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1
「简单枚举归纳推理」的正确含义是?
解析:「简单枚举归纳推理」指的是:只考察一类中的部分对象,未遇反例便作出一般性结论的推理。
2
在学习「谬误的分类」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。谬误可分为形式谬误与非形式谬误两大类,后者又分语义、关联、预设和归纳几种。
3
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。
4
判断:模态方阵中,必然与可能的关系类似全称与存在的关系。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
5
判断:慢慢长大需要时间,急也急不来。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
6
在学习「总体比例的估计」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。总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
7
在学习「变量与数据类型」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。变量是说明现象某种特征的概念,按取值可分定性变量与定量变量。
8
下面关于「类比推理」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「类比推理」的定义。根据两个对象在某些属性上相同或相似,推出它们在其它的属性上也相同或相似。
9
关于「先想清楚自己要什么」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是先想清楚自己要什么判定过程的关键环节:把想要的东西排一排轻重。
10
判断:美没有唯一的标准答案,大家的看法可以不同。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
11
判断:没有根据的消息,不要随便相信。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
12
判断:P 值小于显著性水平时拒绝原假设,但不能推出原假设为真的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
13
判断:一件事发生前,常常有让它发生的原因。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
14
下列关于「数学期望与方差」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:把期望当成一定出现的取值。正确理解应回到定义——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。
15
下面关于「轮流和等一等」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「轮流和等一等」的定义。好东西一起用的时候,轮流来大家都能用上。
16
在实际场景中使用「什么是事实」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住什么是事实的判断依据:事实看得见、听得到。
17
下列关于「系统思维与整体性」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:把系统思维等同于「考虑得更全面一些」。正确理解应回到定义——系统思维把对象看作由要素、结构、功能与环境构成的整体。
18
下面关于「测量尺度」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「测量尺度」的定义。四种测量尺度决定了数据能做哪些运算,进而决定可用的统计方法。
19
「原假设与备择假设」的正确含义是?
解析:「原假设与备择假设」指的是:原假设通常表示差异不存在或维持现状,备择假设是希望被证实的结论。
20
下列关于「记忆是怎么来的」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:以为听一遍就能记住。正确理解应回到定义——记忆是先看到或听到,再把它留在脑子里的过程。
21
下列表述中,描述的是「定义的规则」而不是「划分与划分的规则」的是?
解析:「定义的规则」与「划分与划分的规则」同属概念、词项与定义,但前者强调:定义必须遵守相称、不循环、不含糊、一般不用否定式等规则。
22
下列关于「时间一直往前」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:以为可以把时间倒回去。正确理解应回到定义——时间像河水,只会往一个方向流。
23
在学习「欧拉图与词项关系」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。欧拉图用圆表示词项的外延,用圆的包含与相交关系直观呈现词项间的关系。
24
判断:定义一般要用肯定的形式,不能用否定形式去定义正概念。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
25
在学习「好好去听」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。安静下来,仔细听,会听见很多平时没留意的声音。
26
在学习「生气的时候」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。生气时先停一下,等那股劲过去一些再处理事情。
27
在学习「相关分析的方法与陷阱」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。相关分析需结合散点图判断形态,警惕离群点与虚假相关。
28
判断:加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
29
判断:同一次划分必须按同一标准进行,各子项不得交叉重叠。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
30
判断:全概率公式把复杂事件按完备事件组分解后加权求和。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
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