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1
在学习「真值表与重言式」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。真值表穷尽列出支命题真假组合下复合命题的真值;永远为真的命题形式叫重言式。
2
「周延性」的正确含义是?
解析:「周延性」指的是: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。
3
下面关于「逆向思维与思维定势」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「逆向思维与思维定势」的定义。逆向思维从常规思路的反方向寻找方案,用以突破思维定势。
4
判断:直方图的相邻矩形紧挨,条形图的矩形之间留有空隙。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
5
「道歉和原谅」的正确含义是?
解析:「道歉和原谅」指的是:做错了说对不起,被弄难受了可以说出感受。
6
关于「周延性」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是周延性判定过程的关键环节:否定命题谓项周延,肯定命题谓项不周延。
7
在学习「每个人有自己的角度」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。站的位置不一样,看到的东西也会不一样。
8
判断:参数是总体的数量特征,统计量是样本的数量特征。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
9
在学习「模态命题与模态词」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。含有「必然」「可能」等模态词的命题是模态命题。
10
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。
11
在学习「语义谬误」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。语义谬误源于语言的歧义与含混,包括偷换概念、歧义、合成与分解。
12
在学习「抽样框与抽样误差」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。抽样框是抽样的操作名单;抽样误差源于抽到不同样本造成的随机差异。
13
下列表述中,描述的是「带着好奇去提问」而不是「问清楚关键的地方」的是?
解析:「带着好奇去提问」与「问清楚关键的地方」同属会提好问题,但前者强调:好奇是问问题的开始,看见不懂的就多想一想。
14
下列关于「两样本比较与方差分析」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:对多组数据反复做两两 t 检验而不校正。正确理解应回到定义——两样本 t 检验比较两组均值,方差分析比较三组及以上均值。
15
判断:模态方阵中,必然与可能的关系类似全称与存在的关系。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
16
判断:同一样东西,不同的人可能觉得美,也可能不觉得。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
17
关于「预设谬误」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是预设谬误判定过程的关键环节:循环论证把结论当作前提使用。
18
在学习「概念的限制与概括」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。限制是增加内涵、缩小外延;概括是减少内涵、扩大外延。
19
在学习「形式有效与内容真实」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。形式有效指前提真时结论必然真;内容真实指命题与事实相符。二者是不同层面的评价。
20
下面关于「珍惜时间」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「珍惜时间」的定义。把时间用在喜欢又值得的事情上,就是不浪费。
21
判断:二手数据使用前必须核对口径、时间范围与统计范围。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
22
下列表述中,描述的是「想成为什么样的人」而不是「每个人都不太一样」的是?
解析:「想成为什么样的人」与「每个人都不太一样」同属认识我自己,但前者强调:心里有想去的方向,做事会更有劲。
23
判断:高兴、生气、害怕、难过,都是正常的情绪。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
24
在学习「广告的话要多想」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。广告的目的是让人来买,常把好处说得很大。
25
判断:无回答会带来偏差,尤其当无回答者与回答者系统不同时。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
26
在学习「给想法找证据」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。有证据支持的猜测,才能更靠近事实。
27
判断:互斥事件一般不是独立事件,除非其中一个概率为零。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
28
在学习「正态分布」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。由均值 μ 与标准差 σ 完全确定,呈钟形对称的连续分布。
29
判断:充足理由律要求任何被断定为真的命题都必须有充足理由。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
30
「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。
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