不同概率表征的贝叶斯推理试题形式结构的同质性研究

研究从先验概率、概率表征、推理任务等方面探讨了经典贝叶斯推理研究中存在的不足,试图在"知识和试题双重模型"框架下,探索现实和标准贝叶斯试题的形式结构的同质性,结果表明:1)自然频次表征比百分比表征的贝叶斯推算题正确率高,这是因为试题的形式结构不同,与概率表征无关;2)贝叶斯判断题与贝叶斯推算题的试题形式结构存在显著差异;3)贝叶斯推算题中,概率词表征与其它两种表征的试题形式结构存在显著差异,其实质是贝叶斯判断。

基于概率的归纳推理模型

归纳推理是指从个别前提推出一般结论的推理,它是人的一项基本认知能力,也是心理学研究需要解释的重要现象。在模拟归纳推理时,不能排除先验知识对归纳推理结论力度的影响,贝叶斯理论可以结合条件对先验概率进行修正,能够很好地将先验知识引入到归纳推理中来。文章重点介绍了基于记忆的贝叶斯模型,相似性概率模型和结构统计模型对归纳推理的解释。

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。