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这个题问的挺好。
能看出你Helr分类基本可以熟练使用了。但是，有些地方你还需要精雕细琢：
1. 相关果因推理一定是果因推理，而不是因果推理。因为有果必有因，但有因不一定有果。两件有相关性的事件先后或者同时发生，他们两个作为是某件事的“果”而存在是必然的，是不可逆的（因为已经发生了）。我们一定是试图发现一件事是不是另一件的“因”。换句话说，其推理模式必须是：A与B先后或者同时发生，结论必须是A或者B是另一个的因。
这道题不满足相关果因推理的模式，因为结论不是因。
这道题可以是因果推理：题干中的因+额外的因，导致无法退出原来的果。或者理解成“拆桥”也可以：原因果关系建立在一个assumption基础之上，我直接把这个assumption给否定了，就直接削弱了因果关系，等于把因果关系的“祖坟”给扒了。
只要是质疑assumption的题，就很可能同时是除了因果推理之外的另一类，因为类比，统计枚举，和方案其实都是在质疑assumption（不信你可以回头再看一看CQ）。
这题主要的问题是bias data：大truck比小truck事故少，结论大truck好。作者不当的假设：The data itself is representative。我如果可以质疑“事故的数据是建立在一个比较小的sample data base”，也就是说data is bias，则削弱了结论的有效性。
所以这题是一道统计枚举题。
这题的因是数据，核心假设一定是跟数据直接相关的（数据有效性）。虽然涉及对比，但核心假设并不是两者的相似性，所以说是类比推理有点儿勉强了。果因推理和相关果因推理就更不可能了，因为结论不是“因”。
你现在马上就要有对逻辑的理解的质变了，我建议你试着用你学到的知识解答一下论坛上别人的问题，把你的推理过程展示出来，对了，可以帮助别人回报论坛，错了我帮你指出来，你肯定可以从错误中发现自己的知识漏洞和薄弱点。你看怎么样？ |
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发表于 2016-3-26 06:23:24
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