generalizations是什么意思，generalizations的意思翻译、用法、同义词、例句

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专业解析

Generalizations（一般化/概括）指基于特定观察或有限实例，推导出适用于更广泛类别、群体或情境的普遍性结论或陈述。其核心在于从个别到普遍的推理过程，但结论的准确性高度依赖于原始样本的代表性和推理逻辑的严谨性。

详细解释与要点：

1. 定义与核心特征

   Generalization 是通过分析具体事例的共同特征，形成普适性规则或结论的认知过程。例如，观察到“多只天鹅是白色的”后得出“所有天鹅都是白色的”即为一种概括（尽管该结论因黑天鹅的存在而被证伪）。它简化认知、辅助预测，但过度简化可能导致刻板印象或错误结论。

2. 类型区分

   • 有效概括：基于充分、多样本的科学归纳（如“金属受热膨胀”经反复实验验证）。
   • 草率概括（Hasty Generalization）：因样本不足或偏差导致的逻辑谬误（如因一人行为断言某群体特质）。
   • 统计概括：通过数据推断群体趋势（如“70%用户偏好功能A”）。

3. 跨领域应用与风险

   • 科学研究：建立理论模型（如牛顿力学概括物体运动规律），但需警惕样本偏差。
   • 社会科学：分析文化或社会模式时，过度概括可能强化偏见。
   • 机器学习：算法从训练数据归纳规律以预测新数据，泛化能力是关键指标。

4. 提升概括可靠性的原则

   • 样本代表性：确保观察案例覆盖多样性（如不同地域、时间、群体）。
   • 逻辑严谨性：区分相关性与因果性，避免混淆（参考《批判性思维工具》）。
   • 可证伪性：保留修正空间（如“当前证据表明多数情况下A导致B”）。

权威参考来源（内容基于以下学术及专业资料，链接需访问相关平台验证）：

• 斯坦福哲学百科全书《科学中的归纳》条目 (plato.stanford.edu)
• 《社会心理学》第12版，Myers & Twenge（学术出版社）
• MIT《机器学习导论》课程笔记 (ocw.mit.edu)
• Paul, R. & Elder, L. (2012). 《批判性思维工具》. 英文第3版.

（注：实际链接有效性需以当前访问为准，建议通过学术数据库或出版社官网检索具体文献。）

网络扩展资料

“generalizations”（单数形式为generalization）是一个名词，指从具体事例中总结出普遍规律或结论的过程或结果。以下是详细解释：

核心含义

1. 归纳与普遍化
   指通过观察多个具体案例，提炼出适用于更广泛范围的规律、原则或结论。例如：

   “通过实验发现所有测试的金属都导电，科学家得出‘金属导电’的概括性结论。”

2. 简化与抽象化
   将复杂现象简化为更通用的表述，忽略细节以突出共性。例如：

   “经济学中的‘理性人假设’是对人类行为的概括。”

应用领域

• 科学：通过实验数据形成理论（如牛顿定律是对物体运动的概括）。
• 逻辑学：归纳推理的核心步骤，即从特殊到一般。
• 日常生活：形成刻板印象（如“北方人豪爽”）或经验法则（如“早睡早起身体好”）。

注意事项

• 过度概括风险：若样本不足或存在偏差，可能导致错误结论（如“所有天鹅都是白的”后被黑天鹅推翻）。
• 学术写作：需明确标注适用范围和证据支持，避免绝对化表述。

相关词汇对比

• 假设（Hypothesis）：未经证实的猜想，而generalization需基于已有事实。
• 刻板印象（Stereotype）：带有偏见的概括，常忽视个体差异。

如需进一步了解，可参考逻辑学或统计学相关文献，学习如何合理构建和验证概括性结论。

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