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1
下列表述中,描述的是「关联谬误」而不是「预设谬误」的是?
解析:「关联谬误」与「预设谬误」同属谬误与悖论,但前者强调:关联谬误是把与论题真假无关的因素当作论据,如诉诸权威、情感、众人与人身。
2
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。
3
在学习「把感受说出来」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。把喜欢的理由讲出来,别人也更能懂你的心意。
4
下列表述中,描述的是「分得一样多」而不是「排队和轮流」的是?
解析:「分得一样多」与「排队和轮流」同属公平与规则,但前者强调:分东西的时候,尽量让每个人拿到的差不多。
5
在学习「结果和后果」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。结果是你做的事情后面发生的事情。
6
下列表述中,描述的是「图尔敏模型」而不是「论证的评估标准」的是?
解析:「图尔敏模型」与「论证的评估标准」同属论证、反驳与论证结构,但前者强调:图尔敏把论证拆成主张、依据、保证、支援、限定和反驳六个部分,比三段论更贴近实际论辩。
7
判断:问题问得说清楚,别人才能听懂。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
8
在学习「二难推理、归谬法与反证法」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。二难推理由两个假言前提和一个选言前提构成;归谬法与反证法都是间接推出结论的经典形式。
9
下面关于「卡方检验」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「卡方检验」的定义。用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
10
判断:条形图用于定类数据,直方图用于定量数据的频数分布。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
11
关于「划分与划分的规则」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是划分与划分的规则判定过程的关键环节:子项之和必须等于母项,不多不少。
12
判断:别人的想法和我们不一样,也很正常。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
13
在学习「数学期望与方差」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。期望是随机变量取值的加权平均,方差是偏离期望程度的度量。
14
判断:一件普普通通的东西,也能让人觉得美。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
15
在学习「什么是事实」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。事实是真实发生过、能被看见或者被验证的事。
16
下面关于「有没有证据」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「有没有证据」的定义。光有说法不够,最好有看得见的证据。
17
下面关于「联言命题及其真值」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「联言命题及其真值」的定义。联言命题断定若干事物情况同时存在,形式为「p 并且 q」。
18
下列关于「概率的基本运算」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:把非互斥事件的概率直接相加造成重复计算。正确理解应回到定义——加法法则处理至少一个发生,乘法法则处理同时发生。
19
判断:说出对不起和表达原谅,都让关系更好。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
20
判断:模态方阵中,必然与可能的关系类似全称与存在的关系。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
21
下面关于「集中趋势指标」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「集中趋势指标」的定义。平均数是代表数据一般水平的指标,包括算术平均、中位数与众数。
22
判断:同一样东西,不同的人可能觉得美,也可能不觉得。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
23
在学习「假言命题的三种条件」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。假言命题断定前件与后件之间的条件关系,分充分条件、必要条件和充分必要条件。
24
在学习「感觉会出错」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。有时候感觉传来的信息并不准确。
25
判断:我们摸到、看到的,只是东西的一部分样子。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
26
下列表述中,描述的是「我的心情」而不是「我和别人一样」的是?
解析:「我的心情」与「我和别人一样」同属我是谁,但前者强调:开心、生气、难过、害怕,都是心情在说话。
27
在学习「一起做事要商量」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。几个人一起做事,先把规则和分工说清楚。
28
判断:「必然 p」蕴含「p」,「p」蕴含「可能 p」。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
29
判断:数学期望反映随机变量的平均水平,方差反映其波动程度。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
30
下列关于「全概率公式」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:事件组不构成完备划分就直接套公式。正确理解应回到定义——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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