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1
下列关于「我的名字」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:以为名字不好听就等于自己不好。正确理解应回到定义——名字是别人叫我的称呼,也是我自己的一个小标记。
2
在学习「一直问下去」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。一个答案常常会带出新的问题,可以一直问下去。
3
判断:全称否定命题(E)与特称肯定命题(I)是矛盾关系,不能同真也不能同假。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
4
在实际场景中使用「词项的种类」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住词项的种类的判断依据:单独词项的外延只有一个对象。
5
判断:和别人待在一起时,我们的做法会互相影响。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
6
在学习「理解不等于同意」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。懂得别人怎么想,不代表要照着做。
7
在学习「分布形态:偏度与峰度」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。偏度描述分布的不对称程度,峰度描述分布的尖峭或平坦程度。
8
下列关于「预设谬误」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:在虚假二难中被迫二选一,而不去质疑选项是否穷尽。正确理解应回到定义——预设谬误把需要证明的东西偷偷当作前提,包括复杂问句、循环论证和虚假二难。
9
判断:全称否定命题(E)与特称肯定命题(I)是矛盾关系,不能同真也不能同假。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
10
判断:偷换概念属于语义谬误,指在同一论证中改变词项的含义。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
11
下列表述中,描述的是「数据收集中的偏差」而不是「实验数据与观察数据」的是?
解析:「数据收集中的偏差」与「实验数据与观察数据」同属数据收集,但前者强调:常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
12
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。
13
判断:自己的角度只是很多角度中的一个。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
14
在学习「区间估计与置信水平」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。给出一个包含参数的区间,并说明该区间的可靠程度。
15
在学习「听错和听不清」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。声音太轻、太吵,或者离得太远,就容易听错。
16
下列表述中,描述的是「想成为什么样的人」而不是「每个人都不太一样」的是?
解析:「想成为什么样的人」与「每个人都不太一样」同属认识我自己,但前者强调:心里有想去的方向,做事会更有劲。
17
在学习「给记忆找线索」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。想起一个线索,整件事就容易跟着回来。
18
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。
19
在学习「统计概括与样本代表性」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。统计概括是根据样本的统计特征推出总体特征;结论的可靠性取决于样本的代表性。
20
下面关于「饼图与环形图」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「饼图与环形图」的定义。用扇形角度表示各部分占整体的比重。
21
在学习「心情会过去」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。难受的感觉通常会随时间慢慢变轻。
22
判断:同一件事,不同的人可能有不同的看法。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
23
在学习「谬误的识别与反驳」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。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
在学习「正态分布」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。由均值 μ 与标准差 σ 完全确定,呈钟形对称的连续分布。
25
判断:广告常常会夸大商品的好处。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
26
判断:有些事练一练就会变好,有些事只要喜欢也能做。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
27
下列关于「反驳的三种路径」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:驳倒了论据就宣称论题已被推翻。正确理解应回到定义——反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
28
在学习「我和别人一样」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。我和别的小朋友在很多地方是相同的。
29
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。
30
判断:标准正态分布均值为 0、标准差为 1,任意正态变量可标准化。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
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