归纳推理すいり

归纳法ほう或ある归纳推理すいり（Inductive reasoning），有ゆう时叫做归纳逻辑，是ぜ论证的てき前提ぜんてい支持しじ结论但ただし不ふ确保结论的てき推理すいり过程^[1]。它基于对特殊とくしゅ的てき代表だいひょう（token）的てき有限ゆうげん观察，把わ性せい质或关系归结到类型；或ある基もと于对反はん复再现的现象的てき模も式しき（pattern）的てき有限ゆうげん观察，公式こうしき表ひょう达规律。例れい如，使用しよう归纳法ほう在ざい如下特殊とくしゅ的てき命いのち题中：

冰是冷ひや的てき。
弹子球だま在ざい击打球だきゅう杆的时候移うつり动。

推断すいだん出で普遍ふへん的てき命いのち题如：

所有しょゆう冰都是ぜ冷ひや的てき。
所有しょゆう弹子球だま都と在ざい击打球だきゅう杆的时候移うつり动。

例れい子こ

強つよ歸納きのう：

所有しょゆう观察到的てき乌鸦都と是ぜ黑くろ的てき。

所以ゆえん所有しょゆう乌鸦都と是ぜ黑くろ的てき。

这例示れいじ了りょう归纳的てき本ほん质：从特殊とくしゅ归纳出で普遍ふへん。结论明あかり显不是ぜ确定的てき。除じょ非我ひが们见过所有しょゆう的てき乌鸦 - 我わが们怎能都のと知道ともみち呢? - 可能かのう还有些罕见的蓝(乌)鸦或是ぜ白しろ(乌)鴉からす。

弱じゃく歸納きのう：

我わが总是把わ画像がぞう挂在钉子上じょう。

所以ゆえん所有しょゆう画像がぞう都と是ぜ挂在钉子上じょう的てき。

在ざい这个例れい子中こなか，前提ぜんてい建立こんりゅう在ざい确定事物じぶつ之の上うえ： “我わが总是把わ画像がぞう挂在钉子上じょう”，但ただし是ぜ不ふ是ぜ所有しょゆう的てき人じん都と把わ画像がぞう挂在钉子上じょう，而那些确实使用しよう钉子的てき人じん也可能かのう只ただ是ぜ有ゆう时使用しよう。有ゆう很多物体ぶったい可か以用来らい挂画像ぞう，包括ほうかつ但ただし不ふ限きり于：螺にし丝钉、螺にし栓せん和わ夹子。我わが做的结论是ぜ过度普遍ふへん化か，并在某ぼう些情况下是ぜ错的。

少年しょうねん们得到いた了りょう许多超ちょう速そく罚单。

所以ゆえん所有しょゆう少年しょうねん都と超ちょう速そく。

在ざい这个例れい子中こなか，基き础前提ぜんてい不ふ是ぜ建立こんりゅう在ざい确定事物じぶつ之の上うえ：不ふ是ぜ所有しょゆう我わが发现超ちょう速そく的てき少年しょうねん得え到いた了りょう罚单。这可能かのう在ざい于少年しょうねん要よう超ちょう速そく的てき普遍ふへん本ほん质 - 同どう乌鸦是ぜ黑くろ的てき一いち样 - 但ただし是ぜ前提ぜんてい所しょ基もと于的更さら像ぞう痴ち心しん妄想もうそう而不是ぜ直接的ちょくせつてき观察。

有效ゆうこう性せい

多数たすう人じん学がく习的形式けいしき逻辑是ぜ演えんじ绎的，而归纳推理すいり則そく是ぜ屬ぞく於非ひ形式けいしき邏輯。雖然如此，但ただし一些哲学家仍堅持建立归纳逻辑的系统，但ただし是ぜ对归纳的逻辑是ぜ否ひ可能かのう是ぜ有ゆう争そう议的。相あい对于演えんじ绎推理すいり，归纳推理すいり达成的てき结论並なみ非ひ必然ひつぜん與あずか最初さいしょ的てき假定かてい有ゆう相しょう同どう的てき确定程度ていど。例れい如，所有しょゆう天てん鹅都是ぜ白色はくしょく的てき结论明あかり显是错的，但ただし在ざい殖民しょくみん于澳大利おおとし亚之これ前ぜん在ざい欧おう洲しゅう一直被认为是正确的。归纳论证从来就不是ぜ有ゆう约束力りょく的てき但ただし它们可か以是有ゆう说服力りょく的てき。归纳推理すいり在ざい演えんじ绎上是ぜ无效的てき。（在ざい形式けいしき逻辑中ちゅう的てき论证是ぜ有效ゆうこう的てき，当とう且仅当とう论证的てき前提ぜんてい为真而结论却为假是ぜ不可能ふかのう的てき。）

在ざい归纳法ほう中ちゅう，总是有ゆう很多结论可か以合理ごうり的てき关联于特定とくてい前提ぜんてい。归纳是ぜ開放かいほう的てき；而演绎是封ふう闭的。

归纳问题的てき经典哲学てつがく处理，意味いみ着ぎ为归纳推理すいり找到了りょう正当せいとう理由りゆう，是ぜ苏格兰人大だい卫·休きゅう谟完成かんせい的てき。休きゅう謨突出とっしゅつ了りょう依よ据すえ重じゅう复经验的模も式しき的てき我わが们的日常にちじょう推理すいり，而不是ぜ演えんじ绎上的てき有效ゆうこう论证。比ひ如我们相信しん面めん包つつみ对我们有益えき，因いん为过去一いち直ちょく如此，但ただし是ぜ面めん包つつみ将来しょうらい对我们有害ゆうがい至いたり少しょう是ぜ可か以想象ぞう的てき。

休きゅう謨说对所有しょゆう事情じじょう都と坚持可か靠もたれ的てき演えんじ绎上的てき正当せいとう有理ゆうり的てき人ひと会かい饿死的てき。替がえ代だい激げき进怀疑论关于所有しょゆう事物じぶつ的てき无所作さく为，他た提ひさげ倡基于常识的实用怀疑论，这里接受せつじゅ归纳法ほう是ぜ必然ひつぜん的てき。

二に十世纪的开发者很不同的为归纳问题加了外框。胜过选择对将来しょうらい做什么预测，它可以被看み作さく是ぜ选择适合于观察的概念がいねん（参まいり见条目め蓝绿色しょく）或ある适合于观测数据すえ点てん的てき曲きょく线图。

归纳法ほう有ゆう时被加か边框为关于从过去做关于将来しょうらい的てき推理すいり，但ただし是ぜ在ざい最さい广泛的てき意い义上它涵盖了在ざい已やめ观察的てき事物じぶつ的てき基もと础上达成对未观察的てき事物じぶつ的てき结论。从现在ざい的てき证据推论过去（比ひ如考古こうこ）也算做归纳法。归纳法ほう也可以跨越えつ空そら间而不ふ是ぜ时间，比ひ如从在ざい我わが们的星ほし系けい得とく出で关于整せい个宇宙うちゅう的てき结论，基き于本地ち经济业绩得とく出で关于国家こっか经济政策せいさく的てき结论。

归纳推理すいり的てき类型

普遍ふへん化か: 普遍ふへん化か或ある归纳普遍ふへん化か，是ぜ从关于样本的てき前提ぜんてい到いた关于总体的てき结论的てき过程。

比例ひれい为Q的てき样本有性ゆうせい质A。
结论：比例ひれい为Q的てき全体ぜんたい有性ゆうせい质A。

前提ぜんてい提供ていきょう给结论的支持しじ依よ赖于样本群ぐん体たい中ちゅう的てき个体数すう目もく可か比ひ较于全体ぜんたい中ちゅう的てき成なり员的数すう目もく，和かず样本的てき随ずい机つくえ性せい。草くさ率りつ普遍ふへん化か和わ抽樣偏差へんさ（以偏概がい全ぜん）是ぜ与あずか普遍ふへん化か有ゆう关的谬误。

统计三さん段だん论: 统计三段论是从一个普遍化到关于一个个体的结论的过程。

比例ひれい为Q的てき总体P有性ゆうせい质A。
个体I是ぜP的てき成なり员。
结论：个体I有性ゆうせい质A的てき概がい率りつ相当そうとう于Q。

在ざい前提ぜんてい1中ちゅう比例ひれい可か以是像ぞう'3/5'、'所有しょゆう的てき'或ある'一いち些'这样的てき词。两个dicto simpliciter谬论可か以出现在统计三さん段だん论中。它们是ぜ"意外いがい"和わ"反はん意外いがい"。

简单归纳: 简单归纳是ぜ从关于一个样本群体到关于另一个个体的结论的过程。

全体ぜんたいP的てき比例ひれい为Q的てき已やめ知ち实例有性ゆうせい质A。
个体I是ぜP的てき另一个成员。
结论：个体I有性ゆうせい质A的てき概がい率りつ相当そうとう于Q。

这实际上是ぜ普遍ふへん化か和わ统计三さん段だん论的组合，这里的てき普遍ふへん化か的てき结论也是统计三段论的第一个前提。

类推论证: (归纳的てき)类推是ぜ从已知的ちてき在ざい两个事物じぶつ之の间的类似性せい到いた关于在ざい这两个事物ぶつ之の间公共こうきょう的てき一个额外性质的结论的过程:

事物じぶつP类似于事物ぶつQ。
事物じぶつP有性ゆうせい质A。
结论：事物じぶつQ有性ゆうせい质A。

类推依赖于已やめ知ち共ども享とおる的てき性せい质（类似性せい）蕴涵A也是共ども享とおる的てき性せい质的推论。前提ぜんてい提供ていきょう给结论的支持しじ依よ赖于相しょう干ひ性せい和わ在ざいP和わQ的てき类似性せい。

因果いんが推斷すいだん：因果いんが推斷すいだん基もと于效果こうか发生的てき条件じょうけん得とく出で关于因果いんが关联的てき结论。

关于两个事物じぶつ的てき相しょう关性的てき前提ぜんてい可か以指示しじ在ざい它们之の间的因果いんが联系，但ただし是ぜ必须巩固上じょう额外的てき因いん素もと来らい建立こんりゅう因果いんが联系的てき精せい确形式しき。

预测：预测从过去的てき样本得とく出で关于将来しょうらい的てき个体的てき结论。

群ぐん体たいG的てき比例ひれい为Q的てき观测过的成なり员有性せい质A。
群ぐん体たいG的てき下か一个观测的成员有性质A的てき概がい率りつ相当そうとう于Q。

訴諸權威けんい（典てん据すえ论证）: 引经据すえ典てん论证基もと于来源げん说真命いのち题的比例ひれい得とく出で关于一个陈述的真实性的结论。它与推测有ゆう相しょう同どう的てき形式けいしき。

权威A的てき比例ひれい为Q的てき主しゅ张是对的。
权威A的てき这个主ぬし张是对的概がい率りつ相当そうとう于Q。

例れい子こ：

来き自じ关于逻辑的てき网站的てき所有しょゆう的てき评述都と是ぜ对的。

这个信しん息いき来らい自じ关于逻辑的てき网站。

所以ゆえん，这个信しん息いき（可能かのう）是ぜ对的。

似に真ま推理すいり

贝叶斯推理すいり

归纳逻辑的てき候こう选系统中，最さい有ゆう影かげ响的是ぜ贝叶斯主义，它使用しよう概がい率りつ论作さく为归纳的框かまち架か。贝叶斯定理ていり被ひ用よう于在给定某ぼう些证据すえ时计算さん你对一个假设的信任的强度应当改变多少。

关于从何得知とくち最初さいしょ的てき可か信しん度ど是ぜ有ゆう争そう议的。客きゃく观贝叶かのう斯主义者寻求对于假かり设为正せい确的概がい率りつ的てき客きゃく观评估，而因此不能ふのう幸こう免めん于客きゃく观主义的てき哲学てつがく批判ひはん。主しゅ观贝叶かのう斯主义者坚持表示ひょうじ主ぬし观可信しん度ど的てき先さき验概率りつ，但ただし是ぜ贝叶斯定理ていり的てき反はん复应用よう导致了りょう同どう后きさき验概率りつ的てき高度こうど一致いっち性せい。因よし此它们不能ふのう为在冲突的てき假かり设间做出选择提供ていきょう客きゃく观标准じゅん。可か以用这种理り论理性せい的てき证明对某些假设的相しょう信しん是ぜ正当せいとう的てき，但ただし是ぜ要よう付づけ出で拒こばめ绝客观主义的代だい价。比ひ如，不能ふのう使用しよう这种方案ほうあん在ざい冲突的てき科学かがく范例之の间做客きゃく观决定じょう。^{[來らい源みなもと請求せいきゅう]}

Edwin Jaynes是ぜ率直そっちょく的てき物理ぶつり学がく家か和わ贝叶斯主义者，他た声こえ称しょう'主しゅ观'因いん素もと在ざい所有しょゆう推理すいり中ちゅう都と存在そんざい（比ひ如为演えんじ绎推理すいり选择公理こうり，选择最初さいしょ的てき可か信しん度ど或ある先さき验概率りつ，选择可能かのう度ど），并为来き自じ定性ていせい知ち识的事物じぶつ指ゆび派は概がい率りつ提出ていしゅつ一いち系列けいれつ的てき原理げんり。最大さいだい熵（不ふ关心原理げんり的てき推广）和わ变换群ぐん组是ぜ他た建立こんりゅう的てき两个结果工具こうぐ；二に者しゃ都と尝试通どおり过把知ち识比如条件じょうけん的てき对称性せい转换成なり对概率りつ分布ぶんぷ的てき明あかり确选择，减轻在ざい特定とくてい条件下じょうけんか概がい率りつ指ゆび派は的てき主しゅ观性。

贝叶斯主义者感かん觉有资格称しょう它们的てき系けい统为归纳逻辑，由ゆかり于Cox定理ていり可か以从在ざい归纳推理すいり系けい统上的てき约束推导出で概がい率りつ。

基本きほん的てき貝かい葉は斯推理すいり可か以作如下理解りかい：

假設かせつ αあるふぁ為ため"法官ほうかん判斷はんだん案件あんけん的てき正確せいかく性せい"，其值可か以是0至いたり1的てき有理數ゆうりすう

αあるふぁ ∈ {0..1} = "Correctness of Judgment",  where
→ < 0.5 代表だいひょう判斷はんだん不正ふせい確かく
→ > 0.5 代表だいひょう判斷はんだん正確せいかく
→ = 1 代表だいひょう判斷はんだん完全かんぜん正確せいかく
→ = 0 代表だいひょう判斷はんだん完全かんぜん錯誤さくご

假設かせつ βべーた¹ 為ため"法官ほうかん的てき安全あんぜん性せい"，其值可か以是0至いたり1的てき有理數ゆうりすう

βべーた¹ ∈ {0..1} = "Safty of Justice",  where
→ < 0.5 代表だいひょう不ふ安全あんぜん
→ > 0.5 代表だいひょう安全あんぜん
→ = 1 代表だいひょう判斷はんだん完全かんぜん安全あんぜん
→ = 0 代表だいひょう判斷はんだん完全かんぜん危險きけん

設しつらえ A 為ため αあるふぁ > 0.75 的てき事件じけん, B 為ため βべーた¹ = 0 的てき事件じけん

那な麼"法官ほうかん在ざい危險きけん狀態じょうたい下か判斷はんだん大だい致正確かく"的てき機會きかい率りつ就是 P(A|B)

Probability of In-danger-fair-correct-judgment of justice
= P(A|B) = P(αあるふぁ > 0.75 | βべーた¹ =0)

使用しよう貝かい葉は斯推理すいり，機會きかい率りつ P(A|B) 可か以以如下方法ほうほう求もとめ解かい：

 $P(A|B)={\frac {P(B|A)\times P(A)}{P(B)}}$

如果在ざい判決はんけつ當時とうじ，地方ちほう局きょく勢いきおい非常ひじょう危險きけん，P(B) = P(βべーた¹ = 0) 會かい大過たいか 0.8

P(B) = 0.8

而根據こんきょ以往いおう判決はんけつ，經けい裁決さいけつ後ご，10個こ案件あんけん中有ちゅうう6.5個こ案件あんけん敗はい方かた認みとめ為ため裁決さいけつ不公平ふこうへい，而選擇せんたく上訴じょうそ

邏輯： 
      案件あんけん判決はんけつ正確せいかく ⇒ 就不會かい上訴じょうそ
所以ゆえん：
      選擇せんたく上訴じょうそ ⇒ 判決はんけつ不正ふせい確かく
      P(A) = 0.65

因いん為ため地方ちほう局きょく勢いきおい不ふ安全あんぜん，法官ほうかん如果判決はんけつ正確せいかく，而身陷おちい險けわし境さかい的てき機會きかい率りつ超過ちょうか 30% (主觀しゅかん)

P(B|A) = 0.3

所以ゆえん "法官ほうかん在ざい危險きけん狀態じょうたい下か判斷はんだん大だい致正確かく"的てき機會きかい率りつ就是

Probability of In-danger-fair-correct-judgment of justice
 $=P(A|B)={\frac {0.3\times 0.65}{0.8}}=0.24375$

所以ゆえん，根據こんきょ貝かい納おさめ斯推論ろん，如果地方ちほう局きょく勢いきおい非常ひじょう危險きけん，法官ほうかん的てき裁決さいけつ只ただ有ゆう 24.375% 大だい致正確かく。

再さい想そう深ふか一層いっそう，

設しつらえ γがんま為ため案件あんけん停留ていりゅう的てき日子にっし

γがんま ∈ {1,2,3,...}

再さい設しつらえ C 為ため案件あんけん停留ていりゅう超過ちょうか18個月かげつ的てき事件じけん ≈ C = γがんま > 545 的てき事件じけん

已やめ知ち案件あんけん通常つうじょう審判しんぱん 6個月かげつ，較多情況じょうきょう在ざい150日にち至いたり210日にち中間ちゅうかん，在ざい過か往十じゅう年ねん1000個こC類るい案件あんけん中ちゅう只ただ有ゆう20件けん

γがんま ~ Gaussian Distribution with mean=180, variance=30
γがんま ~ N(180,30)

所以ゆえん，可か以相信しんじ，P(C) = P(γがんま > 545) < 0.005

without loss of generality, we can assume:
  P(C) = 0.005

設しつらえ βべーた² 為ため"地方ちほう局きょく勢ぜい的てき危險きけん性せい"，其值可か以是0至いたり1的てき有理數ゆうりすう

βべーた² ∈ {0..1} = "Country Safty",  where
→ < 0.5 代表だいひょう不ふ安全あんぜん
→ > 0.5 代表だいひょう安全あんぜん
→ = 1 代表だいひょう判斷はんだん完全かんぜん安全あんぜん
→ = 0 代表だいひょう判斷はんだん完全かんぜん危險きけん

再さい設しつらえ D 為ため βべーた² > 0.8的てき事件じけん

而以現在げんざい的てき局きょく勢ぜい來らい看み，失業しつぎょう率りつ維持いじ在ざい3%

可か以相信しんじ，P(D) > 97%

without loss of generality, we can assume:
  P(D) = 0.97

那な麼，在ざい地方ちほう局きょく勢いきおい安全あんぜん的てき情況じょうきょう下か，案件あんけん停留ていりゅう超過ちょうか 545日にち的てき機會きかい率りつ是ぜ多少たしょう呢？

這也可か以用貝かい納おさめ斯推論ろん求もとめ解かい：

 $P(C|D)={\frac {P(D|C)\times P(C)}{P(D)}}$

根據こんきょ常識じょうしき統計とうけい，我わが們知道どう案件あんけん停留ていりゅう超過ちょうか545日にち又また地方ちほう局きょく勢いきおい很危險けん的てき情況じょうきょう 20單たん案件あんけん裏面りめん有ゆう 10件けん案件あんけん

邏輯： 
      案件あんけん通常つうじょう審判しんぱん 6個月かげつ，較多情況じょうきょう在ざい 150日にち至いたり210日にち中間ちゅうかん
      γがんま ~ N(180,30)
      裁決さいけつ正常せいじょう ⇒ 案件あんけん不ふ會かい停留ていりゅう超過ちょうか545日にち
所以ゆえん，可か以相信しん：
      P(D|C) = 0.5

所以ゆえん，

 $=P(C|D)={\frac {0.5\times 0.005}{0.97}}=0.00258$

根據こんきょ貝かい納おさめ斯推論ろん，在ざい地方ちほう局きょく勢いきおい安全あんぜん的てき情況じょうきょう下か，案件あんけん停留ていりゅう超過ちょうか 545日にち的てき機會きかい率りつ只ただ有ゆう 0.258%

⇒ 所以ゆえん，如果案件あんけん真しん的てき停留ていりゅう超過ちょうか 545日にち，而失業しつぎょう率りつ維持いじ在ざい3% (代表だいひょう地方ちほう局きょく勢いきおい安全あんぜん)，這代表だいひょう "裁決さいけつ無理むり" Irrational Judgement 的てき機會きかい率りつ是ぜ 93.75%

⇒ 經けい推論すいろん，裁決さいけつ很大機會きかい是ぜ無理むり Irrational

⇒ 或ある者もの，有ゆう可能かのう，你會爭議そうぎ裁決さいけつ真しん的てき不ふ是ぜ無理むり，有ゆう40%以上いじょう是ぜ合理ごうり。但ただし根據こんきょ貝かい納おさめ斯理論ろん，要よう P(C|D) = 0.4，除じょ非ひ"地方ちほう局きょく勢いきおい安全あんぜん性せい"在ざい 0.0025/0.4 = 0.00625，失業しつぎょう率りつ高だか過か99%。這是沒ぼつ有ゆう可能かのう的てき，所以ゆえん根據こんきょ逆ぎゃく反はん式しき，裁決さいけつ不可能ふかのう有ゆう40%以上いじょう是ぜ合理ごうり。

而貝納おさめ斯的理論りろん中ちゅう，有ゆう一いち個こ連環れんかん規則きそく(Chain Rule)的てき

P(T|s,c) = P(s|T) P(T|c)

假設かせつ，現在げんざい我わが們想知道ともみち P(A|C,D) = 想そう知道ともみち P(C|A) P(A|D)

P(A|D) = P(D|A) x P(A) / P(D) = P(D|A) 0.65 / 0.97  
P(C|A) = P(A|C) x P(C) / P(A) = P(A|C) 0.005 / 0.65

P(A|C,D) = P(D|A) x P(A|C) x 0.005 / 0.97

設しつらえ

 因いん為ため根據こんきょ現實げんじつ，地方ちほう安全あんぜん基本きほん上じょう和わ裁決さいけつ無む太ふとし大だい關係かんけい，而現在ざい地方ちほう大だい致安全あんぜん。所以ゆえん，without loss of generality，可か設しつらえ：
    P(D|A) = 0.9 
 而停留ていりゅう超過ちょうか 545日にち而有裁決さいけつ正確せいかく的てき案件あんけん的てき機會きかい率りつ只ただ是ぜ一半いっぱん一半いっぱん。所以ゆえん，without loss of generality，可か設しつらえ：
    P(C|A) = 0.5

所以ゆえん

 P(A|C,D) = 0.9 x 0.5 x 0.005 / 0.97 = 0.00232

換かわ句く話はなし說せつ,

⇒ 在ざい安全あんぜん的てき情況じょうきょう下か，案件あんけん停留ていりゅう超過ちょうか 545日にち，而裁判ばん正確せいかく的てき機會きかい率りつ是ぜ 0.232% (p-value)

⇒ 幾いく乎是沒ぼつ有ゆう可能かのう

實際じっさい例れい子こ

一いち件けん由ゆかりA和わB同時どうじ發生はっせい才能さいのう確立かくりつ的てき事件じけんC，明あきら顯あきら地ち你會觀かん察到：事件じけんC成立せいりつ則そくB必定ひつじょう發生はっせい。但ただし絕對ぜったい不能ふのう貿然將しょう結論けつろん誤解ごかい為ため"只ただ要ようB發生はっせい則そく事件じけんC一定いってい發生はっせい"（而應該是要よう由よしA和わB同時どうじ發生はっせい才能さいのう確定かくていC的いくわ產さん生せい）。而且你也不能ふのう擅自擴充かくじゅう成なり為ため"只ただ要ようC事件じけん不ふ發生はっせい則そく事件じけんB一定いってい沒ぼつ有ゆう發生はっせい"，同樣どうよう的てき關せき鍵かぎ點てん仍舊是ぜ"當とうA不ふ成立せいりつ時じ，C就一定いってい不成立ふせいりつ"而B是ぜ否ひ成立せいりつ就不一定也無從得知了。

事實じじつ上じょう你只能のう由よし現有げんゆう實驗じっけん結果けっか推論すいろん，尤ゆう其是生物せいぶつ體たい的てき實驗じっけん更さら不易ふえき有ゆう完かん美び相しょう同どう條件じょうけん的てき控ひかえ制せい組ぐみ，及顧及全方面ほうめん的てき對照たいしょう組ぐみ，你也無む從したがえ判定はんてい究竟きゅうきょう一共要有幾個因素加起來才會導致你在觀察的結果。更さら常見つねみ的てき情況じょうきょう是ぜ，你因為ため總そう是ぜ同時どうじ觀かん察到了りょうC跟D現象げんしょう，就因此加以歸納きのう為ためA+B會かい導しるべ致C+D，或ある是ぜA+B+D會かい導しるべ致C的てき結論けつろん。在ざい你做更進こうしん一步的實驗來確認你的假設之前，你都無法むほう排除はいじょ這些不ふ確定かくてい性せい，更さら誇張こちょう的てき就是C跟D說せつ不定ふてい根本こんぽん就沒有ゆう關係かんけい，或ある是ぜ更さら複雜ふくざつ的てき要よう有ゆうD+E才ざい有ゆうA，又また要よう同時どうじ有ゆうB，才ざい有ゆうC這個結果けっか。所以ゆえん，在ざい科學かがく實驗じっけん中ちゅう，演繹えんえき法ほう才ざい是ぜ比較ひかく不ふ容易ようい被ひ質疑しつぎ的てき一種いっしゅ判斷はんだん法ほう，但ただし是也これや不ふ一定保證這樣做出的結論就是對的。

参まいり见

参考さんこう文献ぶんけん

^ 歸納きのう推理すいり. 教育きょういく百科ひゃっか. 台灣たいわん: 中華民國ちゅうかみんこく教育きょういく部ぶ. [2023-04-01]. （原始げんし内容ないよう存そん档于2023-04-01）（中ちゅう文ぶん（繁しげる體からだ））.

外部がいぶ链接

[1] 歸納きのう推理すいり. 教育きょういく百科ひゃっか. 台灣たいわん: 中華民國ちゅうかみんこく教育きょういく部ぶ. [2023-04-01]. （原始げんし内容ないよう存そん档于2023-04-01）（中ちゅう文ぶん（繁しげる體からだ））.

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