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1
在学习「我和别人不一样」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。说话的样子、喜欢的东西、擅长的事,每个人都不一样。
2
在学习「巧合不是原因」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。两件事碰巧一起发生,并不说明它们有关系。
3
在学习「抽样框与抽样误差」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。抽样框是抽样的操作名单;抽样误差源于抽到不同样本造成的随机差异。
4
在学习「划分与划分的规则」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。划分是把一个属概念分成若干种概念,以明确其外延的逻辑方法。
5
下列表述中,描述的是「负命题与德摩根律」而不是「真值表与重言式」的是?
解析:「负命题与德摩根律」与「真值表与重言式」同属复合命题与演绎推理,但前者强调: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。
6
在学习「形式谬误」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。形式谬误是推理形式无效的错误,与内容无关。
7
判断:同比消除季节影响,环比反映相邻期的短期变化。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
8
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。
9
下面关于「归纳谬误」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「归纳谬误」的定义。归纳谬误是在概括与推断中使用不充分的证据,如以偏概全、轻率概括与滑坡论证。
10
判断:同一样东西,不同的人可能觉得美,也可能不觉得。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
11
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。
12
下面关于「对当关系与逻辑方阵」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「对当关系与逻辑方阵」的定义。同素材的 A、E、I、O 之间的真假制约关系称为对当关系,可用逻辑方阵表示。
13
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。
14
在学习「归纳的局限:休谟问题」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。休谟指出,从「过去如此」推出「将来也如此」本身需要一条「未来与过去相似」的假设,而这条假设无法由经验证明。
15
在学习「多元线性回归」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。用多个自变量同时解释因变量,回归系数表示控制其他变量后的净效应。
16
在学习「指数体系与因素分析」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。利用指数之间的等式关系,分析各因素对总量变动的影响。
17
下面关于「大胆提问」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「大胆提问」的定义。不知道就说不懂,然后问出来,这很勇敢。
18
下面关于「给想法找证据」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「给想法找证据」的定义。有证据支持的猜测,才能更靠近事实。
19
判断:别人的想法和我们不一样,也很正常。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
20
「认真去看」的正确含义是?
解析:「认真去看」指的是:停下来,慢慢看,就能发现平时没有注意的东西。
21
下列表述中,描述的是「系统思维与整体性」而不是「逆向思维与思维定势」的是?
解析:「系统思维与整体性」与「逆向思维与思维定势」同属模态逻辑与思维方法,但前者强调:系统思维把对象看作由要素、结构、功能与环境构成的整体。
22
判断:记住东西要先弄懂它,再想办法把它留下来。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
23
判断:互斥事件一般不是独立事件,除非其中一个概率为零。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
24
在学习「形式谬误」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。形式谬误是推理形式无效的错误,与内容无关。
25
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。
26
下列关于「我的身体」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:觉得自己的身体不如别人。正确理解应回到定义——我的手、脚、眼睛属于我,我用它们去摸、去跑、去看。
27
判断:敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
28
在学习「论证与推理的关系」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。论证总要借助推理,但推理不等于论证:论证还要求论题真实、论据真实。
29
判断:总体是研究对象的全体,样本是从总体中抽取的部分个体集合。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
30
下列表述中,描述的是「全概率公式」而不是「贝叶斯公式」的是?
解析:「全概率公式」与「贝叶斯公式」同属概率基础,但前者强调: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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