통계는 귀납법 이라고 하는데 둘의 차이는 다음과 같음
사과 한 상자를 샀는데,
첫 번째 사과를 먹으니 맛있다
두번째 사과도 맛있다
이 두가지 사실을 기초로 나머지 사과도 모두 맛있을 것이다 결론 내면 연역법
나머지가 "아마도" 맛있을 것이다 라고 결론내면 귀납법
사과 한 상자를 샀는데,
첫 번째 사과를 먹으니 맛있다
두번째 사과도 맛있다
이 두가지 사실을 기초로 나머지 사과도 모두 맛있을 것이다 결론 내면 연역법
나머지가 "아마도" 맛있을 것이다 라고 결론내면 귀납법
설명이 살짝 이상한거 같은디 - dc App
사과는 맛있다 라는 전제에서 상자의 사과는 모두 맛있다를 결론내면 연역 그동안 먹어온 사과는 전부 맛있었으니 이 상자의 사과또한 전부 맛있을 것이다. 가 귀납 아님? 그리고 결론을 내는 건대 아마도가 들어가면 안돠지 - dc App
"아마도"가 95% 유의확률
너무 통계적 귀납법 한정 아닌가, 수학적 귀납법은 그냥 결론을 내버림 - dc App
생각해보니 수학적 귀납법은 기존의 귀납법과 다른 개념이니까 귀납법 설명할때는 아마도가 맞긴하네 - dc App