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1
关于「核对一下再相信」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是核对一下再相信判定过程的关键环节:可以问一问旁边的人。
2
在学习「关心别人,也守住自己」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。体谅别人,同时不委屈自己做不该做的事。
3
判断:两事件互斥指不能同时发生,独立指一个发生不影响另一个的概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
4
在学习「什么是结果」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。结果是事情发生之后得到的那个样子。
5
下列表述中,描述的是「和别人比较」而不是「努力能改变什么」的是?
解析:「和别人比较」与「努力能改变什么」同属认识我自己,但前者强调:比较能看出差距,但不用把差距说成自己不行。
6
在学习「什么是生命」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。会生长、会变化、会累的东西,大概是生命。
7
在实际场景中使用「广告的话要多想」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住广告的话要多想的判断依据:广告会只说好处,不说缺点。
8
在学习「集中趋势指标」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。平均数是代表数据一般水平的指标,包括算术平均、中位数与众数。
9
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。
10
在学习「点估计与评价标准」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。用样本统计量作为总体参数的估计值,评价标准有无偏性、有效性与一致性。
11
下列表述中,描述的是「大胆提问」而不是「一起找答案」的是?
解析:「大胆提问」与「一起找答案」同属好奇与提问,但前者强调:不知道就说不懂,然后问出来,这很勇敢。
12
在学习「概念的内涵与外延」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。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。
13
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。
14
关于「什么是对」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是什么是对判定过程的关键环节:对的事经得起别人问。
15
判断:规则是为了让大家都能好好玩,所以要一起守。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
16
在学习「把几种说法合起来看」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。多听听不同的说法,事情看得更清楚。
17
下面关于「好好去听」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「好好去听」的定义。安静下来,仔细听,会听见很多平时没留意的声音。
18
关于「箱线图」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是箱线图判定过程的关键环节:须线一般延伸到 1.5 倍四分位距内的极值。
19
下面关于「什么是对」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「什么是对」的定义。对的事是做了以后,大家心里都更舒服、更安心。
20
判断:全称肯定命题(A)与特称否定命题(O)是矛盾关系,不能同真也不能同假。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
21
在学习「想成为什么样的人」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。心里有想去的方向,做事会更有劲。
22
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。
23
在学习「规则是什么」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。规则是大家说好一起照着做的约定。
24
下列哪种情况一定使三段论无效?
解析:中项的作用是联结大项与小项,若它一次也没被断定全部外延,就无法起到联结作用,三段论必然无效。
25
在实际场景中使用「想成为什么样的人」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住想成为什么样的人的判断依据:想一想自己佩服什么样的人。
26
判断:二项分布描述 n 次独立重复试验中成功次数,参数为 n 与 p。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
27
在学习「标准正态分布与标准化」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。把变量减去均值再除以标准差,即得标准正态分布的变量。
28
下列关于「词项间的五种关系」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:把矛盾关系与反对关系混为一谈,忽略是否存在第三可能。正确理解应回到定义——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。
29
下面关于「事实和猜测的区别」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「事实和猜测的区别」的定义。事实可以核对,猜测只能等待确认。
30
判断:定类尺度只能分类不能排序,定序尺度可以排序但不能加减。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
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