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1
在学习「五种感觉」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。看见、听见、闻到、尝到、摸到,是我们认识世界的方式。
2
判断:循环论证属于预设谬误,把结论当作前提来使用。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
3
判断:传话经过几个人,常常会变样。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
4
判断:看到好听的话,先想一想是不是真的。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
5
判断:做完选择就别老想着另一个,专心做好眼前的事。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
6
在实际场景中使用「大胆提问」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住大胆提问的判断依据:不懂装懂会越学越乱。
7
在学习「联言命题及其真值」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。联言命题断定若干事物情况同时存在,形式为「p 并且 q」。
8
下面关于「什么是结果」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「什么是结果」的定义。结果是事情发生之后得到的那个样子。
9
下列表述中,描述的是「集中趋势指标」而不是「均值、中位数、众数的选择」的是?
解析:「集中趋势指标」与「均值、中位数、众数的选择」同属描述统计,但前者强调:平均数是代表数据一般水平的指标,包括算术平均、中位数与众数。
10
关于「充足理由律」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是充足理由律判定过程的关键环节:理由本身必须真实。
11
在实际场景中使用「轮流和等一等」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住轮流和等一等的判断依据:排队和轮流是公平的办法。
12
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。
13
下面关于「想成为什么样的人」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「想成为什么样的人」的定义。心里有想去的方向,做事会更有劲。
14
判断:联言命题只有在所有支命题都真时才为真。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
15
在学习「三段论的一般规则」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。三段论有若干条普遍适用的规则,违反其中任何一条即形式无效。
16
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。
17
下面关于「别怕说不」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「别怕说不」的定义。不想买、不想信的时候,可以礼貌地说不。
18
下列表述中,描述的是「并用法、共变法和剩余法」而不是「类比推理」的是?
解析:「并用法、共变法和剩余法」与「类比推理」同属归纳推理与类比,但前者强调:穆勒五法的另外三种:求同求异并用法、共变法和剩余法。
19
在学习「珍惜时间」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。把时间用在喜欢又值得的事情上,就是不浪费。
20
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。
21
在学习「归纳的局限:休谟问题」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。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。
22
「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。
23
下列关于「卡方检验」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:在期望频数过小时仍直接使用卡方检验。正确理解应回到定义——用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
24
下列关于「错题是好东西」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:错了就藏起来,不想让人看见。正确理解应回到定义——做错的题告诉你哪里还没学会。
25
在学习「隔开时间复习」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。分几次、隔开时间复习,比一次念很多遍更有效。
26
在学习「图形选择的基本原则」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。图形选择取决于数据类型与分析目的。
27
在学习「分布形态:偏度与峰度」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。偏度描述分布的不对称程度,峰度描述分布的尖峭或平坦程度。
28
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。
29
判断:一起做事情,先商量好规则会顺利很多。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
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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