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1
判断:累了要休息,休息好才练得进去。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
2
下列关于「原因可能有很多」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:把全部责任都推给一个人。正确理解应回到定义——一个结果常常是好几个原因一起造成的。
3
判断:「必然 p」蕴含「p」,「p」蕴含「可能 p」。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
4
关于「分得一样多」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是分得一样多判定过程的关键环节:有人多拿了,就有人会少。
5
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。
6
在实际场景中使用「从小事里练判断」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住从小事里练判断的判断依据:小事练多了,大事不慌。
7
判断:同一个问题可以从不同方面去问。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
8
下列关于「文恩图与直言命题」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:以为图形画出来就等于完成了逻辑证明。正确理解应回到定义——文恩图用交叠的圆表示主项与谓项的外延,通过标记存在与空缺来判定命题。
9
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。
10
下列关于「泊松分布」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:把期望与方差不等的数据强行用泊松分布拟合。正确理解应回到定义——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。
11
判断:时间一直往前,过去的就回不来了。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
12
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。
13
判断:广告常常会夸大商品的好处。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
14
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。
15
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。
16
下列表述中,描述的是「大家会互相影响」而不是「别人做,我也要做吗」的是?
解析:「大家会互相影响」与「别人做,我也要做吗」同属和大家在一起,但前者强调:身边的人做什么,我们的想法常常跟着变。
17
在学习「看看消息从哪来」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。要问一问消息是谁说的,他可靠不可靠。
18
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。
19
下列表述中,描述的是「什么是原因」而不是「什么是结果」的是?
解析:「什么是原因」与「什么是结果」同属原因和结果,但前者强调:原因是让一件事发生的那股力量或者条件。
20
判断:全称肯定命题(A)与全称否定命题(E)是反对关系,不能同真但可以同假。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
21
在学习「一起商量」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。有不同意见时,坐下来一起说,找一个大家都接受的办法。
22
在学习「形式化方法」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。用人工符号把自然语言中的推理结构翻译出来,以便精确检验其有效性。
23
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。
24
判断:概率抽样中每个单位被抽中的概率已知且非零,才能计算抽样误差。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
25
在学习「什么是事实」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。事实是真实发生过、能被看见或者被验证的事。
26
在学习「两样本比较与方差分析」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。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。
27
下列表述中,描述的是「总体比例的估计」而不是「抽样分布」的是?
解析:「总体比例的估计」与「抽样分布」同属抽样与估计,但前者强调:总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
28
下列关于「数学期望与方差」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:把期望当成一定出现的取值。正确理解应回到定义——期望是随机变量取值的加权平均,方差是偏离期望程度的度量。
29
判断:相关系数只度量线性关系,非线性关系可能相关但系数接近零。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
30
「数据清洗与整理」的正确含义是?
解析:「数据清洗与整理」指的是: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。
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