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1
判断:充足理由律要求任何被断定为真的命题都必须有充足理由。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
2
下列关于「什么是公平」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:以为谁哭得响就谁有理。正确理解应回到定义——公平就是一样的事,用一样的办法对待每个人。
3
关于「时间序列的构成」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是时间序列的构成判定过程的关键环节:加法模型假设各因素相互独立。
4
「对当关系与逻辑方阵」的正确含义是?
解析:「对当关系与逻辑方阵」指的是:同素材的 A、E、I、O 之间的真假制约关系称为对当关系,可用逻辑方阵表示。
5
判断:二手数据使用前必须核对口径、时间范围与统计范围。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
6
判断:时间一直往前,过去的就回不来了。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
7
在学习「假言命题的三种条件」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。假言命题断定前件与后件之间的条件关系,分充分条件、必要条件和充分必要条件。
8
在学习「词项间的五种关系」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。两个词项外延之间的关系有全同、真包含、真包含于、交叉、全异五种。
9
下面关于「从小事里练判断」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「从小事里练判断」的定义。每天的小选择,都是在练习做判断。
10
在学习「数学期望与方差」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。期望是随机变量取值的加权平均,方差是偏离期望程度的度量。
11
判断:说出对不起和表达原谅,都让关系更好。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
12
下列表述中,描述的是「随机变量与分布」而不是「数学期望与方差」的是?
解析:「随机变量与分布」与「数学期望与方差」同属概率分布,但前者强调:随机变量是随机试验结果的数值化描述,其取值规律就是概率分布。
13
在实际场景中使用「区间估计与置信水平」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住区间估计与置信水平的判断依据:置信区间由点估计加减临界值乘标准误构成。
14
下列表述中,描述的是「概念的内涵与外延」而不是「词项的种类」的是?
解析:「概念的内涵与外延」与「词项的种类」同属概念、词项与定义,但前者强调:内涵是概念所反映对象的特有属性,外延是概念所指对象的范围。
15
下列表述中,描述的是「提问前先想一想」而不是「认真听别人的回答」的是?
解析:「提问前先想一想」与「认真听别人的回答」同属会提好问题,但前者强调:提问前先自己动动脑筋,问题会问得更好。
16
判断:类比推理的结论是或然的,相似属性越多、越本质,结论越可靠。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
17
判断:记住东西要先弄懂它,再想办法把它留下来。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
18
在学习「什么是选择」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。选择就是在几个办法里挑一个去做。
19
「犯错以后」的正确含义是?
解析:「犯错以后」指的是:犯错一点也不可怕,改了就是好的。
20
在学习「分得一样多」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。分东西的时候,尽量让每个人拿到的差不多。
21
判断:前提中不周延的项,在结论中也不得周延。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
22
判断:全称肯定命题(A)与全称否定命题(E)是反对关系,不能同真但可以同假。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
23
下列表述中,描述的是「参数与统计量」而不是「变量与数据类型」的是?
解析:「参数与统计量」与「变量与数据类型」同属统计学与数据,但前者强调:参数描述总体,通常未知且固定;统计量描述样本,随样本变化而变化。
24
判断:条件概率 P(A|B) 等于 P(AB) 除以 P(B),要求 P(B) 大于零。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
25
在学习「比一比好处和坏处」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。每个办法都有好处,也可能有坏处。
26
在实际场景中使用「泊松分布」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住泊松分布的判断依据:期望与方差都等于 λ。
27
在学习「错题是好东西」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。做错的题告诉你哪里还没学会。
28
判断:分东西的时候让大家都有份,比只顾自己要好。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
29
「巧合不是原因」的正确含义是?
解析:「巧合不是原因」指的是:两件事碰巧一起发生,并不说明它们有关系。
30
在学习「数据清洗与整理」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。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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