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1
下列关于「多元线性回归」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:在强共线性下强行解释单个系数的符号。正确理解应回到定义——用多个自变量同时解释因变量,回归系数表示控制其他变量后的净效应。
2
在学习「完全归纳推理」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。考察一类中的全部对象之后作出一般性结论的推理叫完全归纳推理。
3
判断:感觉有时候会出错,比如看着长、实际却一样长。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
4
在学习「好问题长什么样」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。好问题说得清楚,别人一听就明白你在问什么。
5
下面关于「从小事里练判断」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「从小事里练判断」的定义。每天的小选择,都是在练习做判断。
6
判断:问卷题干诱导、选项互斥不完备是常见的测量误差来源。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
7
在学习「划分与划分的规则」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。划分是把一个属概念分成若干种概念,以明确其外延的逻辑方法。
8
判断:每个人喜欢和擅长的东西都不太一样。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
9
在学习「点估计与评价标准」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。用样本统计量作为总体参数的估计值,评价标准有无偏性、有效性与一致性。
10
关于「什么是错」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是什么是错判定过程的关键环节:错的事往往要藏着、瞒着。
11
在学习「模态命题与模态词」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。含有「必然」「可能」等模态词的命题是模态命题。
12
在学习「巧合不是原因」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。两件事碰巧一起发生,并不说明它们有关系。
13
关于「什么是选择」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是什么是选择判定过程的关键环节:选了就要去做。
14
在实际场景中使用「条件概率」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住条件概率的判断依据:P(A|B) = P(AB)/P(B)。
15
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。
16
下面关于「心情会过去」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「心情会过去」的定义。难受的感觉通常会随时间慢慢变轻。
17
判断:模态命题的真假必须相对于特定的可能世界来判定。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
18
下列表述中,描述的是「做完选择别老后悔」而不是「从小事里练判断」的是?
解析:「做完选择别老后悔」与「从小事里练判断」同属做判断和选择,但前者强调:选好了就认真去做,别一直想着别的。
19
在学习「相关分析的方法与陷阱」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。相关分析需结合散点图判断形态,警惕离群点与虚假相关。
20
在实际场景中使用「想成为什么样的人」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住想成为什么样的人的判断依据:想一想自己佩服什么样的人。
21
下列表述中,描述的是「划分与划分的规则」而不是「概念的限制与概括」的是?
解析:「划分与划分的规则」与「概念的限制与概括」同属概念、词项与定义,但前者强调:划分是把一个属概念分成若干种概念,以明确其外延的逻辑方法。
22
判断:一个问题常常会带出新的问题,这是很正常的。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
23
在学习「一起找答案」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。有些问题可以自己找到答案,有些要和大家一起找。
24
关于「责任」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是责任判定过程的关键环节:认错不是丢脸,是勇敢。
25
在学习「实验数据与观察数据」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。实验由研究者主动控制处理因素;观察数据只记录自然发生的情况。
26
关于「有效性判定:规则法与文恩图」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是有效性判定:规则法与文恩图判定过程的关键环节:文恩图适合直观呈现词项关系。
27
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。
28
判断:论据必须真实,且其真实性不得依赖论题,否则属于循环论证。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
29
判断:划分必须相称,各子项外延之和等于母项外延。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
30
判断:拉氏指数用基期数量加权,派氏指数用报告期数量加权。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
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