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全站随机 逻辑学 统计学 哲学启蒙 思辨力 心理学启蒙 5 题 10 题 20 题 30 题 换一批
1
下列表述中，描述的是「时间序列的构成」而不是「发展水平与速度指标」的是？
解析：「时间序列的构成」与「发展水平与速度指标」同属时间序列与指数，但前者强调：时间序列由长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四因素构成。
2
判断：感觉有时候会出错，比如看着长、实际却一样长。（　）
解析：这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
3
判断：每个办法都有好处，也可能有坏处。（　）
解析：这一表述符合做判断和选择的基本原理。
4
在学习「大胆提问」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。不知道就说不懂，然后问出来，这很勇敢。
5
「泊松分布」的正确含义是？
解析：「泊松分布」指的是：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。
6
判断：关心别人的感受，不等于必须听他的。（　）
解析：这一表述符合和大家在一起的基本原理。
7
在学习「排队和轮流」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。排队是后来的排在后面，轮流是一个一个来。
8
在学习「假言推理：有效式与谬误式」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。充分条件假言推理有两个有效式：肯定前件式与否定后件式；也有两个常见的谬误式。
9
判断：两个否定前提推不出结论。（　）
解析：这一表述符合三段论：格与式的基本原理。
10
下面关于「指数平滑法」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「指数平滑法」的定义。对历史数据按时间远近给予衰减权重，得到平滑预测值。
11
在学习「带着好奇去提问」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。好奇是问问题的开始，看见不懂的就多想一想。
12
在学习「条件概率」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。在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
13
下面关于「谬误的识别与反驳」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「谬误的识别与反驳」的定义。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。
14
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。
15
在学习「听错和听不清」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。声音太轻、太吵，或者离得太远，就容易听错。
16
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。
17
「概念的限制与概括」的正确含义是？
解析：「概念的限制与概括」指的是：限制是增加内涵、缩小外延；概括是减少内涵、扩大外延。
18
在学习「指数平滑法」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。对历史数据按时间远近给予衰减权重，得到平滑预测值。
19
下列关于「概率的定义与计算」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：在结果不等可能时仍套用古典概型。正确理解应回到定义——古典概型用有利结果数除以总结果数；统计概率用频率的稳定值定义。
20
判断：第二类错误是原假设为假时未能拒绝它，1 减该概率即检验功效。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
21
判断：一个选择会带来结果，结果要自己想一想。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
22
在学习「三段论的结构」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。三段论由三个直言命题构成：结论、大前提和小前提。
23
关于「严格蕴含与实质蕴含」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是严格蕴含与实质蕴含判定过程的关键环节：严格蕴含用模态词限制前后件的联系。
24
在学习「关联谬误」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。关联谬误是把与论题真假无关的因素当作论据，如诉诸权威、情感、众人与人身。
25
「分类变量与虚拟变量」的正确含义是？
解析：「分类变量与虚拟变量」指的是：把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
26
判断：一次能做的时间不长，专注一小段就有用。（　）
解析：这一表述符合越练越会的基本原理。
27
下面关于「每个人的感觉不一样」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「每个人的感觉不一样」的定义。同一样东西，你喜欢的，别人不一定喜欢。
28
「反驳的三种路径」的正确含义是？
解析：「反驳的三种路径」指的是：反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
29
在学习「问题的不同种类」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。问题有的问是什么，有的问为什么，有的问怎么办。
30
判断：最小二乘法使残差平方和最小，是回归参数估计的基本方法。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
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