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1
在学习「可能世界语义学」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。可能世界是逻辑上一致的完整世界方案;命题在某个可能世界中取真值。
2
「做选择」的正确含义是?
解析:「做选择」指的是:做选择就是在几件事里,挑一个自己要去做的做法。
3
判断:遇到不懂的事情,先问清楚再下结论。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
4
判断:论证由论题、论据和论证方式三个要素构成,缺一不可。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
5
关于「词项间的五种关系」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是词项间的五种关系判定过程的关键环节:真包含与真包含于合称属种关系。
6
下面关于「概念的内涵与外延」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「概念的内涵与外延」的定义。内涵是概念所反映对象的特有属性,外延是概念所指对象的范围。
7
判断:心里想出来、还没证实的,只是猜测。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
8
下列表述中,描述的是「有效性判定:规则法与文恩图」而不是「三段论的结构」的是?
解析:「有效性判定:规则法与文恩图」与「三段论的结构」同属三段论:格与式,但前者强调:规则法靠逐条核对规则,文恩图靠画图观察结论是否已被前提蕴含,二者可互为校验。
9
判断:条件概率 P(A|B) 等于 P(AB) 除以 P(B),要求 P(B) 大于零。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
10
判断:偷换概念属于语义谬误,指在同一论证中改变词项的含义。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
11
在学习「统计指数的编制」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。指数是综合反映多项事物数量变动的相对数,需选择同度量因素与权数。
12
在学习「分心从哪里来」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。身边的声音、玩具和自己的想法都会把注意力带走。
13
下列表述中,描述的是「欧拉图与词项关系」而不是「概念的内涵与外延」的是?
解析:「欧拉图与词项关系」与「概念的内涵与外延」同属概念、词项与定义,但前者强调:欧拉图用圆表示词项的外延,用圆的包含与相交关系直观呈现词项间的关系。
14
下面关于「回归的拟合优度与残差诊断」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「回归的拟合优度与残差诊断」的定义。决定系数衡量拟合程度,残差图用于检验模型假设是否成立。
15
在学习「贝叶斯公式」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。由先验概率和条件概率求后验概率,用于根据新证据更新判断。
16
在学习「简单枚举归纳推理」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。只考察一类中的部分对象,未遇反例便作出一般性结论的推理。
17
在学习「先难后易」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。把最费脑子的任务放在精力最好的时候做。
18
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。
19
在学习「点估计与评价标准」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。用样本统计量作为总体参数的估计值,评价标准有无偏性、有效性与一致性。
20
判断:自己亲眼看见、亲耳听见的,才算事实。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
21
下面关于「原因可能有很多」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「原因可能有很多」的定义。一个结果常常是好几个原因一起造成的。
22
在实际场景中使用「显著性水平与 P 值」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住显著性水平与 P 值的判断依据:P 值越小说明观测结果与原假设越不相容。
23
在学习「各格的特殊规则」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。除一般规则之外,每个格还有自己的特殊规则,可使判定更快。
24
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。
25
判断:把心情说出来,别人才能知道你怎么了。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
26
在学习「美是什么」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。美是看到、听到一样东西时,心里觉得很舒服、很喜欢。
27
判断:想清楚自己最想要的是什么,才好做选择。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
28
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。
29
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。
30
在学习「数据清洗与整理」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。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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