Контрольная работа по "Логике"

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 12 Марта 2011 в 16:16, контрольная работа

Описание работы

1. Найдите круги Эйлера, соответствующие перечню понятий: студент, студент первого курса, студент очной формы обучения, совершеннолетний гражданин РФ.
2. Установите, какие перечни понятий соответствуют кругам Эйлера

Содержание работы

Задание № 1 2
Задание № 2 4
Задание № 3 5
Задание № 4 6
Задание № 5 7
Задание № 6 8
Задание № 7 11
Задание № 8 12
Задание № 9 13
Задание № 10 14
Задание № 11 15
Задание № 12 16

Файлы: 1 файл

Логика 12 заданий-контрольная.doc

— 533.50 Кб (Скачать файл)

    Методы  научной индукции.

    Научной индукцией называют умозаключение, в посылках которого наряду с повторяемостью признака у некоторых явлений класса содержится также информация о зависимости  этого  признака  от   определенных   свойств   явления.

    Если  в популярном индуктивном обобщении  вывод опирается на повторяемость признака, то научная индукция не ограничивается такой простой констатацией, а систематически исследует само явление, которое рассматривается как сложное, состоящее из ряда относительно самостоятельных компонентов или обстоятельств.

    Каждое  из них методично анализируется  для выявления связи с повторяющимся  признаком. Методы анализа научной  индукции являются обобщением практики научных наблюдений и экспериментальных исследований. Теоретической основой этих методов выступают основные свойства причинной связи как важнейшей формы объективной зависимости между явлениями.

    Причинной (каузальной) называется такая объективная связь между двумя явлениями, когда одно из них – причина – вызывает другое – действие. Для причинной связи характерны следующие свойства: всеобщность связи; последовательность во времени; необходимый характер связи; однозначная зависимость между причиной и действием.

    Данные  свойства причинной зависимости  выполняют роль познавательных принципов, рационально направляющих эмпирическое исследование и формирующих особые методы научной индукции, которые применяются при исследовании причинных, функциональных и других видов условной зависимости между явлениями. Их применение связано с определенным огрублением реальных взаимосвязей между явлениями, которое выражается в следующих допущениях:

  • предшествующее явление рассматривается как сложное, состоящее из простых обстоятельств – А, В, С, D и т. д.;
  • каждое из обстоятельств считается относительно самостоятельным и не вступает во взаимодействия с другими;
  • выделенные обстоятельства рассматриваются как полный их перечень и предполагается, что исследователь не упустил других обстоятельств.

    Указанные допущения в соединении с основными свойствами причинной связи составляют логическую основу выводов научной индукции, определяя специфику логического следования при применении методов установления причинных связей.

    Основные  методы рассуждений  при применении методов научной индукции.

    1. Метод сходства. Применение этого метода связано с анализом нескольких случаев, когда после каждого из них появляется определенное действие, причина которого неизвестна. Заметно отличаясь друг от друга, каждый случай имеет при этом некоторое сходное обстоятельство.

    Метод сходства называют методом нахождения сходного в различном, ибо сравниваемые случаи нередко заметно отличаются друг от друга. В этих условиях требуются определенные навыки наблюдения и анализа, чтобы выделить среди множества различных обстоятельств нечто повторяющееся и сходное.

    2. Метод различия. По методу различия сравниваются два случая, в одном из которых исследуемое явление наступает, а в другом не наступает; при этом второй случай отличается от первого лишь одним обстоятельством, а все другие являются сходными.

    Метод различия называют методом нахождения различного в сходном, ибо сравниваемые случаи совпадают друг с другом по многим свойствам. Здесь также требуются определенные навыки наблюдения и анализа, чтобы выделить нередко малозаметное различие между двумя внешне одинаковыми явлениями.

    Применяется метод различия как в процессе наблюдения над явлениями в естественных условиях, так и в условиях лабораторного или производственного эксперимента.

    3. Соединенный метод сходства и различия. Этот метод представляет собой комбинацию первых двух методов, когда путем анализа множества случаев обнаруживают как сходное в различном, так и различное в сходном.

    4. Метод сопутствующих изменений. Метод применяется при анализе случаев, в которых видоизменение одного из обстоятельств сопровождается видоизменением исследуемого действия.

    Предыдущие  индуктивные методы основывались на повторяемости либо отсутствии определенного обстоятельства. Однако не все причинно связанные явления допускают нейтрализацию или замену отдельных их факторов. Например, исследуя влияние трения на скорость движения тела, невозможно в принципе исключить само трение. Точно так же, определяя влияние Луны на величину морских приливов, мы не можем изменить массу Луны.

    5. Метод остатков. Применение метода связано с установлением причины, вызывающей определенную часть сложного действия, при условии, что причины, вызывающие другие части этого действия, уже выявлены.

    Статистические  обобщения.

    Особым  видом умозаключений неполной индукции являются статистические обобщения, связанные с анализом массовых событий. К ним относятся, например, массовые транспортные перевозки пассажиров и грузов, рождаемость и смертность людей, распространение заболеваний, транспортные происшествия, динамика преступлений и многие другие.

    Статистическое обобщение это умозаключение неполной индукции, в котором установленная в посылках количественная информация о частоте определенного признака в исследуемой группе (образце) переносится в заключении на все множество явлений этого рода. В отличие от индукции, через перечисление при отсутствии противоречащего случая в посылках статистического умозаключения фиксируется следующая информация:

  • общее число составляющих группу или образец случаев;
  • число случаев, в которых присутствует интересующий исследователя признак;
  • частота появления интересующего признака.

    Тщательность  статистического описания исследуемого образца и логически корректный перенос частоты признака на популяцию обеспечивают высокую вероятность и тем самым практическую эффективность статистических обобщений в различных областях науки, культуры и производства.

Информация о работе Контрольная работа по "Логике"