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1
判断:把猜测当成事实,容易产生误会。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
2
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。
3
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。
4
「指数平滑法」的正确含义是?
解析:「指数平滑法」指的是:对历史数据按时间远近给予衰减权重,得到平滑预测值。
5
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。
6
在学习「文恩图与直言命题」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。文恩图用交叠的圆表示主项与谓项的外延,通过标记存在与空缺来判定命题。
7
判断:标准误等于总体标准差除以样本量的平方根,随样本量增大而减小。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
8
在学习「形式化方法」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。用人工符号把自然语言中的推理结构翻译出来,以便精确检验其有效性。
9
在学习「难过要有人陪」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。难过时找人说说,会好受很多。
10
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。
11
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。
12
在学习「变异系数」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。变异系数是标准差与均值之比,用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
13
判断:形式有效的推理,前提真时结论必然真;有效性并不保证前提本身真实。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
14
在学习「饼图与环形图」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。用扇形角度表示各部分占整体的比重。
15
判断:一次只能做一件事时,要选更重要的那件。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
16
「离散程度指标」的正确含义是?
解析:「离散程度指标」指的是:衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。
17
下列关于「概念的内涵与外延」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:认为外延越大的概念内涵也越丰富。正确理解应回到定义——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。
18
在学习「排中律」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。两个互相矛盾的命题必有一个为真,没有第三种可能。
19
关于「简单枚举归纳推理」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是简单枚举归纳推理判定过程的关键环节:枚举的数量越多、范围越广,结论越可靠。
20
下列关于「责任」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:把错推给别人,自己就轻松了。正确理解应回到定义——责任是自己做的事,自己要面对、自己来担。
21
下列表述中,描述的是「承认自己看错了」而不是「什么是事实」的是?
解析:「承认自己看错了」与「什么是事实」同属事实还是猜测,但前者强调:发现猜错了,大方承认,再重新看事情。
22
「卡方检验」的正确含义是?
解析:「卡方检验」指的是:用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
23
在学习「单侧检验与双侧检验」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。双侧检验关注差异是否存在,单侧检验关注差异的方向。
24
判断:第二类错误是原假设为假时未能拒绝它,1 减该概率即检验功效。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
25
关于「不懂就问到底」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是不懂就问到底判定过程的关键环节:可以问为什么会这样。
26
判断:有些事练一练就会变好,有些事只要喜欢也能做。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
27
在学习「理解了才好记」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。弄懂意思之后再记,会比硬背容易得多。
28
在学习「眼睛的错觉」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。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。
29
下列表述中,描述的是「什么是公平」而不是「规则是什么」的是?
解析:「什么是公平」与「规则是什么」同属公平与规则,但前者强调:公平就是一样的事,用一样的办法对待每个人。
30
在学习「季节变动的测定与调整」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。通过计算季节指数识别并剔除季节影响,得到季节调整后的数据。
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