归纳推理是什么与演绎推理对比有什么特点
根据一类事物的部分对象具有某种性质，推出这类事物的所有对象都具有这种性质的推理叫做归纳推理。以下是由学习啦小编整理的归纳推理的内容，希望大家喜欢!
归纳推理的主要介绍
例如:在一个平面内，直角三角形内角和是180度;锐角三角形内角和是180度;钝角三角形内角和是180度;直角三角形，锐角三角形和钝角三角形是全部的三角形;所以，平面内的一切三角形内角和都是180度。
这个例子从直角三角形，锐角三角形和钝角三角形内角和分别都是180度这些个别性知识，推出了"一切三角形内角和都是180度"这样的一般性结论，就属于归纳推理。
传统上，根据前提所考察对象范围的不同，把归纳推理分为完全归纳推理和不完全归纳推理。完全归纳推理考察了某类事物的全部对象，不完全归纳推理则仅仅考察了某类事物的部分对象。并进一步根据前提是否揭示对象与其属性间的因果联系，把不完全归纳推理分为简单枚举归纳推理和科学归纳推理。
现代归纳逻辑则主要研究概率推理和统计推理。
归纳推理的前提是其结论的必要条件。
其次，归纳推理的前提是真实的，但结论却未必真实，而可能为假。如根据某天有一只兔子撞到树上死了，推出每天都会有兔子撞到树上死掉，这一结论很可能为假，除非一些很特殊的情况发生，比如地理环境中发生了什么异常使得兔子必以撞树为快。
我们可以用归纳强度来说明归纳推理中前提对结论的支持度。支持度小于50%的，则称该推理是归纳弱的;支持度小于100%但大于50%的，称该推理是归纳强的;归纳推理中只有完全归纳推理前提对结论的支持度达到100%，支持度达到100%的是必然性支持。
归纳推理的数理逻辑通用演算形式为：s1⊆p+s2⊆p+s3⊆p+〈n〉(s⊆p)=∀×(s⊆p)。
归纳推理与演绎推理对比
归纳推理和演绎推理既有区别、又有联系。
区别
1,思维进程不同。归纳推理的思维进程是从个别到一般，而演绎推理的思维进程不是从个别到一般，是一个必然地得出的思维进程。
演绎推理不是从个别到一般的推理，但也不仅仅是从一般到个别的推理：演绎推理可以从一般到一般，比如从"一切非正义战争都是不得人心的"推出"一切非正义战争都不是得人心的";可以从个别到个别，比如从"罗吉尔·培根不是那个建立新的归纳逻辑学说的培根"推出"那个建立新的归纳逻辑学说的培根不是罗吉尔·培根";可以从个别和一般到个别，比如从"这个物体不导电"和"所有的金属都导电"推出"这个物体不是金属";还可以从个别和一般到一般，比如从"你能够胜任这项工作"和"有志者事竟成或者你不能够胜任这项工作"推出"有志者事竟成"。在这里，应当特别注意的是，归纳推理中的完全归纳推理其思维进程既是从个别到一般，又是必然地得出。
2,对前提真实性的要求不同。演绎推理要求大前提，小前提必须为真。归纳推理则没有这个要求
3,结论所断定的知识范围不同。演绎推理的结论没有超出前提所断定的知识范围。归纳推理除了完全归纳推理，结论都超出了前提所断定的知识范围。
4,前提与结论间的联系程度不同。演绎推理的前提与结论间的联系是必然的，也就是说，前提真实，推理形式正确，结论就必然是真的。归纳推理除了完全归纳推理前提与结论间的联系是必然的外，前提和结论间的联系都是或然的，也就是说，前提真实，推理形式也正确，但不能必然推出真实的结论。
联系
1,演绎推理如果要以一般性知识为前提，(演绎推理未必都要以一般性知识为前提)则通常要依赖归纳推理来提供一般性知识。
2,归纳推理离不开演绎推理。其一，为了提高归纳推理的可靠程度，需要运用已有的理论知识，对归纳推理的个别性前提进行分析，把握其中的因果性，必然性，这就要用到演绎推理。其二，归纳推理依靠演绎推理来验证自己的结论。例如，俄国化学家门捷列夫通过归纳发现元素周期律，指出,元素的性质随元素原子量的增加而呈周期性变化。后用演绎推理发现，原来测量的一些元素的原子量是错的。于是，他重新安排了它们在周期表中的位置，并预言了一些尚未发现的元素，指出周期表中应留出空白位置给未发现的新元素。
逻辑史上曾出现两个相互对立的派别——全归纳派和全演绎派。全归纳派把归纳说成唯一科学的思维方法，否认演绎在认识中的作用。全演绎派把演绎说成是唯一科学的思维方法，否认归纳的意义。这两种观点都是片面的。正如恩格斯所说："归纳和演绎,正如分析和综合一样,是必然相互联系着的。不应当牺牲一个而把另一个捧到天上去，应当把每一个都用到该用的地方，而要做到这一点，就只有注意它们的相互联系，它们的相互补充。"
归纳推理的收集方法
归纳推理要以个别性知识为前提，为了获得个别性知识，就必须收集经验材料，收集经验材料的方法有观察，实验等。
观察
这里所说的"观察"是"科学的观察"的简称。一般来说，人们把外界的自然信息通过感官输入大脑，经过大脑的处理，形成对外界的感知，就是观察。然而，盲目的、被动的感受过程不是科学的观察。科学的观察是在一定的思想或理论指导下，在自然发生的条件下进行(不干预自然现象)但有目的的，主动的观察。科学的观察往往不是单纯地靠眼耳鼻舌身五官去感受自然界所给予的刺激，而要借助一定的科学仪器去考察，描述和确认某些自然现象的自然发生。
观察要遵循客观性原则，对客观存在的现象应如实观察。如果观察失真，便不能得到真实可靠的结论。但是，说观察要遵循客观性原则，并不是说在观察时应当不带有任何理论观点。理论总是不同程度地渗透在观察之中。提出观察要客观，是要求用正确的理论来观察事物，以免产生主观主义。理论对观察的渗透，说明了主体在观察中的能动作用。氧的发现过程生动地体现了理论对观察的作用。
1774年8月，英国科学家普利斯特里在用聚光透镜加热氧化汞时得到了氧气，他发现物质在这种气体里燃烧比在空气中更强烈，由于墨守陈旧的燃素说，他称这种气体为"脱去燃素的空气"。1774年，法国著名的化学家拉瓦锡正在研究磷、硫以及一些金属燃烧后质量会增加而空气减少的问题，大量的实验事实使他对燃素理论发生了极大怀疑。正在这时，普利斯特里来到巴黎，把他的实验情况告诉了拉瓦锡，拉瓦锡立刻意识到他的英国同事的实验的重要性。他马上重复了普利斯特里的实验，果真得到了一种支持燃烧的气体，他确定这种气体是一种新的元素。1775年4月拉瓦锡向法国巴黎科学院提出报告——金属在煅烧时与之相化合并增加其重量的物质的性质——公布了氧的发现。实际上,在普利斯特里发现氧气之前，瑞典化学家舍勒也曾独立地发现了氧气，但他把这种气体称为"火空气"。氧的发现过程正如恩格斯在《资本论》第二卷序言中所说的："普利斯特里和舍勒已经找出了氧气，但不知道他们找到的是什么。他们不免为现有燃素范畴所束缚。这种本来可以推翻全部燃素观点并使化学发生革命的元素，没有在他们手中结下果实.……(拉瓦锡)仍不失为氧气的真正发现者，因为其他两位不过找出了氧气，但一点儿也不知道他们自己找出了什么。"
当对象的性质使人们难以实际作用于对象(比如在天文学研究中)或者研究对象的特点要求避免外界干扰(如在许多心理学的研究中)时，最适用的收集经验材料的方法就是观察了。
观察方法有一定局限性：
(1)观察只能使我们看到现象，却看不到本质。现象是事物的外部联系和表面特征，是事物的外在表现。本质是事物的内部联系，是事物内部所包含的一系列必然性，规律性的综合。恩格斯说："单凭观察所得到的经验,是决不能充分证明必然性的。"
(2)观察有时无法区分真相与假象。比如，由于地球在运动，所以我们在地球上观察恒星的相互位置，好像发生了很大的变化，这在天文学上称为"视运动"，可是视运动并不是天体的真实运动。
实验
实验是人们应用一定的科学仪器，使对象在自己的控制之下，按照自己的设计发生变化，并通过观察和思索这种变化来认识对象的方法。
实验的特点是：
(1)具有简化和纯化的特点。通过对影响某一对象的各种因素进行简化和纯化，突出主要因素，舍弃次要因素,排除与对象没有本质联系的因素的干扰,达到在比较单纯的状态下来认识对象。比如为研究某一植物在某一条件下对具有一定酸碱度的土壤的适应情况,在实验室中人为地控制大自然对植物生态的影响,只就酸碱度这一特定的因素进行考察.
(2)具有强化条件的特点.通过实验,可以使对象处于一些特殊条件，极端状态下(如超高温,超高压,超真空和超强磁场等),使研究对象的特殊性质凸显出来,从而达到认识对象的特殊性质的目的.1956年杨振宁和李政道提出弱相互作用下宇称不守恒假说.为了检验这个假说,吴健雄用了钴-60作为实验材料进行实验.可是,在常温下钴-60本身的热运动和自旋方向杂乱无章,无法进行实验.于是吴健雄把钴-60冷却到0.01K,使钴核的热运动停止,实验便达到了预期效果.
(3)具有可重复性.任何一个实验事实,应该能被重复实现,否则便不能成立,这是科学活动的一个规矩.例如,1974年10月初,丁肇中在美国通过实验证明了1/4粒子的存在,同年10月15日在西欧重复了这个实验,马上找到了1/4粒子,这就证明了丁肇中的实验是成功的。
归纳推理的概率推理
M·克莱因在《西方文化中的数学》中写到:"不用说关于我们未来的事情,甚至从现在起的一小时后,也均无任何肯定的东西存在.一分钟后,我们脚下的地面可能就会裂开.但是,宣称这种可能性吓唬不了我们,因为我们知道,出现这种情况的概率极小.换句话说,正是一个事件是否发生的概率,决定了我们对该事件的态度和行动."①那种在某种条件下可能出现,也可能不出现的现象,我们称之为随机事件或偶然事件,如从一副桥牌中抽出一张红桃K.事实上,当我们观察了大量的同类随机事件后,就会发现其中存在着一定的规律性.概率就是对大量随机事件所呈现的规律的数量上的刻画,通常用P(A)表示.运用概率推理,我们可以获知某事件发生的可能性有多大,或者说某事件发生的机会有多大.在这个意义上,可以说概率推理即关于机会的推断.
概率值
在日常生活中,我们仅仅满足于估计一个事件的概率是高还是低而已.但是,这种估计过于宽泛,不能满足诸如在工业,经济,保险,医疗,社会学,心理学等等许多问题上的需要.因为在上述情形中,必须知道准确的概率值.要达到这个目的,就要求助于数学.依靠数学计算出来的概率值,才能够可靠地指引我们的行动.
一般地,计算概率值的定义是:如果有n种等可能性,而有利于某事件发生的情形是m,则该事件发生的概率是m/n,不发生的概率是(n-m)/n.在这个定义下,如果事件是不可能的,则事件的概率为0/n,即为0;如果事件是完全确定的,则概率是n /n,即为1.因此,概率值在从0到1的范围内变化,即从不可能性到确定性.所谓等可能性,就是说出现的可能性相同.比如,一个骰子有6个面,若在骰子的形状上或在扔骰子的方式中,没有任何因素有利于某一面的出现,则骰子6面出现的可能性相同,也就是骰子具有6种等可能性.按照计算概率值的这个定义,从52张普通的未擦肥皂的一副扑克牌中,选取一张牌"A"的概率就是4/52,即1/13.因为这里有52种等可能性,其中有4种是有利的.但是,如果全部可能性不是等可能的,则这个计算概率值的定义就不适用.比如,一个人穿过街头只有两种可能性:或者安全穿过,或者没有安全穿过.但是,不能由此断定说一个人安全穿过街头的概率是1/2,因为,"安全穿过"和"没有安全穿过"这两种可能性并不是等可能的.
应当注意的是,概率告诉我们的是大量选取中所发生的情况.比如,从52张一副的扑克牌中选取"A"的概率是1/13,这并不意味着,如果一个人在这副扑克牌中取了13次,就一定会选中一张"A".他可能取了30次或40次,也没有得到一张"A".不过,他取的次数越多,则取得A的次数与取牌总次数之比将会趋近于1/13.另外,这也并不意味着,如果一个人取了一张"A",比如说正好是第一次取得的,下一次取出一张"A"的概率就必定小于1/13.概率依然将是相同的,即为1/13,即使3张"A"被连续取出来时也是如此.因为,一副牌既没有记忆也没有意识,因此已经发生的事情不会影响未来.
法律含义
是指从特殊到一般的推理，当法官处理案件时，手边没有合适的法律规则和原则供适用，而刚巧从一系列早期的判例中可以总结出可适用的规则和原则，那么他就按先例处理了本案。
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