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逻辑判断知识点总结
逻辑判断知识点总结
逻辑判断:
注意复习逻辑判断要分析历年真题中的各种题型比例重点练习。
推理类虽然知识点多,但是题不一定多。
论证类虽然知识点少但考的不少。
要根据历年题型分布确定重点。
┏1、推理:
翻译推理、真假推理、分析推理、归纳推理
│
结构:
判断推理:
│
│
└2、论证:
加强论证、削弱论证
■翻译推理:
第一步:
翻译(成败关键)
1、充分条件(前推后)p---→Q。
---P是Q的充分条件满足p,必然Q;不满足p,不必然Q,则p是Q的充分条件。
特点词:
......必须.......
如果.....那么.....
所有......都......
只要.....就.......
.....是........
为了....一定.....
可体现因果关系的句子(无连接词形式)
例:
人活着必须呼吸人活着>>必须呼吸;人不活着>>>不一定呼吸
2、必要条件(后推前)p←Q。
如果没有事物情况p,则必然没有事物情况Q;如果有事物情况p而未必有事物情况Q,p就是Q的必要条件。
特点词:
只有.....才......
......才......
除非.....否则.....除非P否则不QQ--->p
p是Q的必要条件
■◆谁是条件谁在后边
1、p的基础是Q。
p--->Q
2、p是Q的基础。
Q---->p
例:
好好学习→考上大学好好学习是考大学的必要条件。
或者p,或者Q-p-->Q;-Q---->p
要想考上大学必须好好学习
---------------------------------------
▲单句判断:
●几种关系:
所有的(凡是)S都是PS--->P
所有的(凡是)S不是PS---->-P
没有S是PP--->-S----等价--S--->-P
没有S不是PS--->P
不是S都是P-S--->P
不是S都不是P-S--->-p===>P--->S
◆否定关系
○并非所有的A都是B=有的A不是B
○并非有的A是B=所有的A都不是B
注意:
出现"并非"时候“所有的”改“有的”,“是“改”不是“
举例:
并非所有爱吃辣的人都是四川人===有的四川人不爱吃辣的。
并非有的四川人爱吃辣。
=======所有的四川人都不吃辣。
◆等价关系:
○所有的A都不是B===所有的B都不是AAB并列关系.例如:
所有的男老师都不是教授;===所有的教授都不是男老师。
○有的A是B=====有的B是AAB相交关系例如:
有的教授是女老师;===有的女老师是教授
◆推出关系:
○所有的A都是B====得到两句话----有的A是B、有的B是A
举例:
所有的牛都是动物。
===有的牛是动物、有的动物是牛。
○某a(这里指个体)是B可以====》有的A是B
无法====》所有的A都是B
举例:
小张爱吃辣,小张是四川人。
可以====有的四川人爱吃辣。
不可以===所有的四川人爱吃辣。
▲复句关系:
○A且B===》C且D
逆否命题转换-(C且D)===》-(A且B)
摩根公式转换===》-C或-D===》-A或-D
最终转换:
-C===>-A或-B和-D===>-A或-B
★结论:
-C===>-A或-B和-D===>-A或-B(“且”可以单拆后)
○A或B====>C或D
转换A====>C或D和B====>C或D(“或”可以单拆前)
★结论:
“且”可拆后“可”者拆前。
⊙小结:
“或”在前“且”在后可单拆。
其他形式都退不出来可知。
A或B===C且D
▲双“如果”:
A---->(B--->C)等价于A且B---->C例:
“如果商品房价格太高,那么,如果不注意改善质量,商品房的销量就会下降”
▲或者关系:
-A即B-B即A例”李强考上公务员,或者孙玲未考上研究生“-李强考上公务员即--->孙玲未考上公务员
▲确定信息找不到确定信息时:
当A推出-A那么结果就是-A(谁后谁对)就是A---->-A结果:
-A
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第二部:
推理
p→Q===》-Q→-p逆否命题
★注意:
”有的A是B”这种”有的“没有逆否命题!
p→Q四类情况:
1、p→Q
2、-Q→-p
3、-p→不一定(可能Q也可能-Q)
4、Q→不一定(可能p也可能-p)
○摩根公式:
-(p或Q)==》-p且-Q
-(p且Q)==》-p或-Q
■真假推理
1、矛盾关系
▲三种关系:
2、反对关系
3、包容关系
1、矛盾:
一真其余全假;一假其余全真;(两个互相矛盾的说法甲说“是A”,乙说“不是A”,既为矛盾,其中必有一真或必有一假,真假确定在二者之间,其它人的话即可判断了)
要点:
找到矛盾关系。
1、对象相同才存在矛盾关系。
否则不存在矛盾关系。
2、A→B与A且-B矛盾。
“天下雨”→“地就湿”与“天下雨”且“地不湿”是矛盾关系.
2、反对关系。
两个“有的”必有一真。
(有的员工会电脑与有的员工不会电脑)
两个"所有"必有一假。
(所有员工都会电脑与所有员工都不会电脑)
3、包容关系。
一真前假;一假后真。
解释:
如--A→BA与B有一个是真的那肯定A是假的,如果是A真的那就推出B也是真了,没道理;
例:
“天下雨地就湿”只有一真那“天下雨”是一定假的,如果“天下雨”了那推出“地一定湿”了,没道理。
A与B有一个是假的那肯定B是真的,如果是B假的那就推出A也是假了,没道理;
例:
“天下雨地就湿”只有一假那“地就湿了”是一定真的,如果“地没湿”那推出“天下雨”假了,也没道理
▲约束条件:
2真2假n真n假时候找到矛盾或者全同关系,,从确定推出不确定关系。
典型例题:
某珠宝商店失窃,甲乙丙丁四个人涉嫌被刑拘审,四个人口供如下:
甲:
“案犯是丙”。
乙:
“丁是案犯”。
丙:
“如果我作案,那丁是主犯。
”。
丁:
“作案的不是我。
”。
四个人口供其中只有一个假的。
问:
如果以上判断为粘,则哪项是真的?
(B)
A:
所假话的是甲,作案的是乙B:
说假话的是丁,作案的是丙和丁。
C:
说假话的是乙,作案的是丙D:
说假话的是丙,作案的是丙。
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■分析推理
1、答案信息充分。
两种类型
2、题干信息充分
答案信息充分:
当答案信息充分时:
如A是...B是...C是...就是从答案分析入手,
题干信息充分:
当题干信息充分时分析题干。
原则是:
找极端信息(最大、最小的)
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■归纳推理:
题型“美国科学家发现,雄性非洲...鱼能通过观察........”由此可以推知()。
第一步:
确定主体词。
主题词越具体越好,最好在题干中能找到。
客体越大越合适。
如“我手里有一个苹果”和“我手里有一个水果”就是客体越大越合适。
第二步:
排除无关项。
无中生有(文中没有提到,莫名猜测)、偷换概念(概念大了,或者小了,或偏了)、强加比较。
都要排除。
第三步:
答案。
做题顺序中注意:
“可以推出”题型:
有一个正确,从上到下;“不能推出”题型:
三个正确,从下到上。
注意第二步问题。
●数学推理:
注意一点:
A>BC>D===>AC>BD两个说的要是同一个内容。
例题:
在世界总人口中,男女比例相当,但黄种人是大大多于黑种人的,在其他肤色人种中,男性比例大于女性。
由此可见()
A、黄种女性多于黑种男性
B、黄种男性多于黑种女性
C、黄中男性多于黑种男性
D、黄种女性多于黑种女性
解析:
黄种人>黑种人;由于总人口男女比例相当但其他人种“男>女”可得出在黄和黑两种人种里女>男。
这样总人口男女比例才相当。
也就是:
黄>黑女>男
结论:
黄女>黑男且两个说的都是黄种人和黑种人的比例。
选A正确
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■形式逻辑:
■论证类
一、读取论证结构。
二、确定加强削弱内容。
一句话加强:
1、弱加强。
a、再说一遍或换个角度、举个例子。
或者解释一下。
2、强加强。
(比较)a、旁人不灵。
b、没我不行。
建立联系:
A-->B│
A-->C│B--->C
A--->B│
-A│找出-B就是-A
总之就是寻找孤立主体间联系。
三、答案
▲削弱
一句话削弱:
和加强相反:
反说一遍或举个反例(解释);
强削弱:
旁人灵、没我也行。
两句话削弱:
两者之间“搭桥”
1、否定前提:
A--->B|-A或A且-B(最强)
2、注意典型错误:
-A且B
▲比例论证
类型:
设计比例问题、百分比、倍数等。
要点:
想清分子与分母问题。
分母扩大削弱、分子扩大加强。
涉及的范围不一样,比例不一样。
如“男生研究生比女生多”可能是男生总数多,所以多等等。
▲原因解释:
1、单因解释,“最能解释上述的是..”,a、解释现象(符合性验证,类似定义判断)。
b、解释矛盾(找到两者联系那个),如:
A-->C,C-->B,A-->C
2、多因解释,找无关项,其他擦边就行。
■类推比较
1、推理类比。
“与题干推理结构相似的是...”,重在看结构,正确性不用考虑。
2、论证类比。
“与题干推理方式类似的是...”重在看推理,求同、求异、共变为重点。
求同:
你有我有大家有。
“你吃蘑菇了他。
吃蘑菇了,大假都吃蘑菇了,中毒的人都吃了求异:
作比较,“比较健康人和不健康人”
共变:
两个共同变化,你多他少,你少他多。
“施肥多,产量就高;施肥少,产量就少。
”
谬误型:
看点:
1、概念--强加联系,偷换概念。
2、论题--答非所问
3、论证--基于一个不正确的前提,使用了一个不正确的方法。
“多数人都投票说你是小偷,如果你不是为什么大家会选你?
”
--反面证明不了就说你不对。
----“你不能证明你没做,就说明你做了”
--证明了不存在,就说存在“你证明不了外星人存在,就说明外星人不存在”
■日常逻辑(论证类)
题型:
实验得出结论
1、对比实验。
加强:
就是没有其他原因了;削弱就是有其他原因。
“一组参加了某培训成绩,比没参加某培训的成绩好。
”
2、抽样/类比实验。
加强:
抽样具有典型性。
削弱:
样本特殊。
“在A处的某方法实验证明有利于解决某问题,推出在所有地方也用此方法也可行”
3、数据共变,加强:
解释原因(说明为什么会这样);削弱:
因果倒置(原因和结果可以相反)。
“两个数据同时发生变化”
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