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1
下列表述中,描述的是「模态命题与模态词」而不是「模态对当关系」的是?
解析:「模态命题与模态词」与「模态对当关系」同属模态逻辑与思维方法,但前者强调:含有「必然」「可能」等模态词的命题是模态命题。
2
关于「模态对当关系」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是模态对当关系判定过程的关键环节:◇p 与 □非 p 矛盾。
3
下面关于「各格的特殊规则」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「各格的特殊规则」的定义。除一般规则之外,每个格还有自己的特殊规则,可使判定更快。
4
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。
5
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。
6
在学习「总体比例的估计」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。总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
7
在学习「每个人都不太一样」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。人各有各的样子,没有两个完全一样的人。
8
判断:敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
9
在学习「箱线图」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。箱线图由中位数、上下四分位数与须线构成,并可标出异常值。
10
判断:遇到不懂的事情,先问清楚再下结论。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
11
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。
12
下列关于「回归的拟合优度与残差诊断」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:只看决定系数就宣布模型可用。正确理解应回到定义——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。
13
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。
14
「相关分析的方法与陷阱」的正确含义是?
解析:「相关分析的方法与陷阱」指的是:相关分析需结合散点图判断形态,警惕离群点与虚假相关。
15
下面关于「先后不等于因果」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「先后不等于因果」的定义。一件事在前,一件事在后,不一定有联系。
16
判断:拿不准的时候,可以用别的办法核对一次。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
17
在学习「看法不一样很正常」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。大家想法不同,是很平常的事。
18
在学习「贝叶斯公式」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。由先验概率和条件概率求后验概率,用于根据新证据更新判断。
19
在学习「数据清洗与整理」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。数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
20
在学习「我的名字」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。名字是别人叫我的称呼,也是我自己的一个小标记。
21
在学习「分得一样多」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。分东西的时候,尽量让每个人拿到的差不多。
22
在实际场景中使用「总体、个体与样本」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住总体、个体与样本的判断依据:总体可以是有限也可以是无限的。
23
下列表述中,描述的是「贝叶斯公式」而不是「随机事件与样本空间」的是?
解析:「贝叶斯公式」与「随机事件与样本空间」同属概率基础,但前者强调:由先验概率和条件概率求后验概率,用于根据新证据更新判断。
24
判断:隔一段时间再复习一遍,比一口气念很多遍更管用。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
25
在学习「时间一直往前」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。时间像河水,只会往一个方向流。
26
下列表述中,描述的是「传言会走样」而不是「看看消息从哪来」的是?
解析:「传言会走样」与「看看消息从哪来」同属别被骗,但前者强调:话一个人一个人地传,常常会变得不一样。
27
判断:估计精度与置信水平之间存在矛盾,提高置信水平会加宽区间。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
28
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。
29
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。
30
在学习「全概率公式」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。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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