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1
在学习「我的心情」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。开心、生气、难过、害怕,都是心情在说话。
2
判断:专心地看,认真地听,常常能发现更多美。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
3
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。
4
判断:排队的时候先来的排在前面,大家都好受。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
5
在学习「谬误的识别与反驳」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。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。
6
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。
7
下列关于「统计工作的基本流程」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:跳过设计直接做分析,导致口径混乱。正确理解应回到定义——完整统计工作包括统计设计、数据收集、整理与分析、推断与决策五个环节。
8
判断:中项在前提中至少要周延一次,否则无法把大项与小项必然地联结起来。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
9
下列关于「道歉和原谅」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:说一句对不起就当没事了。正确理解应回到定义——做错了说对不起,被弄难受了可以说出感受。
10
关于「论证图与复杂论证的拆解」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是论证图与复杂论证的拆解判定过程的关键环节:要区分主论证与辅助论证。
11
在学习「预设谬误」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。预设谬误把需要证明的东西偷偷当作前提,包括复杂问句、循环论证和虚假二难。
12
下列表述中,描述的是「归纳的局限:休谟问题」而不是「统计概括与样本代表性」的是?
解析:「归纳的局限:休谟问题」与「统计概括与样本代表性」同属归纳推理与类比,但前者强调:休谟指出,从「过去如此」推出「将来也如此」本身需要一条「未来与过去相似」的假设,而这条假设无法由经验证明。
13
「两类错误与检验功效」的正确含义是?
解析:「两类错误与检验功效」指的是:第一类错误是弃真,第二类错误是取伪,功效等于 1 减去第二类错误概率。
14
下列关于「承认自己看错了」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:明明错了还要硬撑。正确理解应回到定义——发现猜错了,大方承认,再重新看事情。
15
在学习「发展水平与速度指标」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。包括发展水平、增长量、发展速度与增长速度,分环比与定基两种。
16
在学习「类比推理」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。根据两个对象在某些属性上相同或相似,推出它们在其它的属性上也相同或相似。
17
在学习「给记忆找线索」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。想起一个线索,整件事就容易跟着回来。
18
判断:以偏概全属于归纳谬误,用不充分的样本支撑普遍结论。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
19
判断:加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
20
关于「大家会互相影响」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是大家会互相影响判定过程的关键环节:身边人的心情也会传给自己。
21
「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。
22
判断:相容选言命题只要有一个支命题为真就为真。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
23
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。
24
判断:记住东西要先弄懂它,再想办法把它留下来。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
25
「理解了才好记」的正确含义是?
解析:「理解了才好记」指的是:弄懂意思之后再记,会比硬背容易得多。
26
判断:同比消除季节影响,环比反映相邻期的短期变化。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
27
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。
28
判断:一次只能做一件事时,要选更重要的那件。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
29
判断:美没有唯一的标准答案,大家的看法可以不同。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
30
判断:全概率公式把复杂事件按完备事件组分解后加权求和。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
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