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全站随机 逻辑学 统计学 哲学启蒙 思辨力 心理学启蒙 5 题 10 题 20 题 30 题 换一批
1
在学习「时间序列的构成」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。时间序列由长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四因素构成。
2
判断:无回答会带来偏差,尤其当无回答者与回答者系统不同时。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
3
关于「先后不等于因果」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是先后不等于因果判定过程的关键环节:要看中间有没有真正的联系。
4
下列表述中,描述的是「发展水平与速度指标」而不是「移动平均法」的是?
解析:「发展水平与速度指标」与「移动平均法」同属时间序列与指数,但前者强调: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。
5
判断:同一个结果可能由好几个原因造成。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
6
关于「文恩图与直言命题」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是文恩图与直言命题判定过程的关键环节:全称命题用涂掉区域表示该区域为空。
7
下列关于「指数平滑法」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:平滑系数凭感觉设定而不做优化。正确理解应回到定义——对历史数据按时间远近给予衰减权重,得到平滑预测值。
8
「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。
9
下列表述中,描述的是「思维形式的构成」而不是「同一律」的是?
解析:「思维形式的构成」与「同一律」同属传统形式逻辑导论,但前者强调:任何思维形式都由逻辑常项与逻辑变项两部分构成。
10
在实际场景中使用「先难后易」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住先难后易的判断依据:刚开始时精力最足。
11
判断:说出对不起和表达原谅,都让关系更好。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
12
下面关于「眼睛的错觉」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「眼睛的错觉」的定义。有些图案会让眼睛看走眼,比如一样长的线看起来不一样长。
13
判断:同一件事,不同的人可能有不同的看法。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
14
关于「逻辑学的研究对象」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是逻辑学的研究对象判定过程的关键环节:逻辑常项决定结构,逻辑变项表示可替换的位置。
15
在实际场景中使用「错题是好东西」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住错题是好东西的判断依据:错题要记下来,弄懂为什么错。
16
下列关于「隔开时间复习」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:一口气念到很晚。正确理解应回到定义——分几次、隔开时间复习,比一次念很多遍更有效。
17
在学习「理解不等于同意」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。懂得别人怎么想,不代表要照着做。
18
在实际场景中使用「假言命题的三种条件」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住假言命题的三种条件的判断依据:充分条件:有前件必有后件。
19
判断:慢慢长大需要时间,急也急不来。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
20
「美是什么」的正确含义是?
解析:「美是什么」指的是:美是看到、听到一样东西时,心里觉得很舒服、很喜欢。
21
在学习「讲出来记得更牢」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。把学过的内容讲给别人听,是最好的复习。
22
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。
23
在学习「不一样也很美」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。你觉得美的,我可能觉得普通,这些都很好。
24
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。
25
在学习「大家会互相影响」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。身边的人做什么,我们的想法常常跟着变。
26
在学习「折线图与面积图」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。折线图用线段连接数据点,表现随时间的趋势变化。
27
在学习「省略式与复合式」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。省去一个前提或结论的三段论叫省略式;由两个以上三段论连接起来的是复合三段论。
28
判断:完全归纳推理考察了一类的全部对象,其结论是必然的。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
29
在实际场景中使用「测量尺度」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住测量尺度的判断依据:定类尺度:= 与 ≠。
30
「分类变量与虚拟变量」的正确含义是?
解析:「分类变量与虚拟变量」指的是:把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
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