全站随机测试

题库共 4,530 道 本次抽 30 道 即时判分 每次进入随机抽题,可以反复练
全站随机 逻辑学 统计学 哲学启蒙 思辨力 心理学启蒙 5 题 10 题 20 题 30 题 换一批
1
关于「归纳的局限:休谟问题」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是归纳的局限:休谟问题判定过程的关键环节:归纳依赖「自然齐一性」这一隐含前提。
2
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。
3
判断:认识自己是慢慢来的,需要多试几次。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
4
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。
5
判断:定义一般要用肯定的形式,不能用否定形式去定义正概念。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
6
判断:模态方阵中,必然与可能的关系类似全称与存在的关系。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
7
判断:同一样东西,不同的人可能觉得美,也可能不觉得。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
8
下列关于「三段论的一般规则」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:只检查一两条规则就判定有效。正确理解应回到定义——三段论有若干条普遍适用的规则,违反其中任何一条即形式无效。
9
在实际场景中使用「变量与数据类型」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住变量与数据类型的判断依据:定性变量分为定类与定序。
10
判断:标准差与原始数据同量纲,变异系数才可用于不同量纲间的比较。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
11
在学习「巧合不是原因」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。两件事碰巧一起发生,并不说明它们有关系。
12
判断:好奇是每个人天生就有的,不是只有聪明的人才有的。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
13
判断:充分条件假言命题只有在「前件真而后件假」时才为假。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
14
关于「完全归纳推理」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是完全归纳推理判定过程的关键环节:结论没有超出前提的范围。
15
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。
16
在实际场景中使用「区间估计与置信水平」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住区间估计与置信水平的判断依据:置信区间由点估计加减临界值乘标准误构成。
17
判断:贝叶斯公式用先验概率与似然度计算后验概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
18
在实际场景中使用「原因可能有很多」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住原因可能有很多的判断依据:有的原因很明显,有的很隐蔽。
19
「数据清洗与整理」的正确含义是?
解析:「数据清洗与整理」指的是: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「提问前先想一想」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。提问前先自己动动脑筋,问题会问得更好。
21
判断:同一律要求在同一思维过程中,概念与命题必须保持自身的确定性。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
22
在学习「论证的评估标准」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。评估一个论证要看论据是否真实、论证方式是否有效、是否存在循环或跳跃。
23
判断:认识自己是慢慢来的,需要多试几次。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
24
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。
25
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。
26
判断:特称肯定命题(I)与特称否定命题(O)是下反对关系,不能同假但可以同真。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
27
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。
28
关于「讲出来记得更牢」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是讲出来记得更牢判定过程的关键环节:讲一遍等于复习好几次。
29
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。
30
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。
换一批