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1
下列表述中,描述的是「完全归纳推理」而不是「简单枚举归纳推理」的是?
解析:「完全归纳推理」与「简单枚举归纳推理」同属归纳推理与类比,但前者强调:考察一类中的全部对象之后作出一般性结论的推理叫完全归纳推理。
2
判断:泊松分布描述单位时间或空间内稀有事件发生次数。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
3
判断:本事是练出来的,练得越多越熟。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
4
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。
5
在学习「每个人的感觉不一样」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。同一样东西,你喜欢的,别人不一定喜欢。
6
判断:问卷题干诱导、选项互斥不完备是常见的测量误差来源。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
7
判断:求异法通过其它情况相同、只有一个情况不同的对比来确定因果联系。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
8
在实际场景中使用「问卷设计的要点」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住问卷设计的要点的判断依据:避免双重问题和诱导性问题。
9
判断:每个人都有自己独一无二的样子和想法。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
10
下面关于「回归的拟合优度与残差诊断」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「回归的拟合优度与残差诊断」的定义。决定系数衡量拟合程度,残差图用于检验模型假设是否成立。
11
下列表述中,描述的是「充足理由律」而不是「形式有效与内容真实」的是?
解析:「充足理由律」与「形式有效与内容真实」同属传统形式逻辑导论,但前者强调:任何被断定为真的命题都必须有充足理由,且理由与结论之间有必然联系。
12
判断:求同法通过不同场合中唯一相同的先行情况来确定因果联系。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
13
判断:小树、小猫和我们一样,都是会生长的生命。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
14
在学习「划分与划分的规则」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。划分是把一个属概念分成若干种概念,以明确其外延的逻辑方法。
15
下列关于「显著性水平与 P 值」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 P 值直接当作结论的可靠程度。正确理解应回到定义——显著性水平是事先设定的容许弃真概率,P 值由样本计算得到。
16
在学习「简单枚举归纳推理」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。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。
17
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。
18
在学习「听听别人的建议」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。拿不定主意时,可以问问信得过的人。
19
判断:时间序列通常分解为长期趋势、季节变动、循环变动与不规则变动四部分。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
20
在学习「眼睛的错觉」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。有些图案会让眼睛看走眼,比如一样长的线看起来不一样长。
21
下面关于「方差与标准差」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「方差与标准差」的定义。方差是各数据与均值离差平方的平均数,标准差是它的算术平方根。
22
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。
23
在学习「经典悖论」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。悖论是由看似合理的前提与推理导出矛盾结论的命题,推动了对语言层次与集合概念的重新审查。
24
判断:每个人都有自己独一无二的样子和想法。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
25
在学习「一直问下去」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。一个答案常常会带出新的问题,可以一直问下去。
26
下列表述中,描述的是「什么是好问题」而不是「带着好奇去提问」的是?
解析:「什么是好问题」与「带着好奇去提问」同属会提好问题,但前者强调:好问题是能帮我们把一件事弄明白的提问。
27
判断:泊松分布描述单位时间或空间内稀有事件发生次数。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
28
判断:别人的想法可能和你不一样,这很常见。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
29
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。
30
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。
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