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1
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。
2
判断:排中律要求互相矛盾的两个命题必有一个为真,不存在第三种可能。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
3
在实际场景中使用「求同法与求异法」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住求同法与求异法的判断依据:求同法要求其它情况各不相同,只有一个情况相同。
4
判断:没有根据的消息,不要随便相信。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
5
下面关于「矛盾分析方法」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「矛盾分析方法」的定义。矛盾分析从对象的对立统一入手,找出主要矛盾与矛盾的主要方面。
6
在学习「参数与统计量」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。参数描述总体,通常未知且固定;统计量描述样本,随样本变化而变化。
7
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。
8
在学习「数学期望与方差」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。期望是随机变量取值的加权平均,方差是偏离期望程度的度量。
9
在学习「统计概括与样本代表性」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。统计概括是根据样本的统计特征推出总体特征;结论的可靠性取决于样本的代表性。
10
在实际场景中使用「先想清楚自己要什么」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住先想清楚自己要什么的判断依据:先问自己最想要的是什么。
11
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。
12
下列表述中,描述的是「我的身体」而不是「我的名字」的是?
解析:「我的身体」与「我的名字」同属我是谁,但前者强调:我的手、脚、眼睛属于我,我用它们去摸、去跑、去看。
13
下面关于「我的名字」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「我的名字」的定义。名字是别人叫我的称呼,也是我自己的一个小标记。
14
在学习「思维形式的构成」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。任何思维形式都由逻辑常项与逻辑变项两部分构成。
15
下面关于「原假设与备择假设」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「原假设与备择假设」的定义。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。
16
判断:情绪会过去,难受的感觉通常不会一直持续。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
17
判断:偷换概念属于语义谬误,指在同一论证中改变词项的含义。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
18
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。
19
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。
20
关于「比一比好处和坏处」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是比一比好处和坏处判定过程的关键环节:别只看好的一面。
21
判断:别人的想法可能和你不一样,这很常见。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
22
判断:眼睛、耳朵、鼻子、手和舌头,是我们认识世界的五个小助手。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
23
判断:二手数据使用前必须核对口径、时间范围与统计范围。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
24
「结果和后果」的正确含义是?
解析:「结果和后果」指的是:结果是你做的事情后面发生的事情。
25
在学习「换位想一想」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。换位就是想一想,如果是别人会怎么想。
26
判断:类比推理的结论是或然的,相似属性越多、越本质,结论越可靠。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
27
下列关于「抽样分布 t / 卡方 / F」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:在小样本且总体方差未知时仍用正态分布。正确理解应回到定义——t 分布用于方差未知的均值推断,卡方分布用于方差与拟合检验,F 分布用于方差比与方差分析。
28
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。
29
在学习「中心极限定理」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。无论总体分布如何,样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
30
在学习「变异系数」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。变异系数是标准差与均值之比,用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
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