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1
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。
2
判断:定类尺度只能分类不能排序,定序尺度可以排序但不能加减。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
3
判断:全称肯定命题(A)与特称否定命题(O)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。
4
在学习「指数平滑法」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。对历史数据按时间远近给予衰减权重,得到平滑预测值。
5
下列表述中,描述的是「充足理由律」而不是「形式有效与内容真实」的是?
解析:「充足理由律」与「形式有效与内容真实」同属传统形式逻辑导论,但前者强调: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。
6
关于「先想清楚自己要什么」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是先想清楚自己要什么判定过程的关键环节:把想要的东西排一排轻重。
7
在学习「充足理由律」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。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。
8
判断:全称命题真则相应的特称命题必真,反之不然,这是差等关系。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
9
在学习「提问前先想一想」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。提问前先自己动动脑筋,问题会问得更好。
10
判断:一件事发生前,常常有让它发生的原因。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
11
判断:「必然 p」与「可能非 p」互相矛盾,不能同真也不能同假。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
12
下列关于「我的心情」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:以为难过是不应该的。正确理解应回到定义——开心、生气、难过、害怕,都是心情在说话。
13
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。
14
下列关于「先想清楚自己要什么」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:别人要什么我就要什么。正确理解应回到定义——明白自己最想要什么,选择就有方向。
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
判断:问题问得说清楚,别人才能听懂。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
17
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。
18
在学习「生气的时候」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。生气时先停一下,等那股劲过去一些再处理事情。
19
在学习「什么是结果」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。结果是事情发生之后得到的那个样子。
20
在学习「反驳的三种路径」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。反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
21
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。
22
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。
23
下列表述中,描述的是「谬误的识别与反驳」而不是「谬误的分类」的是?
解析:「谬误的识别与反驳」与「谬误的分类」同属谬误与悖论,但前者强调: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。
24
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。
25
判断:事实可以用办法去核对,猜测常常做不到。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
26
在学习「归纳谬误」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。归纳谬误是在概括与推断中使用不充分的证据,如以偏概全、轻率概括与滑坡论证。
27
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。
28
判断:小树、小猫和我们一样,都是会生长的生命。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
29
在实际场景中使用「优点和不擅长」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住优点和不擅长的判断依据:说得出一件自己做得不错的事。
30
关于「实验数据与观察数据」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是实验数据与观察数据判定过程的关键环节:观察数据易受混杂因素影响。
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