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1
判断:感觉有时候会出错,比如看着长、实际却一样长。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
2
下面关于「协方差与相关系数」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「协方差与相关系数」的定义。协方差反映两变量共同变动的方向,相关系数是标准化后的协方差。
3
在学习「认真去看」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。停下来,慢慢看,就能发现平时没有注意的东西。
4
在学习「理解了才好记」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。弄懂意思之后再记,会比硬背容易得多。
5
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。
6
在学习「关联谬误」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。关联谬误是把与论题真假无关的因素当作论据,如诉诸权威、情感、众人与人身。
7
判断:分东西的时候让大家都有份,比只顾自己要好。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
8
关于「贝叶斯公式」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是贝叶斯公式判定过程的关键环节:基础概率过低时阳性结果也未必可信。
9
下列关于「做完选择别老后悔」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:一直怪自己没选对。正确理解应回到定义——选好了就认真去做,别一直想着别的。
10
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。
11
下列关于「随机变量与分布」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:把连续型随机变量某点的概率理解为非零值。正确理解应回到定义——随机变量是随机试验结果的数值化描述,其取值规律就是概率分布。
12
下列表述中,描述的是「欧拉图与词项关系」而不是「概念的内涵与外延」的是?
解析:「欧拉图与词项关系」与「概念的内涵与外延」同属概念、词项与定义,但前者强调:欧拉图用圆表示词项的外延,用圆的包含与相交关系直观呈现词项间的关系。
13
在学习「离散变量与连续变量」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。只能取有限或可数多个值的变量是离散变量;可在区间内取任意值的是连续变量。
14
判断:循环论证属于预设谬误,把结论当作前提来使用。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
15
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。
16
在学习「听听别人的建议」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。拿不定主意时,可以问问信得过的人。
17
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。
18
在学习「标准误」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。统计量抽样分布的标准差称为标准误,衡量估计的精度。
19
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。
20
在学习「太好的事要小心」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。好得不太真实的事,常常有问题。
21
在实际场景中使用「同一律」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住同一律的判断依据:同一律管的是思维的确定性。
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:小树、小猫和我们一样,都是会生长的生命。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
24
在学习「谬误的分类」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。谬误可分为形式谬误与非形式谬误两大类,后者又分语义、关联、预设和归纳几种。
25
判断:移动平均法通过平滑短期波动来显示长期趋势。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
26
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。
27
下面关于「图尔敏模型」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「图尔敏模型」的定义。图尔敏把论证拆成主张、依据、保证、支援、限定和反驳六个部分,比三段论更贴近实际论辩。
28
在学习「喜欢什么、擅长什么」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。喜欢的事让你愿意做,擅长的事做起来更顺。
29
判断:看到好听的话,先想一想是不是真的。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
30
关于「随机变量与分布」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是随机变量与分布判定过程的关键环节:连续型随机变量用密度函数描述。
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