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1
下列关于「标准正态分布与标准化」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:把 Z 分数当作百分比直接解读。正确理解应回到定义——把变量减去均值再除以标准差,即得标准正态分布的变量。
2
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。
3
在学习「论证的评估标准」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。评估一个论证要看论据是否真实、论证方式是否有效、是否存在循环或跳跃。
4
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。
5
在学习「演绎论证与归纳论证」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。以演绎推理为主的论证是演绎论证,以归纳推理为主的论证是归纳论证。
6
判断:两个特称前提推不出结论。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
7
在实际场景中使用「实验数据与观察数据」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住实验数据与观察数据的判断依据:随机化实验是判断因果关系的金标准。
8
在学习「标准正态分布与标准化」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。把变量减去均值再除以标准差,即得标准正态分布的变量。
9
在学习「回归的拟合优度与残差诊断」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。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。
10
在学习「逻辑学的研究对象」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。逻辑学以思维形式及其规律为研究对象,考察推理形式的有效性。
11
在学习「有效性判定:规则法与文恩图」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。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。
12
在学习「思维形式的构成」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。任何思维形式都由逻辑常项与逻辑变项两部分构成。
13
在学习「标准误」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。统计量抽样分布的标准差称为标准误,衡量估计的精度。
14
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。
15
在学习「负命题与德摩根律」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。负命题是否定一个命题所得的命题;德摩根律给出否定合取与析取时的等值转换。
16
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。
17
「二项分布」的正确含义是?
解析:「二项分布」指的是:n 次独立重复试验中成功次数服从参数为 n、p 的二项分布。
18
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。
19
在学习「周延性」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。周延指命题对主项或谓项的全部外延有所断定。全称命题的主项周延,否定命题的谓项周延。
20
判断:把学过的东西讲给别人听,会记得更牢。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
21
下列关于「专注一会儿」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:要求自己一坐就是两小时。正确理解应回到定义——把注意力放在一件事上,哪怕只有一小段时间。
22
判断:一样的规则对每个人都一样,才算公平。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
23
在学习「概率的定义与计算」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。古典概型用有利结果数除以总结果数;统计概率用频率的稳定值定义。
24
判断:P 值小于显著性水平时拒绝原假设,但不能推出原假设为真的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
25
在学习「中心极限定理」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。无论总体分布如何,样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
26
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。
27
在学习「一元线性回归」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。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
28
判断:觉得不公平,可以好好说,也可以和大家商量。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
29
关于「什么是公平」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是什么是公平判定过程的关键环节:不公平会让人心里不服气。
30
判断:标准正态分布均值为 0、标准差为 1,任意正态变量可标准化。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
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