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1
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。
2
在学习「什么是原因」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。原因是让一件事发生的那股力量或者条件。
3
在学习「什么是对」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。对的事是做了以后,大家心里都更舒服、更安心。
4
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。
5
关于「散点图与相关可视化」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是散点图与相关可视化判定过程的关键环节:点群紧密程度反映相关强度。
6
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。
7
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。
8
判断:只有排除了其他可能,才能比较有把握地说出原因。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
9
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。
10
关于「错题是好东西」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是错题是好东西判定过程的关键环节:隔几天再做一次同一道题。
11
判断:每个办法都有好处,也可能有坏处。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
12
在学习「先想清楚自己要什么」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。明白自己最想要什么,选择就有方向。
13
判断:问题问得说清楚,别人才能听懂。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
14
在学习「假言命题的三种条件」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。假言命题断定前件与后件之间的条件关系,分充分条件、必要条件和充分必要条件。
15
判断:专心地看,认真地听,常常能发现更多美。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
16
下列表述中,描述的是「一起找答案」而不是「一直问下去」的是?
解析:「一起找答案」与「一直问下去」同属好奇与提问,但前者强调:有些问题可以自己找到答案,有些要和大家一起找。
17
判断:数学期望反映随机变量的平均水平,方差反映其波动程度。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
18
下面关于「定义的结构与方法」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「定义的结构与方法」的定义。定义由被定义项、定义项和定义联项构成,最常用的是属加种差法。
19
下列关于「严格蕴含与实质蕴含」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:不加区分地使用「蕴含」一词。正确理解应回到定义——实质蕴含只要求不出现「前件真后件假」;严格蕴含还要求后件在所有可能世界中都随前件为真。
20
在学习「求同法与求异法」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。求同法在被研究现象出现的多个场合中寻找唯一共同的先行情况;求异法在正反两个场合的差异中寻找原因。
21
在学习「忘记很正常」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。学过的东西会慢慢变淡,这是大家都有的情况。
22
在学习「反驳的三种路径」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。反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
23
下列关于「轮流和等一等」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:抢到手才算赢。正确理解应回到定义——好东西一起用的时候,轮流来大家都能用上。
24
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。
25
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。
26
下面关于「周延性」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「周延性」的定义。周延指命题对主项或谓项的全部外延有所断定。全称命题的主项周延,否定命题的谓项周延。
27
在学习「练习让人变熟」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。反复练同一件事,做得会越来越顺。
28
下列表述中,描述的是「假言推理:有效式与谬误式」而不是「选言推理与假言连锁」的是?
解析:「假言推理:有效式与谬误式」与「选言推理与假言连锁」同属复合命题与演绎推理,但前者强调:充分条件假言推理有两个有效式:肯定前件式与否定后件式;也有两个常见的谬误式。
29
判断:大家都做一件事,不代表这件事就是对的。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
30
「全概率公式」的正确含义是?
解析:「全概率公式」指的是:若完备事件组划分样本空间,则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
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