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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
在实际场景中使用「一直问下去」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住一直问下去的判断依据:新问题不是坏事情。
2
判断:模态命题的真假必须相对于特定的可能世界来判定。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
3
下列表述中,描述的是「相关分析的方法与陷阱」而不是「一元线性回归」的是?
解析:「相关分析的方法与陷阱」与「一元线性回归」同属相关与回归,但前者强调:相关分析需结合散点图判断形态,警惕离群点与虚假相关。
4
判断:箱线图能同时展示中位数、四分位数与异常值。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
5
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。
6
在学习「原假设与备择假设」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。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。
7
下面关于「三段论的一般规则」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「三段论的一般规则」的定义。三段论有若干条普遍适用的规则,违反其中任何一条即形式无效。
8
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。
9
在学习「单样本均值的 t 检验」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。总体方差未知且样本较小时,用 t 统计量检验均值是否等于给定值。
10
在学习「什么是公平」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。公平就是一样的事,用一样的办法对待每个人。
11
判断:心里想出来、还没证实的,只是猜测。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
12
下面关于「每个人有自己的角度」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「每个人有自己的角度」的定义。站的位置不一样,看到的东西也会不一样。
13
判断:认识自己是慢慢来的,需要多试几次。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
14
在学习「犯错以后」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。犯错一点也不可怕,改了就是好的。
15
在学习「求同法与求异法」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。求同法在被研究现象出现的多个场合中寻找唯一共同的先行情况;求异法在正反两个场合的差异中寻找原因。
16
判断:一样的规则对每个人都一样,才算公平。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
17
「理解不等于同意」的正确含义是?
解析:「理解不等于同意」指的是:懂得别人怎么想,不代表要照着做。
18
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。
19
在学习「变异系数」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。变异系数是标准差与均值之比,用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
20
下列表述中,描述的是「把几种说法合起来看」而不是「理解不等于同意」的是?
解析:「把几种说法合起来看」与「理解不等于同意」同属换个角度想,但前者强调:多听听不同的说法,事情看得更清楚。
21
在学习「统计学的研究对象」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。统计学研究如何收集、整理、分析数据,并据以对总体做出推断。
22
关于「总体比例的估计」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是总体比例的估计判定过程的关键环节:小样本时需使用精确方法。
23
在学习「对当关系与逻辑方阵」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。
24
关于「条件概率」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是条件概率判定过程的关键环节:条件概率相当于把样本空间缩小到 B。
25
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。
26
在实际场景中使用「理解了才好记」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住理解了才好记的判断依据:先弄明白它讲的是什么。
27
下面关于「抽样分布 t / 卡方 / F」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「抽样分布 t / 卡方 / F」的定义。t 分布用于方差未知的均值推断,卡方分布用于方差与拟合检验,F 分布用于方差比与方差分析。
28
判断:遇到不懂的事情,先问清楚再下结论。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
29
在实际场景中使用「一起商量」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住一起商量的判断依据:先听别人怎么想,再说自己的。
30
判断:样本量很大时,极小的实际差异也可能得到很小的 P 值。( )
解析:P 值同时受效应量与样本量影响。样本量足够大时标准误很小,即使差异在实际意义上微不足道,也可能达到统计显著。
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