Но если есть основания полагать, что условия вынимания шаров были достаточно разнообразны, так что случайности оказались устранёнными, если число доставаний было достаточно велико по отношению ко всему числу шаров, то ход умозаключения остаётся тот же, что и в задаче с прежними условиями. Ход этот состоит в перенесении сравнительного значения предикатов (в данном случае — различных цветов), установленного для наблюдавшихся шаров, т. е. только для части всего их количества, на
Таким образом, и при решении вопроса о сравнительном числе предметов каждой группы и о том, какая группа преобладает, так же как и при решении вопроса о предикате того предмета, который будет вынут, ход умозаключения, несмотря на все изменения, возникающие в результате изменения условий задачи, остаётся всё же одним и тем те. Это — индуктивное умозаключение через исключение случайных обстоятельств.
§ 21. Мы познакомились с логическим строением и с логическим основанием выводов о вероятности. Мы не нашли в них никаких форм умозаключения, которые давали бы основание выделить выводы о вероятности из уже известной нам группы выводов неполной индукции. Что касается выводов
Теперь мы можем приступить к вопросу о том, каким образом определяется вероятность выводов бэконовской индукции. Нетрудно убедиться, что способы этого определения, вообще говоря, не будут отличаться от способов определения вероятности индуктивных умозаключений других видов.
И действительно, при определении научной доказательности методов бэконовской индукции решению подлежат, как и в случае других индуктивных выводов, два вопроса: 1) насколько применённый метод по самой своей логической форме способствует исключению случайностей и 2) возможно ли в условиях данного исследования повторение опыта настолько частое и многочисленное, чтобы частота эта в соединении с разнообразием условий, исключающих случайности, повышала степень вероятности вывода.
§ 22. Рассмотрим с этой точки зрения метод
Совершенно очевидно, что вероятность заключения, получающегося по этому методу, зависит, во-первых, от того, насколько разнообразны и многочисленны обстоятельства, различные во всех случаях. Сравним два примера применения метода сходства:
Случаи | Обстоятельства, предшествующие явлению | Явление, причина которого должна быть установлена | |
——————————————————————— | |||
Схема 1-го | 1-й | ABC | |
примера | 2-й | ADE | |
——————————————————————— | |||
Вывод: обстоятельство А есть причина (или часть причины) явления
|
Случаи | Обстоятельства, предшествующие явлению | Явление, причина которого должна быть установлена | |
——————————————————————— | |||
Схема 2-го | 1-й | ABC | |
примера | 2-й | ADE | |
3-й | AFG | ||
4-й | AHI | ||
5-й | AKL | ||
6-й | AMN | ||
——————————————————————— | |||
Вывод: обстоятельство А есть причина (или часть причины) явления
|
Нетрудно убедиться в том, что вероятность вывода во втором примере — более высокая, чем в первом. В первом примере, так же как и во втором, умозаключение состоит в исключении всех обстоятельств, которые не могут быть признаны возможной причиной явления