归纳法一般指归纳推理，是一种由个别到一般的推理。由一定程度的关于个别事物的观点过渡到范围较大的观点，由特殊具体的事例推导出一般原理、原则的解释方法。
1、归纳推理的思维进程是从个别到一般，而演绎推理的思维进程不是从个别到一般，是一个必然地得出的思维进程。
2、归纳推理除了完全归纳推理前提与结论间的联系是必然的外，前提和结论晌友衫间的联系都是或然的，也就是说，前提真实，推理形式也正确，但不能必然推出真实的结论。
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1、归纳可分为完全归纳法和不完全归纳法。完全归纳法是前提包含该类对象的全体，从而对该类对象作出一般性结论的方法。
2、归纳和演绎宴腔反映了人们认识事物两条方向相反的思维途径，前者是从个别到一般的思维运动，后者是从一般到个别的思维运动。
3、归纳推理是从认识研究个别事物到总结、概括一般性规律的推断过程告洞。在进行归纳和概括的时候，解释者不单纯运用归纳推理，同时也运用演绎法。
4、科学归纳推理由于其主要特点是考察对象与属性之间的因果联系，因而有助于引导人们去探求事物的本质，发现事物的规律，从而比较可靠地把感性认识提升到理性认识。
所谓归纳法或称归纳推理(Inductive reasoning)，是在认识事物过程中所使用的思维方法。有时叫做归纳逻辑是指人们以一系列经验事物或知识素材为依据，寻找出其服从的基本规律或共同规律，并假设同类事物中的其他事物也服从这些规律，从而将这些规律作为预测同类事物的其他事物的基本原理的一种认知方法。
它基于对特殊的代表(token)的有限观察，把性质或关系归结到类型；或基于对反复再现的现象的模式(pattern)的有限观察，公式表达规律。
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不完全归纳推理是统计推理归纳事务中比较常用的一种方法。由于完全归纳推理具有一定的局限性和不可实现性，当需要归纳推理的单位数量过大，例如：某乡镇5000名农民均在最低生活标准以下。在这个命题下，归纳者若需要遵循完全归哪州纳推理原则，就需要调查全部5000名农民的实际情况，对集合内所有要素进行逐一了解，这是一种不实际的推理原则。而不完全统计是相对完全统计而言，在集合中抽取少量或具有代表性的元素
完全归纳推理，又称“完者手全归纳法”，它是以某类中每一对象（或子类）都具有或不具有某一属性为前提，推出以该类对象全部具有或不具有该属性为首缓嫌结论的归纳推理。
归纳法（Mathematical Induction、MI、ID）是一种数学证明方法，通常被用于证明某个给定命题在整个（或者局部）自然数范围内成立。除了自然数以外，广义上的数学归纳法也可以用于证明一般良基结构，例如：集合论中的树。这种广义的数学归纳法应用于数学逻辑和计算机科学领域，称作结构归纳法。
虽然数学归纳法名字中有“归纳”，但是数学归纳法并非不严谨的归纳推理法，它属纤兆于完全严谨的演绎推理法。事实上，所有数学证明都是演绎法。
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最简单和常见的数学归纳法是证明当n等于任意一个自然数时某命题成立。证明分下面两步：
骨牌一个接一个倒下，就如同一个值到下一个值的过程。
证毁岩租明当n = 1时命题成立。
证明如果在n = m时命题成立，那么可以推导出在n = m+1时命题也成立。（m代表任意自然数）
证明第一张骨牌会倒。
证明只要任意一张骨牌倒了，那么与其相邻的下一张骨牌也会倒。
这种方法的原理在于：首先证明在某个起枣巧点值时命题成立，然后证明从一个值到下一个值的过程有效。当这两点都已经证明，那么任意值都可以通过反复使用这个方法推导出来。把这个方法想成多米诺效应也许更容易理解一些。例如：你有一列很长的直立着的多米诺骨牌，如果你可以：
那么便可以下结论：所有的骨牌都会倒下。
归纳法是一种数学证明方法，通常被用于证明某个给定命题在整个（或者局部）滑棚自然数范围内成立。
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归纳法原理：最简单和常见的数学归纳法是证明当n等于任意一个自然数时某命题成立。证明分下面两步：证明当n= 1时命题成立。假设n=m时命题成立，那么可信者则以推导出在n=m+1时命题也成立。（m代表任意自然数）
这种方法的原理在于：首先证明在某个起点值时命题成立，然后证明从一个值到下一个值的过程有效。当这两点都已经证明，那么任意值都可以通过反复使用这个方嫌滑法推导出来。把这个方法想成多米诺效应也许更容易理解一些。
参考资料百度百科 数学归纳法
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归纳法一般指归纳推理，归纳推理是一种由个别到一般的推理。由一定程度的关于个别事物的观点过渡到范围较大的观点，由特殊具体的事例推导出一般原理、原则的解释方法。
自然界和社会中的一般，都存在于个别、特殊之中，并通过个别而存在。一般都存在于具体的对象和现象之中，因此巧搭丛，只有通过认识个别，才能认识一般。
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现代归纳逻辑则主要研究概率推理和统计推理。归纳推理的前提是其结论的必要条件。
其次，归纳推理的前提是真实的，但结论却未必真实，而可能为假。如根据某天有一只兔子撞到树上死了，推出每天都会有兔子撞到树上死掉孝樱，
这一结论很可能为假，除非一些很特殊的情况发生，比如地理环境中发生了什么异常使得兔子必以撞树为快。
我们可以用归纳强度来说明归纳推理中前提对结论的支持度。支持度小于50%的，则称该推理是归纳弱的；
支持度小于100%但大于50%的，称该推理是归纳强的；归纳推理中只有完全归纳推理前提对结论的支持度达到100%，支枝亏持度达到100%的是必然性支持。
参考资料来源：百度百科-归纳推理
