統計歸納法是根據某類對象的樣本具有某屬性推出某類對象的全體都具有某種屬性的推理方法。所謂樣本就是從總體中抽選出來的那一部分對象。使用這種方法時,首先要選好樣本,處理好樣本的代表性與樣本數量之間的關係。樣本的數量越大,樣本的代表性就越大。其次應當採用分層抽樣的方法,即根據所研究問題的性質,把某類對象的整體分為許多層,或分為許多小類,再從各層中選出樣本。
統計歸納法是根據某類對象的樣本具有某屬性推出某類對象的全體都具有某種屬性的推理方法。所謂樣本就是從總體中抽選出來的那一部分對象。使用這種方法時,首先要選好樣本,處理好樣本的代表性與樣本數量之間的關係。樣本的數量越大,樣本的代表性就越大。其次應當採用分層抽樣的方法,即根據所研究問題的性質,把某類對象的整體分為許多層,或分為許多小類,再從各層中選出樣本。
統計歸納法是根據某類對象的樣本具有某屬性推出某類對象的全體都具有某種屬性的推理方法。所謂樣本就是從總體中抽選出來的那一部分對象。使用這種方法時,首先要選好...
並進一步根據前提是否揭示對象與其屬性間的因果聯繫,把不完全歸納推理分為簡單枚舉歸納推理和科學歸納推理。現代歸納邏輯則主要研究機率推理和統計推理。歸納推理的前提...
調查歸納法是指從調查材料的一些個別或特殊事例中概括出某方面的共同特點,推導出一般性結論的思維方法和研究方法。歸納法分為完全歸納法和不完全歸納法。完全歸納法...
數學歸納法(Mathematical Induction, MI)是一種數學證明方法,通常被用於證明某個給定命題在整個(或者局部)自然數範圍內成立。除了自然數以外,廣義上的數學歸納法也...
機率歸納法亦稱“或然率歸納法”。是根據對某類事物的部分對象進行考察,不僅考察它是否能出現,而且還要考慮它出現的可能性的程度,從而得出 一般性結論的方法。例如,...
《調查研究中的統計分析法》是2005年中國傳媒大學出版社出版的圖書,作者是柯惠新、沈浩。...
排除歸納法(exclusive induction)是一種不完全歸納法,指在尋求研究對象的原因時,通過對所研究現象的某些(不是所有的)先行場合進行分析比較,排除那些不是始終一致地...
數學歸納法是一種重要的論證方法,本文從最小數原理出發,對它的第二種形式即第二數學歸納法進行粗略的探討。...
後向歸納法是求解動態博弈的經典算法 ,是一種逆推的動態規劃方法,即從最後一項逐次往前推導,其認知機制的探討多是基於靜態的認知模型展開的。...
【總括歸納法】 “一篇之妙,全在落句”,總括歸納法即總結性結尾。凡是內容繁富,層次複雜的散文篇章,多用這種方法結前尾以給人一個明確、完整的認識。這種收束...
逆向歸納法(backward induction),是求解動態博弈均衡的方法,是博弈論中一個比較古老的概念,是指博弈參與人的行動存在著先後次序,並且後行動的參與人能夠觀察到前面的...
歸納法的連續統:概念最早由德裔美國哲學家、邏輯學家,邏輯經驗主義的代表性人物,歸納邏輯公理化研究的主要開拓者魯道夫·卡爾納普的同名著作中提出。...
2.2.2.4剩餘法詞條標籤: 書籍 圖集 歸納推理思想圖冊 V百科往期回顧 詞條統計 瀏覽次數:次 編輯次數:7次歷史版本 最近更新: 創建者:yaochuanbiao...
簡單枚舉歸納法是根據某類事物的部分個體具有(或不具有)某種屬 性,且無一反例,以此推出該類事物都具有(或都不具有)這種屬性的推理方法。又稱為簡易歸納法。設某...
《數列與數學歸納法》是2009年上海科技教育出版社出版的圖書。...... 《數列與數學歸納法》是2009年上海科技教育出版...詞條統計 瀏覽次數:次 編輯次數:7次歷史版本...
學名不完全歸納法來源1962年華羅庚給中學生講了個故事,一隻被人買去的公雞每天得到一把米,於是它得出結論:從今以後每天都有一把米。但是不久後,來了客人,公雞被...
一種由許多具體事實概括出一般原理的推理方法,與“演繹”法相對。...圖集 歸納圖冊 V百科往期回顧 詞條統計 瀏覽次數:次 編輯次數:27次歷史版本 ...
反歸納法是美國費耶阿本德的無政府主義認識論和方法論。費耶阿本德從反理性主義觀點出發全面批判以往的一切方法論,不承認科學中存在普遍有效的方法和規則。認為傳統的...
時,定理2已作證明,一般情況叮利用數學歸納法證之,此處略。[1] 獨立...2. 盛驟, 謝式千, 潘承毅.機率論與數理統計(第三版).北京:高等教育出版社,2001...
決策樹歸納法(DTI),又稱“決策圖”,是歸納式學習法中最簡單的一支。它是將決策過程各個階段之間的邏輯結構繪成一張箭線圖,再根據決策樹進行分析計算,從而得出...
反向歸納法是主要套用於數學學科的一種思維方法。...... 反向歸納法是主要套用於數學學科的一種思維方法。...詞條統計 瀏覽次數:次 編輯次數:4次歷史版本 最近更新...