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1
判断:专心地看,认真地听,常常能发现更多美。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
2
在学习「抽样分布 t / 卡方 / F」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。t 分布用于方差未知的均值推断,卡方分布用于方差与拟合检验,F 分布用于方差比与方差分析。
3
关于「什么是生命」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是什么是生命判定过程的关键环节:生命需要吃、喝和照顾。
4
判断:折线图适合表现随时间变化的趋势。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
5
在实际场景中使用「负命题与德摩根律」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住负命题与德摩根律的判断依据:否定「p 且 q」等值于「非 p 或 非 q」。
6
下面关于「理解不等于同意」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「理解不等于同意」的定义。懂得别人怎么想,不代表要照着做。
7
在学习「定义的规则」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。定义必须遵守相称、不循环、不含糊、一般不用否定式等规则。
8
下面关于「辩证思维与形式逻辑的关系」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「辩证思维与形式逻辑的关系」的定义。形式逻辑保证思维不发生自相矛盾;辩证思维则进一步考察对象的运动、变化与内在矛盾。
9
在学习「核对一下再相信」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。感觉不确定时,换一种办法确认一下。
10
判断:一起做事情,先商量好规则会顺利很多。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
11
下列关于「摸摸、闻闻、尝尝」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:随手就摸不认识的东西。正确理解应回到定义——别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
12
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。
13
在学习「简单枚举归纳推理」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。只考察一类中的部分对象,未遇反例便作出一般性结论的推理。
14
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。
15
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。
16
在实际场景中使用「隔开时间复习」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住隔开时间复习的判断依据:第一次复习放在当天或第二天。
17
判断:排队的时候先来的排在前面,大家都好受。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
18
下列表述中,描述的是「轮流和等一等」而不是「道歉和原谅」的是?
解析:「轮流和等一等」与「道歉和原谅」同属和大家在一起,但前者强调:好东西一起用的时候,轮流来大家都能用上。
19
关于「泊松分布」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是泊松分布判定过程的关键环节:是二项分布在 n 大 p 小时的极限。
20
判断:参数是总体的数量特征,统计量是样本的数量特征。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
21
判断:只有排除了其他可能,才能比较有把握地说出原因。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
22
下面关于「均值、中位数、众数的选择」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「均值、中位数、众数的选择」的定义。选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
23
下面关于「谬误的识别与反驳」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「谬误的识别与反驳」的定义。识别谬误要分清论题、论据与论证方式,再判断错误出在哪一环。
24
在实际场景中使用「记忆是怎么来的」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住记忆是怎么来的的判断依据:先注意到,才可能记住。
25
在实际场景中使用「随机事件与样本空间」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住随机事件与样本空间的判断依据:必然事件的概率为 1。
26
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。
27
下面关于「问清楚关键的地方」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「问清楚关键的地方」的定义。问问题要问到最想知道的那一点。
28
在学习「好奇是什么」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。好奇就是看到一个东西,心里冒出想弄明白的念头。
29
在学习「概念的限制与概括」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。限制是增加内涵、缩小外延;概括是减少内涵、扩大外延。
30
下面关于「全概率公式」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「全概率公式」的定义。若完备事件组划分样本空间,则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
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