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归纳推理可分为完全归纳推理和不完全归纳推理。
不完全归纳推理又可分为
简单枚举归纳推理、科学归纳推理、概率预测推理和统计推理。
除完全归纳推理之
外，其余的全是前提与结论之间没有蕴含关系的或然性推理。
完全归纳推理
完全归纳推理，又称完全归纳法。
它是通过考察某一类事物中每一个对象的
情况，从而概括出关于该类事物情况的一般性结论的推理。
例如，德国数学家弗里德里希·高斯在10岁时曾迅速而准确地得出老师出的一
道算术题的答案。
这道题是这样的：
1+2+3+…+98+99+100=?
这道题如果用普通加法算得用好多时间，而且容易出错。
高斯发现，从1到100
这些数，两头对称的两个数相加得数都是101。
而两头对称的数，在1到100中共有
50对。
于是他把lOlx50便得出5050这一答案。
在这里，高斯就是用完全归纳推理的
方法得出“两头相加为101”
这一结论的。
完全归纳推理有很大的局限性。
它要求对一类事物的全部分子都进行考察才
能得以推出结论。
简单枚举归纳推理
亦称“不完全归纳法”
、“简单归纳法”
。
这是一种只根据部分对象个体具有某
种属性而作出概括的推理方法。
具体地说，就是通过对某类事物部分对象的考察，
以及列举若干经验事例，发现某一属性在一些同类对象中不断重复而又没有遇到
与此相矛盾的情况，从而得出该类事物都具有某种属性的一般性结论。
简单枚举的特点是没有列举全部或无法列举全部事例，把仅属于部分对象个
体的性质当做全体对象的一般属性做出判断，而且又未通过理论证明，因此结论
不一定是可靠的，是非确定性的结论，也就是说，结论可能为真也可能为假。
虽然
如此，但它在人们的认识过程中仍然具有重要作用。
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