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1
判断:联言命题只有在所有支命题都真时才为真。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
2
下列表述中,描述的是「条件概率」而不是「事件的独立性」的是?
解析:「条件概率」与「事件的独立性」同属概率基础,但前者强调:在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
3
判断:「必然 p」与「可能非 p」互相矛盾,不能同真也不能同假。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
4
关于「别怕说不」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是别怕说不判定过程的关键环节:说不要不等于没礼貌。
5
在学习「道歉和原谅」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。做错了说对不起,被弄难受了可以说出感受。
6
关于「思维形式的构成」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是思维形式的构成判定过程的关键环节:「S」「P」属于逻辑变项。
7
关于「形式有效与内容真实」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是形式有效与内容真实判定过程的关键环节:前提真实而形式无效,结论依然不可靠。
8
下面关于「总体比例的估计」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「总体比例的估计」的定义。总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
9
关于「真值表与重言式」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是真值表与重言式判定过程的关键环节:真值全为真的命题形式是重言式。
10
在学习「时间一直往前」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。时间像河水,只会往一个方向流。
11
在学习「认真听别人的回答」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。得到回答后要认真听,再想一想对不对。
12
判断:累了要休息,休息好才练得进去。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
13
在学习「离散变量与连续变量」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。只能取有限或可数多个值的变量是离散变量;可在区间内取任意值的是连续变量。
14
判断:以偏概全属于归纳谬误,用不充分的样本支撑普遍结论。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
15
在学习「真值表与重言式」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。真值表穷尽列出支命题真假组合下复合命题的真值;永远为真的命题形式叫重言式。
16
下面关于「回归的拟合优度与残差诊断」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「回归的拟合优度与残差诊断」的定义。决定系数衡量拟合程度,残差图用于检验模型假设是否成立。
17
下列表述中,描述的是「认真去看」而不是「好好去听」的是?
解析:「认真去看」与「好好去听」同属美与感受,但前者强调:停下来,慢慢看,就能发现平时没有注意的东西。
18
下列表述中,描述的是「三段论式」而不是「三段论的一般规则」的是?
解析:「三段论式」与「三段论的一般规则」同属三段论:格与式,但前者强调:三段论式用字母记录三个命题的形式,如 AAA-1 表示三个命题都是 A 命题且属于第一格。
19
判断:认识自己是慢慢来的,需要多试几次。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
20
在学习「指数平滑法」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。对历史数据按时间远近给予衰减权重,得到平滑预测值。
21
下列关于「直接论证与间接论证」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:反证法推出矛盾时,忽略矛盾可能出在前提而不在假设。正确理解应回到定义——由论据直接推出论题是直接论证;先由论据推出其它结果再回到论题是间接论证。
22
判断:每个人都有自己独一无二的样子和想法。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
23
判断:自己亲眼看见、亲耳听见的,才算事实。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
24
在实际场景中使用「大胆提问」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住大胆提问的判断依据:不懂装懂会越学越乱。
25
在学习「时间一直往前」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。时间像河水,只会往一个方向流。
26
判断:贝叶斯公式用先验概率与似然度计算后验概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
27
判断:中心极限定理说明样本量足够大时样本均值近似服从正态分布。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
28
关于「优点和不擅长」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是优点和不擅长判定过程的关键环节:不擅长的地方可以慢慢练。
29
判断:循环论证属于预设谬误,把结论当作前提来使用。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
30
关于「随机变量与分布」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是随机变量与分布判定过程的关键环节:连续型随机变量用密度函数描述。
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