§ 29. Индуктивно-статистический вывод

Индуктивно-статистический вывод Гемпеля по выводу некоторого факта G имеет вид:

L1, …, Lm	[r]
C1, …, Cn
G

Он удовлетворяет следующим условиям:

i) L₁, …, L_m, C₁, …, C_n ⇒ G;

ii) множество L₁, …, L_m, C₁, …, C_n непротиворечиво;

iii) L₁, …, L_m ⊬G, C₁, …, C_n ⊬G;

iv) множество L₁, …, L_m содержит статистические законы. Множество фактов C₁, …, C_n не имеет кванторов;

v) RMS: все законы L₁, …, L_m максимально специфичны.

По Гемпелю [111], требование максимальной специфичности RMS (Requirement of Maximal Specificity) определяется следующим образом. I–S-вывод вида:

p(G;F) = r	[r]
F(a)
G(a)

является приемлемым I–S-предсказанием при состоянии знания K, если следующее требование RMS выполнено. Для каждого класса H, для которого оба следующих высказывания принадлежат K:

"x(H(x) Þ F(x)), H(a),

(1)

Существует статистический закон p(G; H) = r’ в K такой, что r = r’. Основная идея RMS состоит в том, что если F и H оба содержат объект a, и H является подмножеством F, то H обладает более специфической информацией об объекте a чем F и следовательно закон p(G; H) должен предпочитаться закону p(G; F).