Generalizare
O generalizare (mai exact, o generalizare inductivă) se realizează dintr-o premisă despre un eșantion și o concluzie despre populație.
Proporția Q a eșantionului are atributul A.
Prin urmare:
Proporția Q a populației are atributul A.
Exemplu
Există 20 de bile – negre și albe – într-o urnă. Pentru a estima numărul lor, trageți un eșantion de patru bile și aflați că trei sunt negre și una este albă. O bună generalizare inductivă ar fi că în urnă există 15 bile negre și cinci bile albe.
Cât de mult premisele susțin concluzia depinde de (a) numărul din grupul de eșantion, (b) numărul din populație și (c) gradul în care eșantionul reprezintă populația (care poate fi obținută prin luarea unei probe aleatorii). Generalizarea pripită și eșantionul părtinitor sunt erori de generalizare.
Silogismul statistic
Un silogism statistic decurge dintr-o generalizare la o concluzie despre un individ.
O proporție Q a populației P are atributul A.
Un individ X este membru al P.
Prin urmare:
Există o probabilitate care corespunde cu Q că X are A.
Proporția din prima premisă ar fi ceva de genul „3/5 din”, „tot”, „câteva”, etc. Două erori dicto simpliciter pot apărea în silogismul statistic: „accident” și „inversul accidentului”.
Inducția simplă
Inducția simplă rezultă dintr-o premisă despre un grup de eșantioane și o concluzie despre un alt individ.
Proporția Q a cazurilor cunoscute ale populației P are atributul A.
Individul I este un alt membru al familiei P.
Prin urmare:
Există o probabilitate corespunzătoare lui Q a I să aibă A.
Aceasta este o combinație a unei generalizări și a unui silogism statistic, în care concluzia generalizării este și prima premisă a silogismului statistic.
Argumentul din analogie
Procesul de inferență analogică implică notarea proprietăților comune a două sau mai multe lucruri, iar din această bază se deduce că aceștia împărtășesc și alte proprietăți:
P și Q sunt similare în ceea ce privește proprietățile a, b și c.
Obiectul P a fost observat că are o proprietate suplimentară x.
Prin urmare, Q are probabil și proprietatea x.
Raționamentul analogic este foarte frecventă în viaâa de zi cu zi, știință, filosofie și umanitate, dar uneori este acceptat doar ca o metodă auxiliară. O abordare rafinată este raționamentul bazat pe caz.
Inferența cauzală
O inferență cauzală ajunge la o concluzie despre o legătură de cauzalitate bazată pe condițiile de apariție a unui efect. Premisele legate de corelarea a două lucruri pot indica o relație cauzală între ele, însă trebuie confirmați și factori suplimentari pentru a stabili forma exactă a relației cauzale.
Predicția
O predicție ajunge la o concluzie despre un individ viitor dintr-un eșantion trecut.
Proporția Q a membrilor observați ai grupului G au avut atributul A.
Prin urmare:
Există o probabilitate corespunzătoare lui Q ca ceilalți membri ai grupului G vor avea atributul A când vor fi observați ulterior.
Inferența bayesiană
Ca o logică a inducției mai degrabă decât o teorie a credinței, inferența bayesiană nu determină care credințe sunt a priori raționale, ci mai degrabă determină modul în care ar trebui să schimbăm rațional credințele pe care le avem atunci când se prezintă dovezi. Se începe prin a se angaja într-o probabilitate a priori pentru o ipoteză bazată pe logică sau experiență anterioară și, atunci când ne confruntăm cu dovezi, ajustăm puterea credinței noastre în această ipoteză într-o manieră precisă folosind logica bayesiană.
Inferența inductivă
În jurul anului 1960, Ray Solomonoff a fondat teoria inferenței inductive universale, teoria predicției bazată pe observații; de exemplu, prezicând următorul simbol bazat pe o serie de simboluri date. Acesta este un cadru formal inductiv care combină teoria informațiilor algoritmice cu cadrul bayesian. Inferența universală inductivă se bazează pe fundații filozofice solide și poate fi considerată ca un brici Occam formalizat matematic. Elementele fundamentale ale teoriei sunt conceptele de probabilitate algoritmică și complexitatea Kolmogorov.
Lasă un răspuns