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1
在实际场景中使用「关联谬误」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住关联谬误的判断依据:诉诸权威:以权威代替论证。
2
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。
3
在实际场景中使用「总体、个体与样本」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住总体、个体与样本的判断依据:总体可以是有限也可以是无限的。
4
下面关于「谬误的识别与反驳」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「谬误的识别与反驳」的定义。识别谬误要分清论题、论据与论证方式,再判断错误出在哪一环。
5
下面关于「随机变量与分布」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「随机变量与分布」的定义。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。
6
判断:模态命题的真假必须相对于特定的可能世界来判定。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
7
在学习「害怕也有用」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。害怕是在提醒我们注意危险。
8
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。
9
下面关于「抽样框与抽样误差」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「抽样框与抽样误差」的定义。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。
10
在学习「太好的事要小心」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。好得不太真实的事,常常有问题。
11
在学习「错题是好东西」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。做错的题告诉你哪里还没学会。
12
在学习「矛盾律」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。两个互相矛盾的命题不能同时为真,其中必有一假。
13
判断:同一次划分必须按同一标准进行,各子项不得交叉重叠。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
14
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。
15
在学习「感觉会出错」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。有时候感觉传来的信息并不准确。
16
「数学期望与方差」的正确含义是?
解析:「数学期望与方差」指的是: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。
17
下列关于「概念的限制与概括」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:把整体与部分的关系当成属种关系来做限制或概括。正确理解应回到定义——限制是增加内涵、缩小外延;概括是减少内涵、扩大外延。
18
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。
19
在学习「问题的不同种类」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。问题有的问是什么,有的问为什么,有的问怎么办。
20
P = 0.03 的准确含义是?
解析:P 值是条件概率:条件为"原假设成立",事件为"得到当前或更极端的数据"。它不是原假设为真的概率,也不是结论出错的概率。
21
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。
22
下列表述中,描述的是「提问前先想一想」而不是「认真听别人的回答」的是?
解析:「提问前先想一想」与「认真听别人的回答」同属会提好问题,但前者强调:提问前先自己动动脑筋,问题会问得更好。
23
「充足理由律」的正确含义是?
解析:「充足理由律」指的是:任何被断定为真的命题都必须有充足理由,且理由与结论之间有必然联系。
24
在实际场景中使用「条件概率」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住条件概率的判断依据:P(A|B) = P(AB)/P(B)。
25
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。
26
在学习「词项间的五种关系」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。两个词项外延之间的关系有全同、真包含、真包含于、交叉、全异五种。
27
下面关于「矛盾律」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「矛盾律」的定义。两个互相矛盾的命题不能同时为真,其中必有一假。
28
在学习「一起做事要商量」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。几个人一起做事,先把规则和分工说清楚。
29
在实际场景中使用「逻辑学的研究对象」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住逻辑学的研究对象的判断依据:思维形式是抽去具体内容之后留下的结构。
30
「指数平滑法」的正确含义是?
解析:「指数平滑法」指的是:对历史数据按时间远近给予衰减权重,得到平滑预测值。
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