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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
下面关于「样本量的确定」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「样本量的确定」的定义。样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
3
在学习「太好的事要小心」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。好得不太真实的事,常常有问题。
4
在学习「语义谬误」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。语义谬误源于语言的歧义与含混,包括偷换概念、歧义、合成与分解。
5
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。
6
在学习「区间估计与置信水平」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。给出一个包含参数的区间,并说明该区间的可靠程度。
7
下列关于「什么是事实」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:把自己想象的画面当成事实。正确理解应回到定义——事实是真实发生过、能被看见或者被验证的事。
8
判断:方差分析通过组间与组内变异的比值判断多组均值是否全相等。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
9
判断:「不可能 p」等值于「必然非 p」。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
10
在实际场景中使用「好问题长什么样」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住好问题长什么样的判断依据:把时间、地点、人物说清楚。
11
下列表述中,描述的是「原因可能有很多」而不是「什么是原因」的是?
解析:「原因可能有很多」与「什么是原因」同属原因和结果,但前者强调:一个结果常常是好几个原因一起造成的。
12
在学习「排中律」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。两个互相矛盾的命题必有一个为真,没有第三种可能。
13
判断:大家都做一件事,不代表这件事就是对的。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
14
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。
15
下面关于「统计指数的编制」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「统计指数的编制」的定义。指数是综合反映多项事物数量变动的相对数,需选择同度量因素与权数。
16
下列关于「把大目标切小」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:只盯着很大的目标,不知道从哪开始。正确理解应回到定义——把要做的事拆成几小步,一步一步来。
17
在学习「预设谬误」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。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。
18
判断:诉诸权威、诉诸情感、诉诸众人属于关联谬误,与论题真假无关。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
19
判断:想成为什么样的人,可以从今天的小事做起。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
20
下列关于「假说与假说的检验」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:把假说被证实当成已被完全证明。正确理解应回到定义——假说是对未知现象作出的、尚待检验的说明;检验要靠推出可观察的结论并与事实核对。
21
下列关于「原因可能有很多」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:把全部责任都推给一个人。正确理解应回到定义——一个结果常常是好几个原因一起造成的。
22
下列关于「谬误的识别与反驳」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:只给对方贴一个谬误的名字,却不指出出错环节。正确理解应回到定义——识别谬误要分清论题、论据与论证方式,再判断错误出在哪一环。
23
判断:箱线图能同时展示中位数、四分位数与异常值。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
24
在学习「模态对当关系」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。□p、◇p 与其否定之间构成类似逻辑方阵的制约关系。
25
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。
26
在学习「有没有证据」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。光有说法不够,最好有看得见的证据。
27
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。
28
判断:多换几种感觉一起去了解,结果会更准。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
29
判断:把大目标切成小目标,更容易开始。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
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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