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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
在实际场景中使用「均值、中位数、众数的选择」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住均值、中位数、众数的选择的判断依据:对称分布优先用均值。
2
在学习「概率的基本运算」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。加法法则处理至少一个发生,乘法法则处理同时发生。
3
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。
4
下列关于「联言命题及其真值」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:以为日常语言里的「和」一律表达联言。正确理解应回到定义——联言命题断定若干事物情况同时存在,形式为「p 并且 q」。
5
下面关于「什么是猜测」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「什么是猜测」的定义。猜测是心里想出来但还没有证实的想法。
6
下面关于「规则是什么」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「规则是什么」的定义。规则是大家说好一起照着做的约定。
7
在学习「轮流和等一等」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。好东西一起用的时候,轮流来大家都能用上。
8
判断:均值对极端值敏感,中位数对极端值稳健。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
9
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。
10
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。
11
在学习「问清楚关键的地方」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。问问题要问到最想知道的那一点。
12
下列关于「假设检验的常见误用」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:用显著性水平代替业务上的重要性判断。正确理解应回到定义——把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
13
判断:中项在前提中至少要周延一次,否则无法把大项与小项必然地联结起来。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
14
判断:无偏估计指估计量的期望等于被估参数。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
15
判断:一次只能做一件事时,要选更重要的那件。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
16
在学习「词项的种类」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。按外延可分单独词项与普遍词项,按内涵可分集合词项与非集合词项。
17
关于「一元线性回归」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是一元线性回归判定过程的关键环节:斜率表示自变量每增加一个单位因变量的平均变化。
18
判断:形式有效的推理,前提真时结论必然真;有效性并不保证前提本身真实。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
19
判断:第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它,其概率由显著性水平控制。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
20
下列表述中,描述的是「经典悖论」而不是「谬误的识别与反驳」的是?
解析:「经典悖论」与「谬误的识别与反驳」同属谬误与悖论,但前者强调:悖论是由看似合理的前提与推理导出矛盾结论的命题,推动了对语言层次与集合概念的重新审查。
21
判断:犯了错可以改,改了就是新的开始。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
22
判断:两个否定前提推不出结论。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
23
在学习「各格的特殊规则」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。除一般规则之外,每个格还有自己的特殊规则,可使判定更快。
24
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。
25
下列关于「错题是好东西」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:错了就藏起来,不想让人看见。正确理解应回到定义——做错的题告诉你哪里还没学会。
26
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。
27
判断:充足理由律要求任何被断定为真的命题都必须有充足理由。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
28
在学习「想成为什么样的人」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。心里有想去的方向,做事会更有劲。
29
判断:每个人都有自己独一无二的样子和想法。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
30
在学习「数据清洗与整理」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。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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