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우리와 관련된 개념은 우리 언어의 요청에 따라 두 가지 용도로 사용됩니다.

무언가의 확장

일반화됩니다 의미 확장 또는 무언가의 전파 , 뭔가 긍정적 인, 또는 실패, 뭔가 부정적입니다.

즉, 컴퓨팅과 같은 지식의 일반화는 사람들이 영구적으로 정보를 전달하고 의사 소통을 유지하기 때문에 매우 긍정적 인 영향을 미쳤으며 질병의 일반화는 다음과 같은 사회 또는 커뮤니티에서 매우 부정적인 시나리오를 암시 할 것입니다. .

특정한 것에서 도출되는 결론

다른 한편으로이 개념은 특정한 것에서 도출 될 수있는 일반적인 결론을 지정하는 데 사용됩니다.

일반화는 특정 유형의 관찰에서 보편적 인 결론을 내리는 과정입니다.

이것은 일반적으로 특정 또는 일반 사이의 논리적 단계가 불가능하지만 그 사용은 과학으로 제한된다는 사실에 기반합니다.

일반적으로 가설을 생성하는 데 사용되며 당연히 추측이고 부분적인 질문이며 검증하려면 실험을 거쳐야합니다.

일반화가 담론의 요청으로 사용될 때, 불일치, 즉 일치하지 않는 일반화에 빠지는 것이 일반적이기 때문에주의를 기울여야합니다. 특히 사회의 민감한 문제에 관해서는 특히 그렇습니다.

사람들은 자신에게 일어나는 일, 자신의 환경과 세상에서 관찰되는 사건에 대해 지속적으로 주관적인 분석을하고 있습니다. 결정을 내리려면 먼저 우리 주변과 세상에서 일어나는 일을 아는 것이 중요하기 때문입니다.

일반화 문제

한편, 그것이 일반화 될 때, 우리는 항상 사실 인 구체적인 현실의 모델을 얻지는 않을 것이며, 예를 들어 특정 관찰과 일반 관찰 사이의 전환 부족은 잘못된 모델로 이어질 수 있습니다.

일반화는 당연히 자신에게 불리한 상황이나 상황을 숨길 필요가있을 때 정치 지도자들과 주지사가 일반적으로 사용하는 방식입니다. , 불편하거나 논란의 여지가있는 장소에 놓이는 질문을 조작하는 임무가 있습니다.

논리 및 통계에서의 응용

일반화는 논리 ( 유효한 증명 및 추론의 원리를 연구하는 철학 의 한 분야) 내 에서 기본 요소 이며 또한 인간의 추론을 요구합니다.

유효한 연역적 추론은 필수 기준으로 일반화됩니다 . 어쨌든 일반화는 다른 분야에 적용될 수있는 개념입니다.

우리가 일반화 할 때, 우리는 그 개인에 대해 이미 알고있는 것과 같은 속의 사물 그룹에 귀속되며, 특정 세부 사항이나 사례의 전형적인 예외에서 추상화합니다. 예를 들어, 일반적으로 우리는 가을에도 여전히 좋은 날씨를 유지합니다. 따라서 우리는 일반적인 것, 습관적인 것, 가장 자주 발생하는 것을 말합니다.

우리는 귀납법을 통해 일반화합니다. 즉, 때로는 무의식적으로 때로는 의도적으로 특정 경험을 추가합니다.

예를 들어, A와 B라는 두 가지 개념이 있습니다. A는 개념 B의 각 인스턴스가 개념 A의 인스턴스이기도하고 개념 B의 인스턴스가 아닌 개념 A의 인스턴스가있는 경우에만 B의 일반화입니다. 예 : Ser Human은 여성의 일반화입니다. 모든 여성은 인간이기 때문에 더 이상 나아 가지 않고 여성, 남성이 아닌 인간이 있습니다.

반면에 통계는 일반적으로 커뮤니티와 관련된 특정 주제에 대한 분석을 수행하고 그로부터 얻은 결과를 더 큰 사회로 전송할 때 일반화를 사용합니다.

일관된 정보 일 수 있지만 오류의 여지가있을 가능성이 높으므로이를 고려해야합니다.