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1
判断:中项在前提中至少要周延一次,否则无法把大项与小项必然地联结起来。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
2
关于「经典悖论」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是经典悖论判定过程的关键环节:罗素悖论暴露了朴素集合论的漏洞。
3
下列表述中,描述的是「从小事里练判断」而不是「什么是选择」的是?
解析:「从小事里练判断」与「什么是选择」同属做判断和选择,但前者强调:每天的小选择,都是在练习做判断。
4
下面关于「把心情说出来」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「把心情说出来」的定义。用话描述自己的感受,别人才能明白。
5
判断:模态命题的真假必须相对于特定的可能世界来判定。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
6
判断:想清楚自己最想要的是什么,才好做选择。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
7
在学习「我的心情」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。开心、生气、难过、害怕,都是心情在说话。
8
关于「统计调查的方式」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是统计调查的方式判定过程的关键环节:抽样调查是最常用的方式。
9
判断:你的名字是你的一部分,但你不是只有名字。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
10
在学习「泊松分布」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。描述单位时间或单位面积内稀有事件发生次数的分布,参数为 λ。
11
下列表述中,描述的是「数据清洗与整理」而不是「统计调查的方式」的是?
解析:「数据清洗与整理」与「统计调查的方式」同属数据收集,但前者强调: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。
12
关于「我的名字」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是我的名字判定过程的关键环节:一个名字会跟着你很久。
13
判断:关心别人的感受,不等于必须听他的。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
14
判断:问题可以有很多种,有的问是什么,有的问为什么,有的问怎么办。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
15
判断:总体是研究对象的全体,样本是从总体中抽取的部分个体集合。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
16
在学习「演绎论证与归纳论证」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。以演绎推理为主的论证是演绎论证,以归纳推理为主的论证是归纳论证。
17
在学习「看法不一样很正常」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。大家想法不同,是很平常的事。
18
在学习「离散程度指标」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。衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。
19
判断:相关系数的取值范围为负一到正一,符号表示方向、绝对值表示强度。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
20
关于「带着好奇去提问」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是带着好奇去提问判定过程的关键环节:好奇会让你想试一试用一用。
21
下列表述中,描述的是「标准误」而不是「区间估计与置信水平」的是?
解析:「标准误」与「区间估计与置信水平」同属抽样与估计,但前者强调:统计量抽样分布的标准差称为标准误,衡量估计的精度。
22
下列关于「省略式与复合式」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:把省略式的省略部分想象成自己希望的结论。正确理解应回到定义——省去一个前提或结论的三段论叫省略式;由两个以上三段论连接起来的是复合三段论。
23
在学习「归纳的局限:休谟问题」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。休谟指出,从「过去如此」推出「将来也如此」本身需要一条「未来与过去相似」的假设,而这条假设无法由经验证明。
24
下面关于「预设谬误」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「预设谬误」的定义。预设谬误把需要证明的东西偷偷当作前提,包括复杂问句、循环论证和虚假二难。
25
在学习「结果和后果」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。结果是你做的事情后面发生的事情。
26
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。
27
关于「直接论证与间接论证」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是直接论证与间接论证判定过程的关键环节:选言证法先列出所有可能,再逐一排除。
28
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。
29
判断:同一样东西,不同的人可能觉得美,也可能不觉得。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
30
下列表述中,描述的是「全概率公式」而不是「贝叶斯公式」的是?
解析:「全概率公式」与「贝叶斯公式」同属概率基础,但前者强调:若完备事件组划分样本空间,则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
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