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1
在学习「多元线性回归」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
「论证与推理的关系」的正确含义是?
解析:「论证与推理的关系」指的是:论证总要借助推理,但推理不等于论证:论证还要求论题真实、论据真实。
3
关于「二难推理、归谬法与反证法」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是二难推理、归谬法与反证法判定过程的关键环节:破坏式通过否定后件来否定前件。
4
判断:概率抽样中每个单位被抽中的概率已知且非零,才能计算抽样误差。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
5
在学习「排队和轮流」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。排队是后来的排在后面,轮流是一个一个来。
6
关于「承认自己看错了」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是承认自己看错了判定过程的关键环节:承认错误不丢脸。
7
在学习「矛盾关系的应用」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。矛盾关系的两个命题不能同真也不能同假,可由一真推另一假,也可由一假推另一真。
8
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。
9
下列关于「给记忆找线索」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:只背字面,不想画面。正确理解应回到定义——想起一个线索,整件事就容易跟着回来。
10
在学习「我和别人不一样」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。说话的样子、喜欢的东西、擅长的事,每个人都不一样。
11
下列表述中,描述的是「二项分布」而不是「泊松分布」的是?
解析:「二项分布」与「泊松分布」同属概率分布,但前者强调: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。
12
判断:不完全归纳推理只考察部分对象,其结论是或然的。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
13
判断:纵轴不从零开始会放大差异,属于视觉误导。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
14
在学习「长大需要时间」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。小苗、小猫和我们,都要一天一天慢慢长大。
15
在学习「今天、昨天、明天」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。昨天是已经过去的,今天是正在过的,明天是还没来的。
16
判断:第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它,其概率由显著性水平控制。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
17
判断:同一个问题可以从不同方面去问。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
18
下列表述中,描述的是「理解不等于同意」而不是「每个人有自己的角度」的是?
解析:「理解不等于同意」与「每个人有自己的角度」同属换个角度想,但前者强调:懂得别人怎么想,不代表要照着做。
19
判断:提问前先想清楚自己到底想知道什么。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
20
下列关于「问清楚关键的地方」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:想到什么就一口气全问出来。正确理解应回到定义——问问题要问到最想知道的那一点。
21
判断:做选择前,先把几个办法拿出来比一比。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
22
判断:反驳可以从论题、论据、论证方式三个方向入手。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
23
在学习「指数平滑法」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。对历史数据按时间远近给予衰减权重,得到平滑预测值。
24
下列关于「划分与划分的规则」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「人分为男人、女人、老人」当作合规划分。正确理解应回到定义——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。
25
判断:想成为什么样的人,可以从今天的小事做起。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
26
判断:敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
27
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。
28
下面关于「周延性」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「周延性」的定义。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。
29
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。
30
关于「变异系数」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是变异系数判定过程的关键环节:适用于均值显著不为零的正值数据。
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