《条件推理的条件概率模型》的新进展

推理心理学中的任何重要的理论模型在提出后都有一个不断修订和完善的发展过程。Oaksford等为了解释他们在"Wason四卡片选择任务"的实验研究结果,于1994年提出了"最佳数据选择模型";2000年将这一模型扩展为"条件推理的条件概率模型"用于解释人类进行条件推理的心理加工机制;2007年又将这一模型做了新的修订。本文拟对这一模型新进展的内涵介绍给我国对推理心理学研究领域有兴趣的研究者。

条件推理的条件概率模型述评

该文从理论模型和实验范式两个方面对Oaksford等人提出的条件推理概率模型作了综合评述,并充分肯定该模型将演绎推理与归纳推理结合起来进行研究对推理心理学的发展所作出的重要贡献。

归类不确定情景下特征推理的综合条件概率模型

用大学生被试,通过三个实验探讨在集中呈现类别成员样本信息的归类不确定情景下的特征推理。实验结果表明,单纯的归类确定性程度和靶类别靶特征的代表性并不直接影响被试的特征推理,而是预测特征相对于目标特征的综合条件概率直接影响被试的特征推理;特征推理不是基于类别中介的间接推理,而是基于特征关联综合条件概率的直接推理。实验结果支持作者提出的预测特征综合条件概率模型。

条件推理概率解释模型中的隐性预设及其实证检验

通过对条件推理概率解释模型的数学分析,发现相对于不同概率空间取得的前、后件概率不满足条件概率的定义要求。基于条件概率的条件推理解释模型隐含着共属类假设,即认为推理者能在同一概率空间对条件命题的前、后件发生率做出评估,但未给出任何实验证明。为验证条件推理概率解释模型,分别进行了有关该模型的概率一致性检验和共属类假设检验。实验结果表明,被试的推理行为不满足该模型蕴含的概率一致性要求及共属类假设,被试的条件推理行为不能用Oaksford条件概率模型来解释。

考虑检修的结构动态疲劳可靠性条件概率模型

条件概率模型是基于检测结果更新结构可靠性及其参数的重要模型,但常规的条件概率模型没有考虑结构可靠性随时间的变化情况。基于裂纹尺寸准则和疲劳寿命准则,在海洋结构物可靠性概率模型更新研究中提出了考虑检修的结构动态疲劳可靠性条件概率模型,为在结构动态疲劳可靠性分析中考虑检修因素的影响提供了一种方法。基于各种检测结果和维修决策,对结构动态疲劳可靠性进行了评估。结合算例阐述了本文提出方法的可行性,验证了检测、维修结果对结构动态疲劳可靠性的影响。

数理诊断中的Bayes条件概率模型

在疾病的数理诊断中 ,概率方法是常用的一种数学工具。介绍了 Bayes条件概率模型在数理诊断中的应用 ,并对计算的结果进行了详细的分析与讨论。

条件推理概率计算模型的参数相关性检验

本研究对Oaksford条件推理概率计算模型进行了参数相关性检验,结果表明,在LL、LH、和HH命题条件下,被试对MT式的认可度与其对AC式的认可度之间存在正相关,这与基于该模型所作的预测正好相反;基于该模型的高概率结论效应预言也只在部分推理式中得到证明。实验同时表明,推理式认可度与结论概率的相关特性还与前提命题的类型有关。

特征归纳的关联条件概率模型

作者提出特征归纳的关联条件概率模型,认为在前提类别或然具有归纳特征的情况下,基于关联相似性的特征归纳的归纳强度可以由关联条件概率P(归纳特征|关联特征)和作为P(关联特征)测量的关联相似性两个概率乘积来预测。一个因素实验的结果表明,两个概率因素的主效应都显著,关联条件概率和关联相似性两因素对归纳强度的影响存在交互作用效应。关联相似性变化对归纳强度的影响依赖于关联条件概率,随关联条件概率增加而增加。关联条件概率变化对归纳强度的影响依赖于关联相似性水平,随关联相似性增加而增加。实验结果支持关联条件概率模型。

条件句推理与基于Bayes法则的概率模型

条件句的研究是推理心理学的难点和重点。现成的理论模型有Mental rule,Mental model以及最近兴起的基于Bayes法则的概率模型。本文结合相关实验结果,对这些模型的解释力进行了评价,特别指出的是,Bayes模型能成功地预测许多有关实验结果。但是在涉及反事实条件句推理的理论基础等方面,Bayesian模型存在严重的不足。本文最后建议解决这个不足需要基于Bayes法则的图模型,也许它比基于Bayes法则的概率模型更好地解释反事实条件句推理的实验结果。

形式规则、心理模型与概率理论——条件推理中三种理论模型的比较研究

条件推理是一种最简单的演绎推理。然而心理学家对于人们是如何进行条件推理一直存在三种不同的理论观点:形式规则、心理模型和概率理论。这些理论都能解释条件推理过程中的一些现象,但还存在一定的不足,本文将对这些理论进行详细的评述。

条件概率模型在非一致性水文序列频率计算中的应用

【目的】对条件概率模型在非一致性水文序列频率计算中的应用进行研究,为变化环境下的水文频率分析提供依据。【方法】基于条件概率模型,以渭河流域林家村、张家山和状头3个具有跳跃变异的水文站年平均流量系列为研究对象,选择两参数对数正态分布、三参数对数正态分布、Gumbel分布和P-Ⅲ型分布4种分布模型,采用模拟退火粒子群算法进行参数估计,以效率系数R2等指标进行拟合优度评价并选取最佳模型,最后采用学生化残差分析所选模型的合理性。【结果】3个水文站序列的理论频率曲线与经验点据配合的效率系数均高于0.96,最佳模型的学生化残差均服从标准正态分布,表明基于条件概率模型的计算结果合理可靠。【结论】条件概率模型的物理意义明确、理论严密、拟合效果较优,是一种对具有跳跃变异的非一致性水文序列进行频率分析的有效途径。

条件推理的概率理论和双重结构模型

为了检验概率理论和双重结构模型的＂形式＂与＂内容＂两种判断标准之间的关系,本文通过运用不同的条件命题作为实验材料进行探讨。结果发现概率理论与＂形式＂和＂内容＂两种判断标准的观点存在一定的重合。概率理论和两种判断标准都可以对条件推理的结果进行很好的解释,但各自也都还存在着不足,而两种解释则刚好可以互补一方的不足对条件推理结果进行更好的解释。

冬季极端低温的双正态概率模型及柑桔越冬条件评价

本文应用Toth最近提出的一种类似正态分布但非对称的概率分布模型——双正态分布,拟合冬季极端最低气温的概率分布。结果表明,双正态分布能模拟出极端最低气温的许多特点,拟合优度较高。最后用双正态分布函数计算湖北省各地各级低温的出现概率,并对各地柑桔越冬条件进行评价。同时,从统计学意义上讲,这种方法更合理些。

有关条件推理认知机制的概率理论

条件推理主要有两种研究范式 :演绎形式 (MP、DA、AC、MT)和变通形式 (四卡问题 )。已往研究主要探讨了内容因素、情境因素以及元认知因素等对条件推理的影响 ,形成了若干理论模型和观点。近来 ,Oaksford等人研究了概率因素对条件推理的影响 ,提出了条件概率模型。本文对这种新的研究取向作了详细的介绍和评价 。

论条件推理中的两种“高概率结论效应”

用随机抽取的139名大学生和研究生被试,对Oaksford设计的4条条件推理规则的认可度,以及对组成这4条条件推理规则的前后件认可度进行了评定,并根据被试对"条件规则"、组成条件规则的"前件"和"后件"等三个因素上的评定结果各区分为"高"和"低"两个水平。而后对被试在不同评定条件下对每条规则的四种推理结果进行了统计分析。实验结果既支持Oaksford等提出的"推理者对组成条件推理规则的不同的前后件概率组合对推理结论的认可度会有影响"这一观点,也支持邱江等得出的"不同的条件概率对推理者进行推理时对结论认可度的高低会有影响"的论断。前者可称之为"前后件概率的高概率结论效应",后者可称之为"条件概率的高概率结论效应"。

条件推理的集合映射模型再探

把条件推理命题作为一种观点置入一种具体的情境中[1],考察了"自己"与"作者"两种不同立场下,说服、劝阻与中性三种效价下的命题后件以及个体持有的内隐观点对大学生被试推理结果的影响。实验结果表明:(1)对大前提的语义表征取决于个体所持有的内隐观点。(2)就说服与劝阻两种效价而言,人类的思维绝不是简单的对于积极的结果表现出"趋向",对消极的结果表现出"回避"。(3)就两种立场而言,在作者的立场下,并没有得到更符合逻辑的推理结果,因此双加工理论还存在着不足。

有关条件推理中概率效应的实验研究

通过预备实验选取了四种不同条件概率的条件规则和四种不同前后件概率组合的条件规则作为实验材料,以大学生为被试,考察了两种概率因素(条件概率和前后件概率)对条件推理的演绎形式(MP、DA、AC、MT)以及变通形式(四卡问题)的影响。结果表明,两种概率因素对四种条件推理的影响都非常显著,研究进一步证实了人们对四种推理的认可程度主要与范畴前提的概率成正比的结论;但概率因素对四卡问题的解决影响不明显。

条件概率模型在滑坡易发性分区中的应用

滑坡是山区分布最广泛且破坏力最强的地质灾害之一。甘肃省平凉市崆峒区滑坡易发性影响因子主要包括地层岩性、断裂构造、地形条件、河流距离和地貌类型,基于条件概率模型计算得出研究区滑坡低易发区占16.80%,中易发区占29.33%,高易发区占32.60%,极高易发区占21.27%。明确该地区滑坡易发性区间,可为进一步开展滑坡危险性评价和风险评估奠定基础,也可为研究区后期的发展及土地规划提供依据。

条件推理中不同前后件概率组合的实验效应

通过控制条件命题中前件与后件发生概率的高低,在直接提供和间接提供概率信息的情况下,考察了4种不同前后件概率组合(LL、LH、HL、HH)的条件命题对4种条件推理(MP、DA、AC、MT)的影响.结果表明:大学生对前后件的主观概率估计会影响他们的推理行为,表现出高概率结论效应,而客观概率信息对推理过程的影响却不明显;大学生对4种条件推理的认可程度主要与范畴前提的条件概率值成正比.

基于非逻辑机制的条件推理模式:P—Q映射模型及其实证检验

研究结合数学分析方法,提出了基于非逻辑机制的条件推理模型:P—Q映射模型。并根据这个模型,对人们在不同命题类型条件下的推理行为进行了预测。预测结果显示,当推理前提为LH和HL型命题时,基于P—Q映射模型的预测结果与基于条件概率模型的预测结果完全一致。但当推理前提为LL和HH型命题时,两种模型给出的预测结果存在差异。实验结果表明,当前提命题为LL和HH型命题时,被试的条件推理行为与P—Q映射模型的预言完全一致。