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1
「充足理由律」的正确含义是?
解析:「充足理由律」指的是:任何被断定为真的命题都必须有充足理由,且理由与结论之间有必然联系。
2
下面关于「折线图与面积图」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「折线图与面积图」的定义。折线图用线段连接数据点,表现随时间的趋势变化。
3
在学习「三段论式」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。三段论式用字母记录三个命题的形式,如 AAA-1 表示三个命题都是 A 命题且属于第一格。
4
判断:定义项不能直接或间接包含被定义项,否则属于循环定义。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
5
判断:泊松分布描述单位时间或空间内稀有事件发生次数。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
6
下列关于「折线图与面积图」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:用折线连接无序类别,制造不存在趋势。正确理解应回到定义——折线图用线段连接数据点,表现随时间的趋势变化。
7
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。
8
在学习「换位法」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。换位法是交换主项与谓项的位置,前提是原命题中不周延的项在结论中也不得周延。
9
关于「各格的特殊规则」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是各格的特殊规则判定过程的关键环节:第二格前提中必有一个否定。
10
下列表述中,描述的是「不一样也很美」而不是「美是什么」的是?
解析:「不一样也很美」与「美是什么」同属美与感受,但前者强调:你觉得美的,我可能觉得普通,这些都很好。
11
判断:论证由论题、论据和论证方式三个要素构成,缺一不可。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
12
判断:四分位距比极差更能反映中间 50% 数据的离散程度。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
13
判断:决定系数等于相关系数的平方,表示自变量解释的变异比例。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
14
「直接论证与间接论证」的正确含义是?
解析:「直接论证与间接论证」指的是:由论据直接推出论题是直接论证;先由论据推出其它结果再回到论题是间接论证。
15
判断:好问题能帮我们把不明白的事弄明白。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
16
在学习「问卷设计的要点」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。问卷设计要保证题干中立、选项互斥完备、语言无歧义。
17
在学习「两类错误与检验功效」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。第一类错误是弃真,第二类错误是取伪,功效等于 1 减去第二类错误概率。
18
判断:忘记是很正常的事,不代表记性不好。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
19
关于「总体、个体与样本」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是总体、个体与样本判定过程的关键环节:样本必须来自总体且具有代表性。
20
在学习「太好的事要小心」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。好得不太真实的事,常常有问题。
21
在学习「假说与假说的检验」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。假说是对未知现象作出的、尚待检验的说明;检验要靠推出可观察的结论并与事实核对。
22
判断:最小二乘法使残差平方和最小,是回归参数估计的基本方法。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
23
判断:同比消除季节影响,环比反映相邻期的短期变化。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
24
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。
25
在实际场景中使用「害怕也有用」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住害怕也有用的判断依据:怕的东西常常真的有风险。
26
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。
27
判断:把大目标切成小目标,更容易开始。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
28
判断:同一次划分必须按同一标准进行,各子项不得交叉重叠。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
29
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。
30
在学习「数据清洗与整理」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。数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
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