Умозаключения. Вероятностные умозаключения.

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Индукция – это умозаключение от знания меньшей степени общности к новому знанию большей степени общности.

Индукция подразделяется на полную и неполную.

Полная индукция применима к конечным и обозримым множествам. В полной индукции заключение о принадлежности некоторого признака всему классу предметов (явлений) получают на основе повторяемости этого признака у каждого из предметов (явлений) класса. Обязательным условием полной индукции является исследование всех предметов (всех видов предметов) некоторого класса.

Именно потому, что посылки исчерпывают все явления из класса S, заключение в полной индукции следует с необходимостью, является достоверным.

Схему полной индукции можно записать следующим образом:

Схема показывает, что во всех посылках, за исключением последней, фиксируются результаты эмпирической проверки предметов S₁, S₂, …, Sn. В данных посылках отмечается, что каждый проверенный предмет обладает интересующим нас свойством Р. Последняя посылка указывает, что совокупность проверенных предметов в точности составляет класс S. На этом основании делается заключение о наличии свойства Р у всех предметов класса S.

Земля, Марс, Юпитер, Плутон, Уран, Сатурн, Венера, Нептун, Меркурий являются планетами Солнечной системы.

Все планеты солнечной системы вращаются вокруг своей оси.

К этому же типу умозаключений будет принадлежать и вывод декана о том, что все студенты некоторой группы сдали зачет по логике, сделанный на основе изучения соответствующей ведомости. Заключение в полной индукции дает новое знание по сравнению с тем, что дано в посылках. Новизна состоит в том, что это общее знание. Свойство, наличие которого у отдельных предметов констатирует посылки, в заключении выступает как видовое свойство. Вместе с тем заключение в полной индукции не содержит никакой иной информации, кроме той, что заключена в посылках. Роль полной индукции состоит в том, что она дает новое осмысление содержащегося в посылках знания.

Возможности полной индукции ограничены. Она не может быть применена к конечным, но не обозримым множествам, к бесконечным множествам. Зачастую она не может быть применена даже к конечным обозримым множествам. Нетрудно, например, представить себе результаты проверки методом полной индукции качества консервов, поступивших на склад магазина. Такая проверка приведет к полному уничтожению проверяемого товара. Поэтому для получения общих заключений чаще используют неполную индукцию.

Неполная индукция применяется тогда, когда мы не можем (по тем или иным причинам) наблюдать все случаи изучаемого явления, а заключение делаем для всех. Неполная индукция – это умозаключение, заключением которого является суждение о классе предметов, полученное на основании изучения лишь некоторых предметов, принадлежащих данному классу.

Неполная обобщающая индукция делится на популярную и научную.

Популярная индукция. Этот вид неполной индукции еще называют неполной индукцией через простое перечисление при отсутствиипротиворечащих случаев. Изучаемые объекты в популярной индукции не охватывают всего класса, к которому они принадлежат. Схема популярной индукции делает это различие более заметным:

Сущность популярной индукции состоит в том, что на основании повторяемости одного и того же признака у ряда однородных предметов и отсутствия противоречащего случая делается общее заключение, что все предметы этого класса обладают данным признаком. Заключения в популярной индукции рассматриваются лишь как правдоподобные, вероятные, предположительные. О заключении, полученном методом популярной индукции, нельзя сказать, что оно является точно истинным. Недостаточная надежность популярной индукции объясняется еще и тем, что исследуются случайно выбранные, первые попавшиеся предметы. Какой-либо метод отбора предметов для изучения отсутствует. В силу указанных обстоятельств, для популярной индукции типичной является ошибка “поспешное обобщение”.

Научная индукция. Особенностью этого вида индукции является то, что на наличие интересующего нас свойства Р проверяются не первые попавшиеся предметы класса S, а лишь специально отобранные. Исследование строится на плановом отборе объектов изучения. Группа предметов, отобранных по специальным принципам, называется выборкой. Результаты, полученные в ходе обследования выборки, затем переносятся на всю генеральную совокупность. Необходимо, чтобы выборка была репрезентативной. Это следует понимать так, что выборка должна точно передавать структуру класса, т.е. в ней должны быть пропорционально представлены все разновидности предметов класса, о котором делается вывод. Подобная методика исследований называется еще селекционной индукцией или индукцией через анализ и отбор фактов.

К научной индукции относятся также методы установления причинных связей.

Методы установления причинной зависимости были разработаны английским философом Фрэнсисом Беконом (1561 – 1626) и усовершенствованы английским философом и экономистом Джоном Стюартом Миллем (1806 – 1873). К методам научной индукции относятся:

Метод единственного сходства. Если какое-то обстоятельство (А) постоянно предшествует наступлению исследуемого явления (а), в то время как иные обстоятельства могут быть, а могут и не быть, то это обстоятельств (А) и есть, по-видимому, причина данного явления (а).

По-видимому, обстоятельство А является причиной явления а.

Метод единственного различия. Он обращает внимание на различие между теми условиями, которые вызывают исследуемое явление, и теми условиями, при которых данное явление не возникает. Сущность данного метода состоит в следующем: Если какое-то обстоятельство (А) имеет место, когда наступает исследуемое явление (а) и отсутствует, когда этого явления нет, а все остальные обстоятельства остаются неизменными, то данное обстоятельство (А) представляет собой, по-видимому, причину явления (а).

Обстоятельство А является, по-видимому, причиной явления а.

Соединенный метод сходства и различия. Само название говорит о том, что в данном случае совместно используются методы сходства и различия. Сущность этого метода можно выразить следующим образом. Если два или большее число случаев, когда наступает изучаемое явление (а), сходны только в одном условии (А), в то время как два или более случаев, когда данное явление (а) отсутствует, отличаются от первых случаев только тем, что отсутствует условие А, то это условие А и есть, вероятно, причина а.

Схема этого метода представлена в следующей таблице:

Обстоятельства А является, вероятно, причиной явления а.

Метод сопутствующих изменений. Данный метод основывается на том, что интенсивность следствия зависит от интенсивности причины. Сущность метода состоит в том, что если исследуемое явление изменяется определенным образом всякий раз, когда изменяется по интенсивности одно из предшествующих ему обстоятельств, то это обстоятельство, очевидно, является причиной исследуемого явления.

Схематично этот метод можно представить так:

Метод остатков. Этот метод является самым слабым из всех существующих методов научной индукции. В основе метода остатков лежит выявление зависимости между отдельными структурными элементами некоторого сложного комплекса обстоятельств (АВСD), с одной стороны, и отдельными структурными элементами некоторого сложного явления (abcd), с другой. Сущность метода состоит в следующем. Если сложный комплекс обстоятельств (АВСD) призводит сложное явление (abcd) и известно, что часть обстоятельств вызывает определенную часть этого явления, то остающаяся часть обстоятельств вызывает остающуюся часть явления.

При выявлении причинных связей иногда делают ошибку, принимая простую последовательность событий за проявление причинной зависимости. Эту ошибку называют ’’после этого, следовательно, по причине этого’’ (по латыни – post hoc, ergo propter hoc). Но постоянное следование одного явления за другим не обязательно говорит о том, что предшествующее явление будет причиной последующего, т.е. порождает его.

Аналогию (от греческого analogia – соответствие) в науке чаще используют как источник всевозможных предположений, догадок, гипотез.

Аналогию разделяют на популярную (нестрогую) и научную (строгую).

Популярная аналогия не учитывает, связаны признаки, по которым устанавливается наличие подобия между двумя предметами, с переносимым признаком Q или нет. Но основанием для переноса признака является не любое сходство предметов, а лишь сходство по таким признакам, которые являются существенными для переносимого признака, т.е. которые связаны с ним, обусловливают его.

Научная аналогия предполагает уподобление неких двух предметов по свойствам, существенным для переносимого признака Q, т.е. эти свойства должны быть непосредственно связаны с переносимым признаком Q, они должны в какой-то мере гарантировать правомочность перенесения признака Q с одного предмета на другой.

Умозаключение по аналогии является одним из основных компонентов метода моделирования, который получил широкое распространение в различных областях знания. Сущность этого метода состоит в том, что для изучения какого-либо объекта создается другой объект, подобный в некоторых существенных отношениях оригиналу. Этот подобный оригиналу объект (модель) исследуется, а затем результаты исследования модели переносятся на оригинал. Обоснованность такого переноса объясняется тем, что модель в определенном смысле повторяет оригинал.