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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
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。
2
在实际场景中使用「我的名字」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住我的名字的判断依据:名字是家人认真想出来的。
3
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。
4
在学习「记忆是怎么来的」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。记忆是先看到或听到,再把它留在脑子里的过程。
5
在学习「逻辑学的研究对象」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。逻辑学以思维形式及其规律为研究对象,考察推理形式的有效性。
6
关于「两类错误与检验功效」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是两类错误与检验功效判定过程的关键环节:降低显著性水平会增大第二类错误。
7
在实际场景中使用「联言命题及其真值」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住联言命题及其真值的判断依据:只有所有支命题都真,整个联言命题才真。
8
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。
9
判断:本事是练出来的,练得越多越熟。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
10
下列关于「带着好奇去提问」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:觉得好奇是浪费时间。正确理解应回到定义——好奇是问问题的开始,看见不懂的就多想一想。
11
判断:两个特称前提推不出结论。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
12
关于「五种感觉」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是五种感觉判定过程的关键环节:几种感觉合用会更准。
13
在学习「先后不等于因果」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。一件事在前,一件事在后,不一定有联系。
14
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。
15
在实际场景中使用「好问题长什么样」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住好问题长什么样的判断依据:把时间、地点、人物说清楚。
16
在实际场景中使用「努力能改变什么」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住努力能改变什么的判断依据:从今天开始练一小会儿。
17
「统计调查的方式」的正确含义是?
解析:「统计调查的方式」指的是:常见方式有普查、抽样调查、重点调查与典型调查。
18
在学习「照顾小生命」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。给花草浇水,对小动物轻一点,都是在照顾生命。
19
在实际场景中使用「时间一直往前」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住时间一直往前的判断依据:过去的一分钟回不来。
20
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。
21
在实际场景中使用「好好去听」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住好好去听的判断依据:风声、雨声、笑声都能听见。
22
关于「假说与假说的检验」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是假说与假说的检验判定过程的关键环节:由假说推出可观察的推断,再与实际比较。
23
判断:做了让人难受的事,说一声对不起是很好的做法。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
24
「直言命题的四种形式」的正确含义是?
解析:「直言命题的四种形式」指的是:按质与量的组合,直言命题分为全称肯定(A)、全称否定(E)、特称肯定(I)、特称否定(O)四种。
25
判断:「必然 p」蕴含「p」,「p」蕴含「可能 p」。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
26
判断:规则是为了让大家都能好好玩,所以要一起守。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
27
在实际场景中使用「单样本均值的 t 检验」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住单样本均值的 t 检验的判断依据:t 统计量等于样本均值与检验值之差除以标准误。
28
下列表述中,描述的是「犯错以后」而不是「什么是对」的是?
解析:「犯错以后」与「什么是对」同属对与错,但前者强调:犯错一点也不可怕,改了就是好的。
29
判断:觉得不公平,可以好好说,也可以和大家商量。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
30
下列表述中,描述的是「数据清洗与整理」而不是「统计调查的方式」的是?
解析:「数据清洗与整理」与「统计调查的方式」同属数据收集,但前者强调: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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