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1
在学习「归纳谬误」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。归纳谬误是在概括与推断中使用不充分的证据,如以偏概全、轻率概括与滑坡论证。
2
下列关于「直言命题的四种形式」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:把单称命题简单等同于全称命题而不作说明。正确理解应回到定义——按质与量的组合,直言命题分为全称肯定(A)、全称否定(E)、特称肯定(I)、特称否定(O)四种。
3
下列表述中,描述的是「认真去看」而不是「好好去听」的是?
解析:「认真去看」与「好好去听」同属美与感受,但前者强调:停下来,慢慢看,就能发现平时没有注意的东西。
4
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。
5
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。
6
关于「点估计与评价标准」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是点估计与评价标准判定过程的关键环节:有效性指方差更小。
7
在学习「什么是选择」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。选择就是在几个办法里挑一个去做。
8
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。
9
关于「箱线图」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是箱线图判定过程的关键环节:须线一般延伸到 1.5 倍四分位距内的极值。
10
判断:完全归纳推理考察了一类的全部对象,其结论是必然的。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
11
下列关于「归纳谬误」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:以为举出一个反例就能推翻所有统计结论。正确理解应回到定义——归纳谬误是在概括与推断中使用不充分的证据,如以偏概全、轻率概括与滑坡论证。
12
判断:时间序列通常分解为长期趋势、季节变动、循环变动与不规则变动四部分。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
13
在学习「统计学的研究对象」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。统计学研究如何收集、整理、分析数据,并据以对总体做出推断。
14
「论证的三要素」的正确含义是?
解析:「论证的三要素」指的是:论证由论题、论据和论证方式构成。
15
判断:以偏概全属于归纳谬误,用不充分的样本支撑普遍结论。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
16
判断:累了要休息,休息好才练得进去。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
17
下面关于「责任」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「责任」的定义。责任是自己做的事,自己要面对、自己来担。
18
判断:P 值小于显著性水平时拒绝原假设,但不能推出原假设为真的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
19
在学习「找原因的办法」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。想找原因,可以比一比做法不同时结果是否不同。
20
下列关于「充足理由律」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:以为随便给出一个理由就算满足了充足理由律。正确理解应回到定义——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。
21
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。
22
下列表述中,描述的是「联言命题及其真值」而不是「选言命题及其真值」的是?
解析:「联言命题及其真值」与「选言命题及其真值」同属复合命题与演绎推理,但前者强调:联言命题断定若干事物情况同时存在,形式为「p 并且 q」。
23
在实际场景中使用「原假设与备择假设」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住原假设与备择假设的判断依据:原假设与备择假设互斥且穷尽。
24
「一直问下去」的正确含义是?
解析:「一直问下去」指的是:一个答案常常会带出新的问题,可以一直问下去。
25
判断:你的名字是你的一部分,但你不是只有名字。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
26
判断:P 值小于显著性水平时拒绝原假设,但不能推出原假设为真的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
27
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。
28
在实际场景中使用「巧合不是原因」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住巧合不是原因的判断依据:巧合常让人误以为有关联。
29
在学习「一元线性回归」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。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
30
判断:拉氏指数用基期数量加权,派氏指数用报告期数量加权。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
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