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1
在学习「时间一直往前」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。时间像河水,只会往一个方向流。
2
判断:中项在前提中至少要周延一次,否则无法把大项与小项必然地联结起来。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
3
在学习「问清楚关键的地方」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。问问题要问到最想知道的那一点。
4
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。
5
在学习「归纳的局限:休谟问题」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。休谟指出,从「过去如此」推出「将来也如此」本身需要一条「未来与过去相似」的假设,而这条假设无法由经验证明。
6
下列表述中,描述的是「巧合不是原因」而不是「先后不等于因果」的是?
解析:「巧合不是原因」与「先后不等于因果」同属原因和结果,但前者强调:两件事碰巧一起发生,并不说明它们有关系。
7
在实际场景中使用「参数与统计量」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住参数与统计量的判断依据:总体均值用 μ,样本均值用 x̄。
8
判断:纵轴不从零开始会放大差异,属于视觉误导。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
9
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。
10
在学习「逻辑学的研究对象」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。逻辑学以思维形式及其规律为研究对象,考察推理形式的有效性。
11
在学习「巧合不是原因」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。两件事碰巧一起发生,并不说明它们有关系。
12
在学习「难过要有人陪」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。难过时找人说说,会好受很多。
13
下列表述中,描述的是「优点和不擅长」而不是「和别人比较」的是?
解析:「优点和不擅长」与「和别人比较」同属认识我自己,但前者强调:每个人都有做得好的地方,也有不太顺的地方。
14
在学习「参数与统计量」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。参数描述总体,通常未知且固定;统计量描述样本,随样本变化而变化。
15
在学习「从小事里练判断」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。每天的小选择,都是在练习做判断。
16
判断:总体是研究对象的全体,样本是从总体中抽取的部分个体集合。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
17
下列关于「别人做,我也要做吗」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:怕被笑话就跟着做。正确理解应回到定义——很多人一起做一件事,也不代表这件事就是对的。
18
在学习「统计调查的方式」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。常见方式有普查、抽样调查、重点调查与典型调查。
19
在学习「三段论的四个格」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。按中项在两个前提中位置的不同,三段论分为第一格到第四格。
20
在学习「指数体系与因素分析」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。利用指数之间的等式关系,分析各因素对总量变动的影响。
21
判断:忘记是很正常的事,不代表记性不好。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
22
判断:论据必须真实,且其真实性不得依赖论题,否则属于循环论证。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
23
在学习「标准误」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。统计量抽样分布的标准差称为标准误,衡量估计的精度。
24
在学习「饼图与环形图」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。用扇形角度表示各部分占整体的比重。
25
下面关于「什么是原因」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「什么是原因」的定义。原因是让一件事发生的那股力量或者条件。
26
下列表述中,描述的是「练习让人变熟」而不是「专注一会儿」的是?
解析:「练习让人变熟」与「专注一会儿」同属越练越会,但前者强调:反复练同一件事,做得会越来越顺。
27
在学习「我和别人一样」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。我和别的小朋友在很多地方是相同的。
28
在学习「周延性」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。周延指命题对主项或谓项的全部外延有所断定。全称命题的主项周延,否定命题的谓项周延。
29
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。
30
在学习「逻辑回归」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。因变量为二分类时使用逻辑回归,模型估计的是发生比的对数。
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