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1
判断:没有根据的消息,不要随便相信。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
2
在学习「充足理由律」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。任何被断定为真的命题都必须有充足理由,且理由与结论之间有必然联系。
3
判断:本事是练出来的,练得越多越熟。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
4
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。
5
下面关于「关心别人,也守住自己」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「关心别人,也守住自己」的定义。体谅别人,同时不委屈自己做不该做的事。
6
在学习「反驳的三种路径」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。反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
7
在学习「负命题与德摩根律」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。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。
8
判断:做完选择就别老想着另一个,专心做好眼前的事。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
9
下列表述中,描述的是「反驳的三种路径」而不是「图尔敏模型」的是?
解析:「反驳的三种路径」与「图尔敏模型」同属论证、反驳与论证结构,但前者强调:反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
10
在学习「假言推理:有效式与谬误式」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。充分条件假言推理有两个有效式:肯定前件式与否定后件式;也有两个常见的谬误式。
11
「问题的不同种类」的正确含义是?
解析:「问题的不同种类」指的是:问题有的问是什么,有的问为什么,有的问怎么办。
12
下列表述中,描述的是「模态对当关系」而不是「可能世界语义学」的是?
解析:「模态对当关系」与「可能世界语义学」同属模态逻辑与思维方法,但前者强调:□p、◇p 与其否定之间构成类似逻辑方阵的制约关系。
13
在学习「生气的时候」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。生气时先停一下,等那股劲过去一些再处理事情。
14
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据:k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
15
在学习「带着好奇去提问」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。好奇是问问题的开始,看见不懂的就多想一想。
16
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。
17
在学习「文恩图与直言命题」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。文恩图用交叠的圆表示主项与谓项的外延,通过标记存在与空缺来判定命题。
18
在学习「实验数据与观察数据」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。实验由研究者主动控制处理因素;观察数据只记录自然发生的情况。
19
判断:二手数据使用前必须核对口径、时间范围与统计范围。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
20
判断:把猜测当成事实,容易产生误会。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
21
下列关于「方差与标准差」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:不清楚 n 与 n-1 的区别而随意使用。正确理解应回到定义——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。
22
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。
23
判断:中心极限定理说明样本量足够大时样本均值近似服从正态分布。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
24
判断:无回答会带来偏差,尤其当无回答者与回答者系统不同时。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
25
下列表述中,描述的是「数据收集中的偏差」而不是「实验数据与观察数据」的是?
解析:「数据收集中的偏差」与「实验数据与观察数据」同属数据收集,但前者强调:常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
26
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。
27
「正态分布」的正确含义是?
解析:「正态分布」指的是:由均值 μ 与标准差 σ 完全确定,呈钟形对称的连续分布。
28
在学习「直言命题的四种形式」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。按质与量的组合,直言命题分为全称肯定(A)、全称否定(E)、特称肯定(I)、特称否定(O)四种。
29
判断:本事是练出来的,练得越多越熟。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
30
「分类变量与虚拟变量」的正确含义是?
解析:「分类变量与虚拟变量」指的是:把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
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