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對歸納推理貝葉斯模型的檢驗研究

發(fā)布時間:2016-11-22 11:14

  本文關鍵詞:對歸納推理貝葉斯模型的檢驗研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《陜西師范大學》 2010年

對歸納推理貝葉斯模型的檢驗研究

尹靜  

【摘要】: 歸納推理是指人們根據(jù)已知的信息來推測未知的信息,它是一種基本的認知活動,在人們的認識和實踐中都具有重要意義。通過歸納推理,人們能夠由此及彼、能夠根據(jù)已知推測未知、根據(jù)部分推測總體及根據(jù)現(xiàn)在來推測未來。研究人員將歸納推理分為四類:特征外延歸納推理、特征內涵歸納推理、關系外延歸納推理和關系內涵歸納推理。而到目前為止,人們對歸納推理的研究主要集中在特征外延歸納推理上,其中,對歸納推理的現(xiàn)象和其解釋的研究最多,主要的歸納推理現(xiàn)象有前提相似性效應、前提典型性效應、前提多樣性效應、前提—結論類別的非對稱性現(xiàn)象、單調性和非單調性效應、屬性效應等等;其主要的理論解釋有相似性解釋、知識解釋、相似性和知識整合的解釋這三類,其中,相似性解釋認為前提類別和結論類別的相似性影響和限制了人們的歸納推理,并且,歸納強度隨這種相似性的增強而增強,該解釋主要包括相似性覆蓋模型(Osherson等人提出)、基于特征的歸納推理模型(Sloman提出)和Heit提出的貝葉斯模型(Bayesian Model,計算模型,1998),知識解釋則強調事物之間的相關聯(lián)系知識在歸納推理中所起的作用,因此,它能夠很好地解釋基于事物聯(lián)系知識的現(xiàn)象,該解釋包括以類別為基礎的歸納推理模型和因果解釋,其中,以類別為基礎的歸納推理模型包括假設—評價模型(Mcdonald等提出)和相關理論模型(Medin等提出),相似性和知識整合的解釋包括關聯(lián)相似性模型(王墨耘提出)(2006)和結構統(tǒng)計模型(Charles Kemp提出)。 貝葉斯模型是一種計算模型,而不是描述模型,所以,也有人將其單獨歸為概率解釋。該模型是由Heit提出的,他認為,如果被預測的特征是X,那么被試在評價歸納強度時,需要估計不同類別在不同情景下具有特征X的可能性,而且在進行歸納推理之前,人們就存在關于該事件發(fā)生可能性的一個主觀估計(先驗概率),根據(jù)已知特征在總特征中的分布情況而得出的相對于新特征的可能性估計,換句話說,就是根據(jù)已知特征在總特征中的分布情況來得出相對于新特征的先驗概率,然后根據(jù)已知情況,運用貝葉斯公式來修正其先驗概率,從而計算并預測出新特征出現(xiàn)的概率。因此,該模型與背景知識聯(lián)系的更加密切。這個模型也預測了許多心理現(xiàn)象。 人們以前對這些理論的比較研究很多,比如Heit于2007年在《Models of Inductive Reasoning》一文中對各個理論進行了全面地比較研究。他認為不同的理論解釋了不同的歸納推理現(xiàn)象,而且各個理論有其適用范圍。此外,他認為同一種理論可能只適用于解釋成人的歸納推理行為但無法解釋兒童的歸納推理行為?傊,他認為某一理論可能會解釋不同的歸納推理現(xiàn)象,同一理論也可能只能夠解釋某一年齡段的被試的歸納推理現(xiàn)象。于是,王墨耘于2006年提出了新的理論模型——關聯(lián)相似性模型,該模型試圖將各種現(xiàn)象的解釋統(tǒng)一在一起,盡可能地解釋更多的歸納推理現(xiàn)象。當然Heit在上文中并沒有把所有的理論模型都概括在內,這其中包括結構統(tǒng)計模型,于是Charles Kemp在《Structured statistical models of inductive reasoning》一文中全面地闡述了該模型,他認為結構方法和統(tǒng)計方法在其中起了重要作用。綜上所述可知,關于貝葉斯模型的研究主要集中在上述范圍內,盡管研究了很多,但是,到目前為止,還沒有實驗檢驗證明貝葉斯模型的預測是否與人們的實際歸納推理結果相一致,這是一個基本的問題,對于該領域的進一步研究起到了至關重要的作用。 在本研究中,作者通過設計相關的實驗來比較檢驗了貝葉斯模型、關聯(lián)相似性模型、基于特征的歸納推理模型和相似性覆蓋模型這四種模型,并檢驗了貝葉斯模型的預測是否與人們的歸納推理結果相一致。實驗材料分為抽象材料和具體材料,以大學生為被試的實驗結果表明:(1)在強關聯(lián)強度一致時,被試的歸納推理的結果基本符合貝葉斯模型和關聯(lián)相似性模型的預測,在弱關聯(lián)強度一致時,不符合這四種模型預測;(2)在關聯(lián)強度不一致時,關聯(lián)強度效應不符合貝葉斯模型的預測結果:(3)在關聯(lián)強度一致時,貝葉斯模型和關聯(lián)相似性模型的預測結果是一致的;(4)以抽象的歸納特征為實驗材料比具體實驗材料得出的結果更符合先前的預測。

【關鍵詞】:
【學位授予單位】:陜西師范大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2010
【分類號】:B812
【目錄】:

  • 摘要3-5
  • Abstract5-9
  • 第一部分 引言:歸納推理的研究概述9-21
  • 1 歸納推理的概念9-10
  • 2 歸納推理的相關實驗現(xiàn)象10-11
  • 3 歸納推理的相關理論11-21
  • 3.1 相似性解釋11-17
  • 3.2 知識解釋17-18
  • 3.3 相似性和知識相結合的解釋18-21
  • 第二部分 實驗研究21-35
  • 1 實驗一21-26
  • 1.1 方法21-24
  • 1.2 結果與分析24-26
  • 1.3 討論26
  • 2 實驗二26-29
  • 2.1 方法26-28
  • 2.2 結果與分析28-29
  • 2.3 討論29
  • 3 總討論29-35
  • 第三部分 結論與未來展望35-37
  • 1 研究結論35
  • 2 未來展望35-37
  • 參考文獻37-39
  • 致謝39-41
  • 攻讀碩士學位期間的研究成果41
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