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1
「规则是什么」的正确含义是?
解析:「规则是什么」指的是:规则是大家说好一起照着做的约定。
2
判断:隔一段时间再复习一遍,比一口气念很多遍更管用。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
3
在学习「照顾小生命」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。给花草浇水,对小动物轻一点,都是在照顾生命。
4
下列关于「情绪没有对错」的说法中,属于常见错误的是?
解析:这是初学者最常犯的错误:觉得生气就是坏孩子。正确理解应回到定义——有某种情绪是自然发生的,不是犯错。
5
关于「二项分布」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是二项分布判定过程的关键环节:各次试验相互独立且 p 保持不变。
6
下列表述中,描述的是「给想法找证据」而不是「承认自己看错了」的是?
解析:「给想法找证据」与「承认自己看错了」同属事实还是猜测,但前者强调:有证据支持的猜测,才能更靠近事实。
7
判断:同一律要求在同一思维过程中,概念与命题必须保持自身的确定性。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
8
下列关于「从小事里练判断」的说法中,属于常见错误的是?
解析:这是初学者最常犯的错误:事情太小就不用想。正确理解应回到定义——每天的小选择,都是在练习做判断。
9
在学习「别人为什么这样做」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。每个人做事,背后常常有自己的理由。
10
判断:标准差与原始数据同量纲,变异系数才可用于不同量纲间的比较。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
11
下面关于「什么是结果」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「什么是结果」的定义。结果是事情发生之后得到的那个样子。
12
下列表述中,描述的是「不懂就问到底」而不是「提问前先想一想」的是?
解析:「不懂就问到底」与「提问前先想一想」同属会提好问题,但前者强调:别人回答后还可以接着问,一直问到明白。
13
在学习「看看消息从哪来」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。要问一问消息是谁说的,他可靠不可靠。
14
判断:正态分布的偏度为 0、峰度为 3,约 95% 的观测落在均值 ±2 个标准差内。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
15
判断:定义项不能直接或间接包含被定义项,否则属于循环定义。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
16
下列关于「大胆提问」的说法中,属于常见错误的是?
解析:这是初学者最常犯的错误:怕被笑话就不敢举手。正确理解应回到定义——不知道就说不懂,然后问出来,这很勇敢。
17
在学习「两类错误与检验功效」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。第一类错误是弃真,第二类错误是取伪,功效等于 1 减去第二类错误概率。
18
判断:高兴、生气、害怕、难过,都是正常的情绪。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
19
在学习「我和别人一样」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。我和别的小朋友在很多地方是相同的。
20
判断:二项分布描述 n 次独立重复试验中成功次数,参数为 n 与 p。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
21
在实际场景中使用「矛盾关系的应用」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住矛盾关系的应用的判断依据:由 A 真可推 O 假,由 A 假可推 O 真。
22
下列表述中,描述的是「一起做事要商量」而不是「轮流和等一等」的是?
解析:「一起做事要商量」与「轮流和等一等」同属和大家在一起,但前者强调:几个人一起做事,先把规则和分工说清楚。
23
下列表述中,描述的是「大胆提问」而不是「一起找答案」的是?
解析:「大胆提问」与「一起找答案」同属好奇与提问,但前者强调:不知道就说不懂,然后问出来,这很勇敢。
24
在学习「把感受说出来」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。把喜欢的理由讲出来,别人也更能懂你的心意。
25
「概念的限制与概括」的正确含义是?
解析:「概念的限制与概括」指的是:限制是增加内涵、缩小外延;概括是减少内涵、扩大外延。
26
关于「什么是猜测」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是什么是猜测判定过程的关键环节:猜测可能对,也可能错。
27
判断:置信水平 95% 指长期重复抽样中约 95% 的区间会包含参数真值。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
28
在学习「问题的不同种类」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。问题有的问是什么,有的问为什么,有的问怎么办。
29
在学习「形式谬误」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。形式谬误是推理形式无效的错误,与内容无关。
30
「数据清洗与整理」的正确含义是?
解析:「数据清洗与整理」指的是:数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
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