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1
判断:想成为什么样的人,可以从今天的小事做起。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
2
「难过要有人陪」的正确含义是?
解析:「难过要有人陪」指的是:难过时找人说说,会好受很多。
3
在实际场景中使用「演绎论证与归纳论证」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住演绎论证与归纳论证的判断依据:演绎论证的结论具有必然性。
4
在实际场景中使用「什么是结果」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住什么是结果的判断依据:结果跟在原因后面出现。
5
判断:高兴、生气、害怕、难过,都是正常的情绪。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
6
关于「有没有证据」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是有没有证据判定过程的关键环节:找不到证据就先别信。
7
在学习「事实和猜测的区别」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。事实可以核对,猜测只能等待确认。
8
下列关于「标准误」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:把标准误写成标准差,导致精度被严重高估。正确理解应回到定义——统计量抽样分布的标准差称为标准误,衡量估计的精度。
9
判断:同一个结果可能由好几个原因造成。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
10
关于「做选择」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是做选择判定过程的关键环节:可以想一想会有哪些结果。
11
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。
12
下列关于「太好的事要小心」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:免费的、便宜的东西可以随便拿。正确理解应回到定义——好得不太真实的事,常常有问题。
13
下列关于「认真听别人的回答」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:只挑自己喜欢听的回答。正确理解应回到定义——得到回答后要认真听,再想一想对不对。
14
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。
15
判断:记住东西要先弄懂它,再想办法把它留下来。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
16
在学习「不一样也很美」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。你觉得美的,我可能觉得普通,这些都很好。
17
「遇到不公平」的正确含义是?
解析:「遇到不公平」指的是:遇到不公平的事,可以好好说出来,再找办法解决。
18
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。
19
下列关于「什么是猜测」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:以为猜对了一次就永远是事实。正确理解应回到定义——猜测是心里想出来但还没有证实的想法。
20
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。
21
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。
22
在学习「先难后易」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。把最费脑子的任务放在精力最好的时候做。
23
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。
24
下列表述中,描述的是「论证图与复杂论证的拆解」而不是「论证的三要素」的是?
解析:「论证图与复杂论证的拆解」与「论证的三要素」同属论证、反驳与论证结构,但前者强调:论证图用节点表示命题、用箭头表示支持关系,把长论证拆成可以逐段检查的结构。
25
在学习「随机事件与样本空间」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。样本空间是所有可能结果的集合,随机事件是样本空间的子集。
26
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。
27
关于「可能世界语义学」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是可能世界语义学判定过程的关键环节:可能:至少在一个可及的可能世界中为真。
28
在学习「样本量的确定」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。样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
29
判断:做完选择就别老想着另一个,专心做好眼前的事。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
30
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。
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