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1
判断:正态分布的偏度为 0、峰度为 3,约 95% 的观测落在均值 ±2 个标准差内。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
2
下列表述中,描述的是「定义的结构与方法」而不是「定义的规则」的是?
解析:「定义的结构与方法」与「定义的规则」同属概念、词项与定义,但前者强调: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。
3
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。
4
对于定序数据(如满意度等级:很不满意到很满意),最合适的集中趋势指标是?
解析:定序数据只有顺序没有等距,等级之间的"距离"不可加,因此不适合计算算术平均数,应使用中位数或众数。
5
「数据收集中的偏差」的正确含义是?
解析:「数据收集中的偏差」指的是:常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
6
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。
7
在学习「概率抽样与非概率抽样」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。概率抽样中各单位的入样概率已知,非概率抽样则依赖方便或判断。
8
在学习「大家会互相影响」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。身边的人做什么,我们的想法常常跟着变。
9
判断:折线图适合表现随时间变化的趋势。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
10
在学习「统计调查的方式」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。常见方式有普查、抽样调查、重点调查与典型调查。
11
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。
12
判断:想成为什么样的人,可以从今天的小事做起。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
13
判断:一次能做的时间不长,专注一小段就有用。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
14
下列关于「做选择」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:一冲动就做,做完了才后悔。正确理解应回到定义——做选择就是在几件事里,挑一个自己要去做的做法。
15
判断:你觉得美的东西,可以告诉别人它美在哪里。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
16
在学习「我的心情」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。开心、生气、难过、害怕,都是心情在说话。
17
在学习「二难推理、归谬法与反证法」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。二难推理由两个假言前提和一个选言前提构成;归谬法与反证法都是间接推出结论的经典形式。
18
「一起做事要商量」的正确含义是?
解析:「一起做事要商量」指的是:几个人一起做事,先把规则和分工说清楚。
19
在学习「优点和不擅长」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。每个人都有做得好的地方,也有不太顺的地方。
20
在学习「模态对当关系」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。□p、◇p 与其否定之间构成类似逻辑方阵的制约关系。
21
下列关于「假言命题的三种条件」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「如果 p 那么 q」当成「只有 p 才 q」来理解。正确理解应回到定义——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。
22
判断:每个人喜欢和擅长的东西都不太一样。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
23
在学习「变异系数」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。变异系数是标准差与均值之比,用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
24
判断:两事件互斥指不能同时发生,独立指一个发生不影响另一个的概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
25
判断:一件事发生前,常常有让它发生的原因。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
26
下面关于「有效性判定:规则法与文恩图」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「有效性判定:规则法与文恩图」的定义。规则法靠逐条核对规则,文恩图靠画图观察结论是否已被前提蕴含,二者可互为校验。
27
判断:规则是为了让大家都能好好玩,所以要一起守。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
28
判断:纵轴不从零开始会放大差异,属于视觉误导。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
29
在实际场景中使用「形式有效与内容真实」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住形式有效与内容真实的判断依据:有效推理可以有假前提,也可以有假结论。
30
下列关于「全概率公式」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:事件组不构成完备划分就直接套公式。正确理解应回到定义——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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