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1
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。
2
在学习「归纳谬误」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。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。
3
判断:慢慢长大需要时间,急也急不来。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
4
判断:特称肯定命题(I)与特称否定命题(O)是下反对关系,不能同假但可以同真。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
5
判断:说谎瞒得住一时,心里却会一直不踏实。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
6
判断:标准正态分布均值为 0、标准差为 1,任意正态变量可标准化。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
7
在学习「类比推理」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。根据两个对象在某些属性上相同或相似,推出它们在其它的属性上也相同或相似。
8
判断:条形图用于定类数据,直方图用于定量数据的频数分布。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
9
判断:隔一段时间再复习一遍,比一口气念很多遍更管用。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
10
下列关于「努力能改变什么」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:觉得自己天生不行,练也没用。正确理解应回到定义——很多本事靠练习会慢慢变好。
11
判断:抽样框是抽样单元的名单,抽样框不完整会直接导致样本有偏。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
12
在学习「单侧检验与双侧检验」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。双侧检验关注差异是否存在,单侧检验关注差异的方向。
13
关于「努力能改变什么」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是努力能改变什么判定过程的关键环节:进步慢也算在进步。
14
"甲说应当增加研发投入,乙回应说:你想把公司所有钱都砸进实验室,让公司破产吗?"乙犯了哪种谬误?
解析:甲的主张只是"增加研发投入",乙把它歪曲成"把所有钱都砸进实验室",攻击的是一个被夸大后的版本,属于典型的稻草人谬误。
15
「矛盾分析方法」的正确含义是?
解析:「矛盾分析方法」指的是:矛盾分析从对象的对立统一入手,找出主要矛盾与矛盾的主要方面。
16
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。
17
下列关于「什么是原因」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:认为原因只有一个。正确理解应回到定义——原因是让一件事发生的那股力量或者条件。
18
下列关于「选言推理与假言连锁」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:链条中某一环前后件不咬合却照样推出结论。正确理解应回到定义——选言推理以选言命题为前提;假言连锁把若干假言命题串成链条逐段推出。
19
在学习「论证图与复杂论证的拆解」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。论证图用节点表示命题、用箭头表示支持关系,把长论证拆成可以逐段检查的结构。
20
判断:以偏概全属于归纳谬误,用不充分的样本支撑普遍结论。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
21
「多元线性回归」的正确含义是?
解析:「多元线性回归」指的是: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。
22
在学习「样本量的确定」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。样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
23
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。
24
在实际场景中使用「季节变动的测定与调整」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住季节变动的测定与调整的判断依据:季节指数大于 1 表示该期高于平均水平。
25
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。
26
判断:排队的时候先来的排在前面,大家都好受。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
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「和别人比较」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。比较能看出差距,但不用把差距说成自己不行。
29
在学习「照顾小生命」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。给花草浇水,对小动物轻一点,都是在照顾生命。
30
下列关于「指数平滑法」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:平滑系数凭感觉设定而不做优化。正确理解应回到定义——对历史数据按时间远近给予衰减权重,得到平滑预测值。
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