演的推論とは何ですか？演 WITH的推論の定義を例と3種類の演的推論で学ぶ

議論に勝ったり、信念をテストしたりするには、演に勝るものはありません。しかし、この種の論理的な議論は確固たる結論を導き出しますが、誰もがそれを確実に使用できるわけではありません。演的議論は厳しい条件を満たさなければならない.演的推論の表裏を知り、無効な演の見分け方を知ることは、批判的思考のスキルを磨く良い方法です。

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演的推論とは何ですか？

演または演論理は、学界と日常生活の両方で使用される一種の議論です。推論とも呼ばれるこのプロセスには、1 つまたは複数の事実に基づく記述 (つまり、前提条件) を論理的な結論に至るまで追跡することが含まれます。演的議論では、すべての前提が真であり、用語が正しく適用されている場合、結論も真であると考えられます。

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これは、通常、一般的なステートメントで始まり、より狭い具体的な結論で終わるため、トップダウンロジックとも呼ばれます。

演的推論の一般原則は、古代ギリシャの哲学者アリストテレスにまでさかのぼります。演的推論は、数学とコンピュータプログラミングの中心でもあります。

演的推論の例は何ですか?

これは、基本的な演 reason的推論を示す簡単な例です。

a) すべての男性は死に至る。（第一前提）
b) ソクラテスは男です。（第二前提）
c) したがって、ソクラテスは死すべきです。（結論）

ここで、結論は真実です。なぜなら、2 番目の前提では、ソクラテスはサブセット男性の一部として定義され、最初の前提はすべて定命であるからです。一般的なステートメントから特定の結論への進行に注意してください。

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有効な演的推論と無効な演的推論の違いは何ですか?

有効な演的議論とは、その結論が しなければならない その前提が真であれば真である。しかし、前提が結論を必要としない場合、その議論は無効です。例えば：

a) すべての男性は死に至る。（第一前提）
b) ラッシーは致命的です。（第二前提）
c) したがって、ラッシーは男です。（結論）

もし人間だけが死ぬという追加の前提があったなら、この結論は有効だっただろう.このままでは、ラッシーは定命の犬になることができます。

3種類の演的推論

演的推論には3つの一般的なタイプがあります。

三段論法
制限をかける
撮影モード

三段論法とは?

演法の一般的なタイプの 1 つは、三段論法として知られています。三段論法は、ほとんどの場合、3 行の形式で表示され、共通の用語は両方の前提に表示されますが、結論には表示されません。例を次に示します。

a) 1970 年代に生まれた人は、ジェネレーション X です。
b) ジェネレーション X の人は、ウォークマンで音楽を聴いていました。
c) したがって、1970 年代に生まれた人は、ウォークマンで音楽を聴いたことになります。

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モーダスポネンスとは？

別のタイプの演推論はモーダスポネンスと呼ばれ、次のパターンに従います。

a) 1981 年から 1996 年の間に生まれた人は、ミレニアル世代です。
b) マイリーは 1992 年に生まれました。
c) したがって、マイリーはミレニアル世代です。

これは、最初の前提のみが条件付きステートメントであり、2 番目の前提は前のステートメントの最初の部分 (前件) が適用されることを単に確認するためです。

Modus Tollens とは何ですか?

さらに別のタイプの演的推論は、モーダストレンス、または対偶の法則です。 2 番目の前提が前の条件文の 2 番目の部分 (結果) を否定するため、モーダスポネンスの反対です。例えば：

a) 1981 年から 1996 年の間に生まれた人は、ミレニアル世代です。
b) ブルースはミレニアル世代ではありません。
c) したがって、ブルースは 1981 年から 1996 年の間に生まれませんでした。

演的推論と帰納的推論の違いは何ですか?

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演的推論は、論理的な議論を特徴とする 2 つの基本的なタイプの推論の 1 つです。もう一つは帰納的推論です。演的推論がトップダウンの考え方であるのに対し、帰納的議論はボトムアップであり、特定の前提から始まり、そこから一般的な結論を導き出します。

小説を単語でフォーマットする方法

例えば：

a) マイリーとジョナスはミレニアル世代です。
b) マイリーとジョナスは賃貸住宅に住んでいます。
c) したがって、すべてのミレニアル世代は賃貸住宅に住んでいます。

これは間違った結論を生み出すように見えますが、時にはそうである場合もありますが、帰納的推論は問題解決と意思決定において重要な役割を果たします。それは、特定の結論ではなく、おそらく到達することです。多くの場合、世界についての理論や仮説をどのように構築するかであり、より多くのデータを蓄積することで、これらをテストし続けることができます。

帰納的推論の詳細については、こちらをご覧ください。