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1
判断:论证方式必须符合推理规则,即从论据确实能推出论题。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
2
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。
3
在实际场景中使用「回归的拟合优度与残差诊断」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住回归的拟合优度与残差诊断的判断依据:决定系数越高不代表模型越正确。
4
在学习「情绪没有对错」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。有某种情绪是自然发生的,不是犯错。
5
「直言命题的结构」的正确含义是?
解析:「直言命题的结构」指的是:直言命题由主项、谓项、联项和量项四个部分组成。
6
在学习「别急着下结论」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。事情还没弄清楚时,先不要急着断定。
7
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。
8
在学习「矛盾关系的应用」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。矛盾关系的两个命题不能同真也不能同假,可由一真推另一假,也可由一假推另一真。
9
关于「随机变量与分布」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是随机变量与分布判定过程的关键环节:连续型随机变量用密度函数描述。
10
在学习「摸摸、闻闻、尝尝」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。别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
11
在学习「定义的结构与方法」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。定义由被定义项、定义项和定义联项构成,最常用的是属加种差法。
12
在学习「变量与数据类型」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。变量是说明现象某种特征的概念,按取值可分定性变量与定量变量。
13
在学习「随机变量与分布」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。随机变量是随机试验结果的数值化描述,其取值规律就是概率分布。
14
在学习「别怕说不」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。不想买、不想信的时候,可以礼貌地说不。
15
判断:好奇是每个人天生就有的,不是只有聪明的人才有的。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
16
判断:定义项与被定义项的外延必须相称,不得过宽也不得过窄。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
17
判断:前提中不周延的项,在结论中也不得周延。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
18
判断:排中律要求互相矛盾的两个命题必有一个为真,不存在第三种可能。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
19
判断:同一律要求在同一思维过程中,概念与命题必须保持自身的确定性。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
20
判断:同一律要求在同一思维过程中,概念与命题必须保持自身的确定性。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
21
下面关于「协方差与相关系数」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「协方差与相关系数」的定义。协方差反映两变量共同变动的方向,相关系数是标准化后的协方差。
22
判断:论证方式必须符合推理规则,即从论据确实能推出论题。( )
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「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。
24
下列关于「核对一下再相信」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:凭第一眼就下结论。正确理解应回到定义——感觉不确定时,换一种办法确认一下。
25
下列表述中,描述的是「图尔敏模型」而不是「论证的评估标准」的是?
解析:「图尔敏模型」与「论证的评估标准」同属论证、反驳与论证结构,但前者强调:图尔敏把论证拆成主张、依据、保证、支援、限定和反驳六个部分,比三段论更贴近实际论辩。
26
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。
27
「同一律」的正确含义是?
解析:「同一律」指的是:在同一思维过程中,每一概念或命题必须保持确定的内容,A 就是 A。
28
判断:二项分布描述 n 次独立重复试验中成功次数,参数为 n 与 p。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
29
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。
30
下列表述中,描述的是「多元线性回归」而不是「分类变量与虚拟变量」的是?
解析:「多元线性回归」与「分类变量与虚拟变量」同属相关与回归,但前者强调:用多个自变量同时解释因变量,回归系数表示控制其他变量后的净效应。
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