决策与推理
如何通过理性思考和逻辑推理改善决策和行动
如何通过理性思考和逻辑推理改善决策和行动改善决策和行动需要理性思考和逻辑推理。
这是一种系统性的方法，可以帮助我们更好地理解问题、找到最佳解决方案以及制定正确的计划。
下面，让我们探讨一下如何通过理性思考和逻辑推理改善决策和行动。
1. 审慎分析问题理性思考和逻辑推理需要从问题的本质入手，分析问题背景和相关信息，找到实质性的关键点。
为此，我们需要对所面对的问题进行审慎的分析。
首先，要明确问题的定义，确定问题所在，以便能够以正确的角度探讨问题。
其次，要收集和整理所有有关信息。
其中需注意以下问题：1) 对来源进行甄别，选择来源可靠的信息；2) 注意对信息的真实性进行筛选和核实；3) 对信息的重要性和可靠性进行评价。
2. 进行逻辑推理在整理和分析问题后，需要进行逻辑推理。
逻辑推理能够帮我们发现问题，找到问题背后的根源，更好地找到解决方案。
推理的基础是理性的抽象思维能力。
它通过分析问题的内在联系和逻辑关系，分层次、层次推进得到分析结论的方法。
按照逻辑推理的流程进行分步分析，强制认真地思考，而非直觉性地简单判断。
3. 做出决策在进行逻辑推理后，我们将得到有关问题的各种信息，可根据事实和数据做出决策。
决策的基础是信息和分析的结果。
在做决策时应权衡各类影响因素。
另外，我们还需要明确决策的后果，并根据需要进行调整。
决策需要依据事实和逻辑推理的结果制定计划和行动计划。
4. 制定行动方案在制定行动方案时，需要遵循逻辑和合理化的原则。
我们需要分析各种行动的潜在结果，挑选最具前瞻性的方案，并建立一个可操作的开放式计划，否则得到的是不明确和不可行的行动计划。
行动计划应适应改变和调整，以确保解决方案的有效性。
总结：总之，理性思考和逻辑推理对于改善决策和行动非常关键。
这需要具备分析和评价的能力，同时还需要根据事实和数据做出决定。
制定行动计划需要遵循逻辑和合理化的原则，并具备灵活性。
通过这些方法，我们可以更好地处理问题，做出更加明智和可行的决策。
逻辑推理与直觉决策的利弊比较
逻辑推理与直觉决策的利弊比较导言在人类的决策过程中，逻辑推理和直觉决策是两种不同的方式。
逻辑推理是通过分析事实和数据，进行推断和演绎，以达到合理决策的过程。
而直觉决策则是基于个人经验、感觉和直觉进行决策。
本文将探讨逻辑推理和直觉决策的利弊，并对二者进行比较。
逻辑推理逻辑推理是基于逻辑规则和理性思维进行的决策过程。
它需要收集足够的信息和数据，并通过分析和推理来得出结论。
逻辑推理的优点如下：1.精确性：逻辑推理的结果通常是精确和准确的。
它基于事实和证据，避免了个人主观意见的影响。
2.逻辑性：逻辑推理是从前提出发，经过逻辑推断得出的结论。
它能够清晰地展示决策的过程，并提供一种合乎逻辑的思考方式。
3.可靠性：逻辑推理的过程是可重复的，即使在不同的情境下也可以得到相同的结果。
这使得它在决策中更加可靠和可信。
然而，逻辑推理也存在着一些劣势：1.时间消耗：逻辑推理需要收集和分析大量的信息和数据，这需要时间和精力。
2.信息不完全：在现实生活中，往往无法获得完全准确和全面的信息。
逻辑推理可能受到缺乏信息的限制，导致决策结果可能存在一定的不确定性。
直觉决策直觉决策是基于个人经验、感觉和直觉进行的决策过程。
它依赖于内在的感知和洞察力，从而迅速做出决策。
直觉决策有以下优点：1.快速性：直觉决策不需要多余的思考和分析，可以迅速做出决策。
这使得它特别适用于紧急情况下的决策。
2.简便性：直觉决策不需要大量的信息和数据，减少了时间和精力的消耗。
同时，它也能够忽略一些不相关的因素，使决策过程更加简单。
然而，直觉决策也有一些弊端：1.主观性：直觉决策受到个人主观意见和偏见的影响，可能导致决策结果的不准确性。
2.不确定性：直觉决策通常是基于个人经验和感觉，而不是严格的分析和推理。
这可能导致决策结果存在一定的不确定性。
逻辑推理与直觉决策的比较逻辑推理和直觉决策是两种不同的决策方式，各有其优劣之处。
下面将对两者进行比较：1.决策速度：直觉决策通常更快速，而逻辑推理需要更多的时间。
认知心理学第九章.推理判断决策
肯定前件
肯定后件
条件推理——常见错误
人们接受否定后件式推理要困难得多
人们在错误条件推理中 容易把否定前件、肯定后件式推理 当成有效推理 （甚至认为非Q,非P，得出的结论也正确）
问题的某些内容与个人经验有关时， 这些经验可帮助被试进行推理
二、归纳推理
归纳推理是理论结果不一定正确的推理。其正 确的可能性，要根据样本的代表性和大小来决 定 随时都可能会有一个观察对象的结果推翻之前 的所以观察结论
四、判断与决策
判断：
主要是人们根据已知信息对处在模糊、 不清晰状态的事物或现象进行推断的 过程
A B
决策：
主要是对备选方案进行评价和选择 的过程
四、判断与决策
概率判断：贝叶斯定理：该公式表现了我们应该如何整合概率才能算出新证 据对先验概率的影响，是时间发生概率的精确计算方式。但在日常生活中人 们的概率估计不会那么精确，比较保守或忽略先验概率。
成分理论
它假定推理过程是由一些认知加工成分组成的 操作成分 元成分 知识获得成分
心理模型理论
它强调推理过程中理解的作用。认为人是先理解前提，然后建构心理模型，再借助 已经建构的各种心理模型进行推理，推理过程会受加工能力的限制。
推论错误的来源
没有建构相应的模型 没有评估所建构的全部模型的意义 没有能搜集和建构足够的模型
可性度效应：（与内容效应相关） 人们倾向于判定那些 能够强化他们最初假想的结论为有效
演绎推理——条件推理
否定前件
如果P，那么Q 非P
所以非P 所以非Q
包含一个条件性命题、一个直陈命题、一个
由此得出的结论
如果P，那么Q Q 所以P
所以Q
例： 如果你是一位母亲，那么你有孩子 你是一位母亲 所以，你有孩子
基于规则的推理与决策系统
基于规则的推理与决策系统是一种人工智能技术，它在计算机科学领域得到了广泛应用。
这种系统通过使用一系列预先定义好的规则来进行推理和做出决策，从而模拟人类的思维过程。
在过去几十年中，基于规则的推理与决策系统已经在许多领域取得了显著成就，包括医疗诊断、金融风险评估、工业生产控制等。
本文将重点探讨基于规则的推理与决策系统的原理、应用及未来发展趋势。
基于规则的推理与决策系统的核心思想是将专家的知识和经验转化为一系列规则，并使用这些规则来进行推理和做出决策。
这些规则通常采用“如果-那么”（if-then）的逻辑形式，描述了特定条件下应该采取的行动。
例如，在医疗诊断系统中，可以定义规则“如果患者出现发热且咳嗽，则可能患有感冒”，系统会根据这些规则来对患者的症状进行判断并给出诊断结果。
基于规则的推理与决策系统的优点之一是透明性强，用户可以清楚地了解系统是如何得出结论的。
相比之下，深度学习等黑盒模型往往缺乏解释性，用户无法准确把握系统的决策过程。
透明的推理过程使得基于规则的系统更容易被人接受和信任，特别是在对决策结果要求高度可靠性和稳定性的领域。
另一个优点是易于维护和更新。
基于规则的系统的规则集合可以根据实际需要进行增删改查，使得系统可以随着新知识的积累和业务需求的变化而不断更新和优化。
相比之下，深度学习等模型的训练和优化过程往往较为复杂，需要大量的数据和计算资源，并且在更新时可能需要重新训练模型，成本较高。
在医疗诊断领域，基于规则的推理与决策系统已经得到了广泛应用。
例如，在辅助决策方面，基于规则的系统可以根据患者的症状和检查结果给出可能的诊断和治疗建议，帮助医生快速制定诊疗方案。
在疫情防控方面，基于规则的系统可以根据病毒的传播规律和人群的活动轨迹预测疫情的蔓延趋势，为相关部门和公共卫生部门提供决策支持。
在金融领域，基于规则的系统也发挥了重要作用。
例如，在金融风险评估方面，系统可以根据客户的信用记录、资产状况等信息，给出贷款审批和风险评估建议，帮助金融机构降低信用风险。
心理学中的思维与推理心理学中的逻辑与推理研究
心理学中的思维与推理心理学中的逻辑与推理研究心理学中的思维与推理心理学中的思维与推理是一个重要的研究领域，它探讨了人类的认知过程、推理能力以及决策行为。
在心理学中，对思维的理解可以帮助我们更好地了解人类的认知过程，并为解决实际问题提供指导。
一、思维的定义与类型思维是指人类通过感知、认知和概念化等过程来理解世界和解决问题的心理活动。
它可以分为两种类型：直观思维和概念思维。
直观思维是指在面对问题或情境时，基于直觉和经验进行的快速推理和决策。
它是一种直接、自发的思考方式，常常在日常生活中被广泛运用。
例如，在购物时，我们可以凭借经验和感觉做出选择。
概念思维是指通过比较、分类和归纳等过程，对事物进行抽象和理解的思维方式。
它能够提高我们的概括能力和逻辑思维能力，使我们能够对复杂的问题进行分析和解决。
例如，通过比较多个产品的优缺点，我们可以做出更明智的决策。
二、思维与推理的关系思维与推理是紧密相关的概念。
推理是指通过逻辑和证据进行的判断和推测的过程，它是思维的一种类型。
推理可以分为演绎推理和归纳推理。
演绎推理是根据已知的前提和规则，进行逻辑推断和推理的过程。
它基于形式逻辑，逻辑结构严谨且一致。
例如，“所有人类都是动物，小明是人类，所以小明是动物”。
归纳推理是通过多个个别事例归纳出普遍规律的推理过程。
它基于实证和具体事实，常常用于实际问题的解决。
例如，观察到许多人喜欢喝咖啡，可以归纳出“人们普遍喜欢喝咖啡”。
三、心理学研究中的思维与推理心理学研究中的思维与推理主要关注以下几个方面：1. 问题解决：研究人类在面临问题时的思维过程和策略选择。
例如，在迷宫实验中，研究者发现人们往往通过试错和模式匹配的方式来解决问题。
2. 决策与判断：研究人类在做出决策和判断时的推理和思考方式。
例如，在经济学领域的实验中，研究者发现人们常常受到心理因素的影响，在决策时存在偏见和误差。
3. 逻辑思维：研究人类的逻辑思维能力和推理规则的使用。
人工智能的推理推断和决策方法
人工智能的推理推断和决策方法人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和表现人类智能的学科。
推理、推断和决策是人工智能领域中至关重要的技术之一。
本文将介绍人工智能中的推理推断和决策方法，并深入探讨它们在现实生活中的应用。
一、推理推断方法推理推断是通过已有信息和已有的推理机制从中得出新的结论或发现之间的关系。
推理推断的方法可以分为演绎推理和归纳推理。
1. 演绎推理演绎推理是根据已知的前提和逻辑规则，通过确定性推理得出结论。
它可以分为传统逻辑推理和不确定逻辑推理。
传统逻辑推理是依据逻辑学的基本规则和形式公理进行推理。
其中最著名的逻辑是命题逻辑和谓词逻辑。
命题逻辑主要用于处理简单的命题间的推理，例如当已知A为真，且A蕴含B时，可以推出B为真。
谓词逻辑则用于处理谓词与量词，更为灵活。
不确定逻辑推理是用于处理不确定性信息的推理方法，其中最常用的方法是模糊逻辑和概率逻辑。
模糊逻辑通过引入模糊概念来处理不精确或不完全的信息，如“云彩是模糊的白色”。
概率逻辑则通过将概率引入到逻辑推理中来处理不确定性，如“在下雨的情况下，道路湿滑的概率更高”。
2. 归纳推理归纳推理是通过从具体的事实或实例中总结出普遍规律来进行推理。
归纳推理的方法可以分为归纳泛化和归纳推理。
归纳泛化是从特殊情况中抽象出一般规律。
例如，我们观察到许多坏学生是在游戏时间过长后表现不佳，可以推断出游戏时间过长对学生学习的负面影响。
归纳推理则是通过观察现象、分析数据等方法得出结论。
它通过观察和经验总结概括，可能会受到样本规模、采样偏差等因素的影响。
二、决策方法决策是从多个备选方案中选择最佳方案的过程。
在人工智能领域中，决策问题经常被建模为决策树、马尔可夫决策过程、深度强化学习等形式。
1. 决策树决策树是一种树状的决策图，用于帮助决策者作出决策。
在决策树中，每个分支代表一个决策点，而每个叶节点代表一个可能的决策结果。
决策分析的信息收集和逻辑推理
决策分析的信息收集和逻辑推理决策分析是指通过收集相关信息，并进行逻辑推理，以便在面对困难或者不确定的情况下，做出最佳的决策。
有效的信息收集和逻辑推理是决策分析的重要基础，本文将围绕这一主题展开讨论。
一、信息收集的目的和方法信息收集的目的是为了获取决策所需的数据和信息，以便进行分析和推理。
为了提高决策的准确性和概括性，信息收集应该尽可能获取全面、准确、可靠的信息。
信息收集可以通过多种途径进行，例如调查问卷、访谈、实地考察等。
二、信息收集的主要难点信息收集过程中存在一些主要难点，首先是信息的获取渠道限制，有时候我们无法获得特定的信息，这会影响到决策的准确性。
其次是信息的不确定性，有些信息可能存在误差或者不确定性，需要通过数据分析和概率统计等方法进行处理。
此外，信息的解读和理解也是一个难点，不同的人可能对同一份信息有不同的理解和解读。
三、信息收集的注意事项在信息收集过程中，我们需要注意以下几点。
首先是有效性，要确保收集到的信息与决策相关，不要收集无关或者不必要的信息。
其次是及时性，及时获取信息可以减少不确定性对决策的影响。
最后是可靠性，信息的来源和可靠性应该得到保障，以便做出准确的判断和推理。
四、逻辑推理的基本原则逻辑推理是决策分析的重要方法之一，它基于合理的假设和逻辑关系，通过归纳和演绎等推理过程得出结论。
逻辑推理的基本原则包括严谨性、一致性、非矛盾性和可证伪性，这些原则保证了推理过程的准确性和可靠性。
五、逻辑推理的方法和技巧逻辑推理可以通过归纳法、演绎法和假设测试等方法进行。
归纳法是从个别事实中得出一般结论的推理方法，演绎法是从一般原理中得出特殊结论的推理方法，而假设测试则是通过验证不同的假设来确定最合适的结论。
在逻辑推理过程中，还可以利用对比分析、辩证分析等技巧来提高推理的准确性。
六、逻辑推理的局限性逻辑推理虽然在决策分析中起着重要作用，但是它也存在一些局限性。
一方面，在复杂的决策问题中，逻辑推理可能无法涵盖所有因素和变量，导致结论不准确。
逻辑推理与决策分析的实践案例
逻辑推理与决策分析的实践案例引言逻辑推理和决策分析是现代社会中重要的认知能力，它们在各个领域都有着广泛的应用。
本文将通过几个实际案例，展示逻辑推理和决策分析在实践中的应用，并探讨其对个人和组织决策的重要性。
案例一：购买房产投资假设你是一位投资者，目前正考虑购买一套房产作为投资。
在市场上有多种选择，包括公寓、别墅和商业地产。
你需要通过逻辑推理和决策分析来评估各个选项的优劣，并最终做出决策。
首先，你需要收集房产市场的相关信息，包括各个选项的价格、租赁收益、增值潜力等。
然后，你可以使用逻辑推理的方法来分析各个选项之间的逻辑关系，例如公寓的租赁收益可能相对稳定，别墅的增值潜力可能较大。
接下来，你需要使用决策分析的工具，例如决策树或决策矩阵，来对各个选项进行评估和比较，从而找到最优的选择。
在这个案例中，逻辑推理和决策分析的实践帮助你在购买房产投资时做出明智的决策，最大限度地提升你的投资回报。
案例二：产品开发决策假设你是一家科技公司的产品经理，你的团队正在考虑开发一款新产品。
在决定是否开发这款产品之前，你需要进行市场调研和竞争分析，了解市场上是否存在类似产品以及消费者对这类产品的需求情况。
通过逻辑推理和决策分析，你可以将市场调研和竞争分析的结果与公司的资源和能力进行比较，评估开发这款新产品的潜在风险和收益。
你可以使用逻辑推理的方法来分析产品与市场需求之间的逻辑关系，例如产品的独特性和差异化竞争优势。
然后，你可以使用决策分析的工具，例如决策树或决策矩阵，来对开发这款产品的可行性进行评估和比较。
逻辑推理和决策分析的实践可以帮助你在产品开发决策中权衡各种因素，从而做出明智的决策，最大化公司的竞争优势和市场收益。
案例三：医学诊断决策逻辑推理和决策分析在医学领域中也有着广泛的应用。
假设你是一位医生，你需要对患者的病情进行准确的诊断，并制定合理的治疗方案。
这时，逻辑推理和决策分析可以帮助你进行病情分析和治疗决策。
通过收集患者的病史、症状和体征等信息，你可以使用逻辑推理的方法，根据病理学知识和医学经验，推导出可能的诊断结果。
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满意原则
赫尔伯特· 西蒙（Herbert Simon）提出 满意原则：在决策中尽可能以最少的代价获取满意的结果。一旦发现 有一个选项可以令人满意，或已经足够好，达到让人接受的最低水平， 此时便立即做出选择。 满意原则涉及四个基本问题： 有限目标 欲望水平 搜索方法：试探方法，随机方法，折衷方法 效益准则：在决策中尽可能以最少的代价获取满意的结果。
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经典决策推理
2、不确定条件下的人类决策
1）理性人假设： 古希腊哲学家亚里士多德开创的传统认为，人类是具有 理性的动物，因此人类的判断和决策的基础应该是符合 理性的推理。 理性人的特征 微观经济学中假定的决策者全知全能、头脑冷静，决不 感情用事。
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经典决策推理
演绎推理：条件推理和三段论推理
归纳推理：因果推论、范畴推论和类比推理
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演绎推理 1、条件推理
定义：推理者必须在“如果——那么”命题的基础上得出结论。如果前提p成 立，那么结果q就会发生。 形式：如果p，那么q。p，所以q. 演绎的有效性，不等于演绎的真实性。 演绎效度：演绎的合理性。 肯定前者推论：如果p，那么q。p,所以q。 否定后者推论：非q，所以非p。 否定前者推论：非p，所以非q。 肯定后者推论：q，所以p。 无效的演绎推论 有效的演绎推论
高估低概率事件的出现，而低估高概率事件的出现。 预测暂时未出现的一个事件很可能在最近的将来就要出现。
高估对他们有利的事件的真实概率，低估不利的事件的真 实概率
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其他决策现象
1、削弱我们做出有效决定能力的启发法：
锚定—调整启发法：人们在获得新信息时，难以准确地修 正他们对于时间的最初估计，其判断在很大程度上被锚定 于事件的初始值。 框定效应：选项的呈现方式对最终的选择会产生影响。
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LO—如果卡片的一面是辅音字母，那么另一面 是奇数。S3A2 结论：大部分被试知道检验“肯定前者推论”，很多被试没有检验 “否定后者推论”，反而有些被试试图把否定前者作为检验条件命题 的方法。
进一步研究发现：当环境把各种可能的语言模糊性降至最低，或者该 环境可以激活那些为推理提供有意义情境的图式时，大部分人可以使 用条件推理。
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实用的推理图式：
实用推理图式：人们经常使用实用推理图式（一般性的组 织原则，和特定目标相关，如允许、义务和因果）。
允许情境：当条件推理是以允许陈述的情境呈现时，62% 的被试能正确选择肯定前者和否定后者推论。以和允许条 件无关的抽象陈述情境出现时，11%的被试能推理正确。
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启发式与偏见
在有限理性理论背景下，20世纪70年代，阿莫斯· 特沃斯 基和卡尼曼一起发现了几种常用的启发式： 代表性启发式 易获得性启发式（可得性启发式） 锚定和调整策略（锚定-调整启发式 ）
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1）代表性启发式 代表性（Representativeness）启发式：指人们在决策 中倾向于根据某种信息本身在一类别中的代表性，判断该 信息属于特定类别的概率。人们易忽视基准概率。
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影响因素
（1）气氛效应
（2）前提换位
（3）前提遗忘：由于人的工作记忆的容量有限， 推理时可能由于记不清前提而导致推理错误。
（4） 心理模型（Mental Model） （5） 内容本身的影响
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演绎推理的推动力和障碍物：
1、闭塞效应：在没有考虑到所有可能性的前提下，便做 出了结论。 2 前提措词效应：项目的顺序，某些限定词或否定措词的 使用对于做出结论的影响。
1）、通过练习
2）、获得概率计算的准确消息，并且在做决定时恰当地利用概率 3）、使用主观效用理论 4）、在做决策时努力避免过度自信 5）、在各种可供我们选择的选项间作出推论时要仔细利用推理
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推理
1）、定义：推理是根据定理和证据得出结论的过 程，是从已知条件出发推出一个新的结论或者评 价一个已提出结论的过程。 2）、分为：
类比推理
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其他观点：
Steven Sloman已经分析了人们如何进行推理的实证性数 据，并推论说可以区分出两个互补的推理系统：（1）一 个是联想系统，他设计基于观察到的相似性和时间接近性 的心理操作；（2）另一个是基于规则系统，设计基于符 号间关系的各种操作。
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3.偏见：我们倾向于对我们相信的事情力求确认，而不是 试图否定。当前提和结论的内容看起来很真实时，推理者 往往相信结论的有效性，即使逻辑不充分。
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归纳推理
以观察为基础，归纳得到一个有力的或者很有可能的结论。 它的过程是从具体的事实和观察推理出一个能解释这些事 实的一般性结论。没有一个基于归纳的结论是可以被证明 的，这种结论只能被可得的证据支持，支持的程度或大或 小。 类型： 因果推论
人们会根据样本是否代表（或类似）总体来做判断和选择， 代表性越高的样本，被选中的概率越高。
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2）易获得性启发式
易获得性启发式：一种认知捷径，指个体把他/她容易想 象或回忆的事件视为与特定现象有关的实例，并基于此做 决策。 人们在决策中倾向于把容易想象或回忆的事件判断有更高 的发生概率。
影响事件易提取性的因素有：出现的频率，近期的表征， 新异性，某一事件或事件类别对个体具有独特意义。 合取谬误 和包含谬误
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3）调整启发式
锚定效应与调整启发式：指人们在获得新信息时，难以准 确地修正他们对于事件的最初估计，其判断在很大程度上 被“锚定”于事件的“初始值”。 人的概率判断或主观概率具有下述三个倾向性：
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演绎推理 三段论推理（线性三段论、直言三段论）
三段论（syllogisms）：是指根据两个命题得出结论的演 绎推理。所有的三段论都包括一个大前提、一个小前提和 一个结论。 科学家把大前提的第一项成为主词，公共项称为中词，小 前提的第二个项成为谓词。 心理模型：是指信息的内部表征，它和当前被表征的信息 基本对应。
出题样例
选择题：
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1、如果你预定了一张电影票，已经付了票款且假设不能 退票。可是在你出门要去看电影的时候，突然下起了大雨。 电影院和你住的地方有一段距离，你原来准备骑自行车过 去，可下雨后你不得不花20元出租车去电影院。但是你还 是花了20元坐出租车去看了电影，因为你觉得电影院已经 付了票款，不能浪费掉。这时，你已经陷入了（ ）错误。 A、过度自信 C、事后偏见 B、沉入成本 D、错觉相关
B
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出题样例：
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选择题： 2、当在赌博时，一个人连续输了5次，他会认为第六次获 胜的可能性更大，这时他所用的决策方式是（ ） A代表性启发式 C锚定-调整启发式 B可得性启发式 D概率判断
A
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出题样例：
填空题：
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1、人类的决策行为总是期望使自己能够得到的效用为最 大，因此，在做决策时，人们会使用自己的理性，根据自 己掌握的所有信息做出最优的选择。这是 （期望效用理 论） 的内容。 2、一旦我们已经确定了某一现象的一个可疑原因，我们 很可能会停止搜寻其他可能的或者辅助性原因，此时的错 误被称为 （折扣错误） 判断题：演绎有效性是演绎真实性的必要充分条件。 错
维度（Dimensions） 框架边界（Boundaries）：相关概念：心理账户 参考点（Reference Points）
框架标尺（Yardstick）
框架的焦点（Focus Point）
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经典决策理论
三种决策陷阱
框架盲点：任何一个决策框架都可能是不完备的。 一个人的盲点不可能是所有人的盲点。 框架错位 框架固化
范畴推论
类比推理
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因果推理
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范畴推理
人们为了做出推理，既采用自下而上的策略，也采用自上 而下的策略，自下而上策略师以观察各种实例并考虑各实 例间变异的程度为基础的。从这些观察中，我们抽出一个 原型，它是一个包括很多标准集的范畴，或是一个类似于 范畴的包括增加新的实例，其焦点主要放在那些过去曾经 提供了有用特征的属性方面。 自上而下的策略包括在无数变异中选择性地搜索不变性， 并选择性地组合现有的概念和范畴。
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判断与决策
演绎推理
归纳推理
推理的其他观点
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判断与决策：
经典决策理论
满意原则
启发式与偏见
其他决策现象
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经典决策推理
1、决策框架：是指决策行为理论对真实世界简化 的方法。它存在于每个人的头脑之中。 决策框架的5个基本特征：
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决策与推理
陆柯雯、苏丹、曽银玲、王玉珏、 任冰洁、李宗孝、李凯、耿博
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知识点回顾：
本章核心词：判断、决策、推理 判断与决策的目标：在众多选项中做出选择或者 对机会进行评估
推理的目标：1、从规律演绎得到结论；2、从证 据出发归纳得出结论
丹尼尔· 卡尼曼（Daniel Kahneman）将认知心理学研究 中得到的洞见整合进经济科学，尤其关注不确定条件下的 人类判断与决策，阐明了人类决策如何系统地偏离标准经 济学的预测,奠定了一个新研究领域的基础。卡尼曼为在 这种不确定条件下人类进行决策的行为提出了一套规范的 “前景理论”，这套理论奠定了“行为经济学”的基础。 理论特色：与传统经济学理论的最大不同在于，前景理论 在“有限理性”的基本假设上解释人类的决策行为。