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1
在实际场景中使用「不懂就问到底」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住不懂就问到底的判断依据:听不懂就请对方再说一遍。
2
在学习「单侧检验与双侧检验」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。双侧检验关注差异是否存在,单侧检验关注差异的方向。
3
判断:驳倒了论据或论证方式,只说明论题未被证成,并不等于论题本身为假。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
4
在学习「理解了才好记」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。弄懂意思之后再记,会比硬背容易得多。
5
判断:相关系数的取值范围为负一到正一,符号表示方向、绝对值表示强度。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
6
下列关于「比一比好处和坏处」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:只挑好处最多的想。正确理解应回到定义——每个办法都有好处,也可能有坏处。
7
判断:觉得不公平,可以好好说,也可以和大家商量。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
8
判断:眼睛、耳朵、鼻子、手和舌头,是我们认识世界的五个小助手。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
9
在实际场景中使用「理解不等于同意」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住理解不等于同意的判断依据:理解是明白对方的想法。
10
下面关于「给记忆找线索」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「给记忆找线索」的定义。想起一个线索,整件事就容易跟着回来。
11
在学习「假言命题的三种条件」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。假言命题断定前件与后件之间的条件关系,分充分条件、必要条件和充分必要条件。
12
在学习「图表的误导手法」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。通过坐标轴截断、面积夸张、选择性呈现等手段可让图表失真。
13
判断:全称否定命题(E)与特称肯定命题(I)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。
14
在学习「理解不等于同意」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。懂得别人怎么想,不代表要照着做。
15
在学习「季节变动的测定与调整」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。通过计算季节指数识别并剔除季节影响,得到季节调整后的数据。
16
判断:条形图用于定类数据,直方图用于定量数据的频数分布。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
17
判断:事实可以用办法去核对,猜测常常做不到。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
18
「一元线性回归」的正确含义是?
解析:「一元线性回归」指的是:用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
19
在学习「概率抽样与非概率抽样」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。概率抽样中各单位的入样概率已知,非概率抽样则依赖方便或判断。
20
判断:第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它,其概率由显著性水平控制。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
21
在学习「二难推理、归谬法与反证法」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。二难推理由两个假言前提和一个选言前提构成;归谬法与反证法都是间接推出结论的经典形式。
22
判断:定义项不能直接或间接包含被定义项,否则属于循环定义。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
23
关于「数据清洗与整理」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是数据清洗与整理判定过程的关键环节:异常值要判断是错误还是真实极值。
24
下面关于「和别人比较」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「和别人比较」的定义。比较能看出差距,但不用把差距说成自己不行。
25
下列表述中,描述的是「概率的定义与计算」而不是「概率的基本运算」的是?
解析:「概率的定义与计算」与「概率的基本运算」同属概率基础,但前者强调: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。
26
判断:形式谬误是推理形式本身无效,如由肯定后件推出肯定前件。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
27
在学习「好好去听」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。安静下来,仔细听,会听见很多平时没留意的声音。
28
在学习「论证图与复杂论证的拆解」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。论证图用节点表示命题、用箭头表示支持关系,把长论证拆成可以逐段检查的结构。
29
下列表述中,描述的是「摸摸、闻闻、尝尝」而不是「核对一下再相信」的是?
解析:「摸摸、闻闻、尝尝」与「核对一下再相信」同属感觉小侦探,但前者强调:别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
30
下列表述中,描述的是「全概率公式」而不是「贝叶斯公式」的是?
解析:「全概率公式」与「贝叶斯公式」同属概率基础,但前者强调:若完备事件组划分样本空间,则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
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