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1
在学习「问题的不同种类」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。问题有的问是什么,有的问为什么,有的问怎么办。
2
在学习「关联谬误」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。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。
3
在学习「回归的拟合优度与残差诊断」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。决定系数衡量拟合程度,残差图用于检验模型假设是否成立。
4
在学习「负命题与德摩根律」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。负命题是否定一个命题所得的命题;德摩根律给出否定合取与析取时的等值转换。
5
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。
6
在学习「语义谬误」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。语义谬误源于语言的歧义与含混,包括偷换概念、歧义、合成与分解。
7
在学习「什么是公平」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。公平就是一样的事,用一样的办法对待每个人。
8
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。
9
判断:换个位置想一想,能帮我们更懂别人。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
10
判断:相关不等于因果,因果推断需要实验设计或专门方法支撑。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
11
在实际场景中使用「泊松分布」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住泊松分布的判断依据:期望与方差都等于 λ。
12
下列关于「一直问下去」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:以为问到底就一定有一个终点。正确理解应回到定义——一个答案常常会带出新的问题,可以一直问下去。
13
在学习「原假设与备择假设」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。原假设通常表示差异不存在或维持现状,备择假设是希望被证实的结论。
14
下列关于「标准正态分布与标准化」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 Z 分数当作百分比直接解读。正确理解应回到定义——把变量减去均值再除以标准差,即得标准正态分布的变量。
15
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。
16
在学习「抽样分布」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。样本统计量的概率分布称为抽样分布。
17
关于「发展水平与速度指标」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是发展水平与速度指标判定过程的关键环节:定基以固定时期为基期。
18
判断:模态命题的真假必须相对于特定的可能世界来判定。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
19
判断:形式谬误是推理形式本身无效,如由肯定后件推出肯定前件。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
20
在学习「中项的作用」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。中项是两个前提的媒介,靠它把大项与小项必然地联结起来。
21
关于「核对一下再相信」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是核对一下再相信判定过程的关键环节:可以问一问旁边的人。
22
在学习「完全归纳推理」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。考察一类中的全部对象之后作出一般性结论的推理叫完全归纳推理。
23
在学习「传言会走样」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。话一个人一个人地传,常常会变得不一样。
24
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。
25
在学习「充足理由律」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。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。
26
判断:全称肯定命题(A)与特称否定命题(O)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。
27
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。
28
判断:每个办法都有好处,也可能有坏处。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
29
下列表述中,描述的是「把感受说出来」而不是「不一样也很美」的是?
解析:「把感受说出来」与「不一样也很美」同属美与感受,但前者强调:把喜欢的理由讲出来,别人也更能懂你的心意。
30
判断:抽样框是抽样单元的名单,抽样框不完整会直接导致样本有偏。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
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