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1
「规则是什么」的正确含义是?
解析:「规则是什么」指的是:规则是大家说好一起照着做的约定。
2
「别急着下结论」的正确含义是?
解析:「别急着下结论」指的是:事情还没弄清楚时,先不要急着断定。
3
关于「系统思维与整体性」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是系统思维与整体性判定过程的关键环节:要素通过结构相互作用。
4
下列关于「欧拉图与词项关系」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:以为把图画出来就等于完成了逻辑证明。正确理解应回到定义——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。
5
在实际场景中使用「什么是事实」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住什么是事实的判断依据:事实看得见、听得到。
6
下列关于「换质法」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:换质时忘记把谓项换成矛盾概念。正确理解应回到定义——换质法是改变命题的质,同时把谓项换成它的矛盾概念,命题真值保持不变。
7
下列表述中,描述的是「方差与标准差」而不是「变异系数」的是?
解析:「方差与标准差」与「变异系数」同属描述统计,但前者强调:方差是各数据与均值离差平方的平均数,标准差是它的算术平方根。
8
在学习「什么是结果」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。结果是事情发生之后得到的那个样子。
9
判断:做选择前,先把几个办法拿出来比一比。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
10
在学习「不一样也很美」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。你觉得美的,我可能觉得普通,这些都很好。
11
判断:「必然 p」与「可能非 p」互相矛盾,不能同真也不能同假。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
12
在实际场景中使用「三段论式」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住三段论式的判断依据:每个字母依次对应大前提、小前提和结论。
13
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。
14
判断:直方图的相邻矩形紧挨,条形图的矩形之间留有空隙。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
15
在学习「频数分布与分组」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。频数分布是把数据按取值或区间分组后统计各组个数形成的分布。
16
在实际场景中使用「随机事件与样本空间」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住随机事件与样本空间的判断依据:必然事件的概率为 1。
17
下列关于「词项的种类」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:把集合词项与非集合词项混用,造成偷换概念。正确理解应回到定义——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。
18
在学习「今天、昨天、明天」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。昨天是已经过去的,今天是正在过的,明天是还没来的。
19
在学习「条件概率」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。在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
20
「练习让人变熟」的正确含义是?
解析:「练习让人变熟」指的是:反复练同一件事,做得会越来越顺。
21
下面关于「时间一直往前」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「时间一直往前」的定义。时间像河水,只会往一个方向流。
22
下列表述中,描述的是「测量尺度」而不是「离散变量与连续变量」的是?
解析:「测量尺度」与「离散变量与连续变量」同属统计学与数据,但前者强调:四种测量尺度决定了数据能做哪些运算,进而决定可用的统计方法。
23
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。
24
判断:传话经过几个人,常常会变样。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
25
在学习「把感受说出来」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。把喜欢的理由讲出来,别人也更能懂你的心意。
26
判断:广告常常会夸大商品的好处。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
27
判断:P 值小于显著性水平时拒绝原假设,但不能推出原假设为真的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
28
判断:论证由论题、论据和论证方式三个要素构成,缺一不可。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
29
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。
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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