и мат. индукция. как виды демонстративных умозаключений.

Индуктивное умозаключение - форма абстрактного мышления, в которой мысль развивается от знания меньшей степени общности к знанию большей степени общности, а заключение, вытекающее из посылок, носит преимущественно вероятностный характер.

В зависимости от характера исследования различают полную и неполную индукцию. Полная индукция - это умозаключение, в котором общее заключение делается на основе изучения вс ех предметов или явлений данного класса, например, установление того, что имеются все документы, необходимые для законного оформления сделки, позволяет с полным основанием делать вывод о возможности заключения договора. Полная индукция дает достоверное знание, так как заключение делается только о тех предметах или явлениях, которые перечислены в посылках. Но область полной индукции весьма ограничена. Полную ин-ю можно применить, когда появляется возможность иметь дело с замкнутым классом предметов, число элементов которого является конечным и легко обозримым. Она предполагает: а) точное знание числа предметов или явлений, подлежащих изучению. б) небольшое число элементов изучаемого класса, в) убеждение, что признак принадлежит каждому элементу этого класса. г) рациональность и целесообразность. Тут пояснение: на складе хранится партия импортных консервов. Качество консервов периодически проверяется путем вскрытия и дегустации. Если постоянно таким образом проверять, то скоро проверять будет нечего. Поскольку полная индукция предусматривает исследование каждого элемента некоторого множества, то заключение в этом случае носит достоверный характер. Иногда, имея в виду данное обстоятельство, говорят, что дедуктивное умозаключение и полная индукция обладают сходством.

В математике используется способ док-ва общих положение, внешне напоминающий полную индукцию. Его называют математ. инд-ей. Он основан на особенностях построения и свойствах натурального ряда чисел. Известно, что натуральный ряд чисел построен по простому закону: каждое натуральное число больше предыдущего ровно на единицу. С учетом данного закона можно обосновать общие положения: " Если какой-либо признак принадлежит первому числу натурального ряда, и он же принадлежит произвольному числу n, то данный признак будет принадлежать и следующему за n числу, то есть числу n+1" -, а это означает, что мы доказали принадлежность данного признака любому числу натурального ряда. Математическая ин-я по характеру заключения подобна дедуктивному умозаключению, а по построению - индукции.

Неполной индукцией называется умозаключение о принадлежности какого-либо признака всему классу предметов на основании того, что этим признаком обладают только некоторые представители этого класса. Поскольку основание для обобщение в неполной индукции является исследованием сравнительно небольшого количества изучаемого класса, то выводы в ней носят вероятностный характер. Стало быть, неполная индукция относится к виду слабого обоснования.

Индуктивные умозаключения.

1) Полная индукция.

2)Неполная индукция: 3) популярная и 4)научная.

Популярной индукцией называется такой вид неполной инд-ии, в котором отсутствует конкретный метод отбора посылок. Популярная индукция отличается от полной тем, что она используется при анализе конечных, но практически необозримых, а также бесконечных множеств предметов. Её ещё называют индукцией через простое перечисление в отсутствие противоречащих примеров или энумеративной. В популярной индукции обобщение основано на том, что во всех случаях, когда наблюдаются элементы множества M, они обладают свойством P, и данная их особенность регулярно повторяется при наблюдении. Популярная индукция не учитывает разнообразие исследуемых предметов: "Первый встречный на Крещатике знает, как пройти к стадиону "Динамо". Второй встречный - тоже знает. Третий встречный - знает, как пройти к стадиону "Динамо". Следовательно, все встречные на Крещатике знают, как пройти к стадиону "Динамо"". Но ведь может оказаться, что среди встречных попадались лишь жители Киева, а разговор с иногородними дал бы иной результат. Главный недостаток - отсутствие гарантии обнаружения контрпримера: Н причастен к преступлению. Брат Н причастен к преступлению Из этого следует, что все родичи Н способны совершить преступление". Данный пример содержит ошибку, которая часто встречается в популярной индукции: поспешное обобщение. Суть этой ошибки в том, что в посылках не учитываются все обстоятельства, ставшие причиной появления исследуемого явления. Для того, чтобы повысить надежность заключений в популярной индукции, необходимо придерживаться таких правил: увеличивать насколько возможно число исследуемых случаев, стремиться к рассмотрению как можно более разнообразных случаев, учитывать характер связи между исследуемыми предметами и их признаками.

Статистическая индукция (обобщающая статистическая индукция) - это индукция наподобие индукции нестатистической тоже может быть как полной, так и неполной, как популярной, так и научной. Такая индукция широко применяется в социологии (заведомо нереально было бы ожидать, что все люди выскажутся одинаково).

Статистическая неполная индукция заключается в переносе относительной частоты появления признака с некоторого класса на более широкий класс. В случае СИ исследуются случайные массовые явления, то есть явления, отдельные составляющие которых непредсказуемы, но предсказуемы некоторые числовые пропорции целого.

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2016-04-19; просмотров: 367; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.135.193.20 (0.008 с.)