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不过,如果我们假设我们现在完全不知道土星居民的头发颜色,我们拿一张渐变颜色表,它包含了所有可能的颜色,任意相邻两种颜色之间的差别是无法用肉眼识别的。现在划出一个封闭的区域,试问:根据概念论的原则,土星居民的发色属于这个区域的机会有多少?我们给出的答案不可能是“完全无法确定”,因为我们一定是怀着某种信念的;而事实上,持概念论观点的人也是不承认不确定的概率的。这个问题没有确定性,答案其实在0和1之间。这里没有给定的数值,所以数字必须由概率本身的性质决定,而不是由数据计算得出。因此,答案只能是一半,因为这个判断不能倾向或偏离假设本身。这个区域的机会和任意别的区域的机会一样,并且如果有第三个区域包含了这两个区域,情况也是一样的。否则,如果两个小区域的概率各为一半,那么包含两者的大区域的概率就至少为1了,这是荒谬的。
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三
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所有的推理可分为两种:①解释性推理,也叫演绎法或分析法;②扩充性推理,也叫综合法或归纳法(不很确切)。在解释性推理中,首先在前提中规定了某些事实。这些事实在每一种情况下都涵盖无尽的内容,但它们常常可以通过一些规律性的方式总结在一个简单的命题中。因此,在命题“苏格拉底是一个人”中,意味着(没有其他可能性)他一生中的每时每刻(或者你可以说,在他一生中的大部分时间)是一个人。他不可能有一瞬间是一棵树或一只狗;他没有流入水中,或一次出现在两个地方;你不可能像透过一张光学图像一样,把你的手指透过他的身体等。现在,我们有了一些事实,虽然我们得出这些规定时并没有把它整理成命题的目的,但是我们或许就能在其中发现某种规定;这样我们就可以将其部分或全部形成一个新的命题。如果不提出命题,它便可能被忽略。而这一命题就是分析性推理的结论。这些都属于数学论证方法。但综合性推理与之截然不同。在这种推理情况下,结论中总结出的事实并没有在前提中阐述出来。得出的事实也各不相同,比如人们若有m次看到了潮汐上涨,就会得出结论,下一次潮汐会上涨。这些是增加我们常识的唯一推论,当然其他的推论也可能有用。
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在任何可能的问题中,我们给出了某些事件出现的相对频率,我们认为在这些事实中,就隐藏着另一个事件出现的相对频率。解法前面已经讲过了。因此,这只是解释性推理,而非综合性推理。综合性推理的结论是要超出给定前提的范围的。因此,要想通过这种方法来发现综合性推理中的概率是缘木求鱼。
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大多数关于概率的论文都含有一个不同寻常的原则。例如,如果一个居住在地中海沿岸、从未听说过潮汐的原始人来到了比斯开湾,看到潮汐上涨m次,他就可以知道潮汐上涨的概率等于:
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凯特勒在他的一本著作中强调了这一点,并将其作为归纳推理理论的基础。
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但是,如果这个人从未见过潮汐,也就是说,给定m =0,此解决方案就不再成立。这样,下一次潮汐上涨的可能性就是 。换句话说,解决方案涉及概念论的原则,即完全未知的事件的概率为一半对一半。其中包含的道理还可以由下面这个例子得出,即好几个缸里装着相同数量的球,部分为白色,部分为黑色。一个缸里都是白球;一个缸里有一个黑球,其余为白球;另一个缸里 都是黑球,其余为白球;以此类推,黑球比例依次增加,直到缸里全是黑球。但是,在这种人为安排和自然概率之间进行类比唯一可能的原因是,我们所不知道的替代方案必须被认为是有同等可能性的。但这个原则是荒谬的。按照这个原则,列举不同可能性有无限多种方式,都会产生不同的结果。如果有方法列举可能性,并使它们都相等,那也绝不是用这种方法,而是如下方案:假设我们有一个巨大的仓库,黑球和白球混在一起;并且假设每个缸内的球数都是固定的,是从仓库里随机取出来的。仓库中白球的相对数量可以是任何值,比如 。那么,第一个球是白色的缸就占 ,第一个球是黑色的缸占 。在取出第一个球是白色的缸里,第二个球是白色的占 ;在第一个球是黑色的缸里,第二个球是白色的也占 。于是,我们就可以得到一个分布表,w代表白色球,b代表黑色球。读者可以自行检验。
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