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1
判断:诉诸权威、诉诸情感、诉诸众人属于关联谬误,与论题真假无关。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
2
判断:均值对极端值敏感,中位数对极端值稳健。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
3
关于「错题是好东西」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是错题是好东西判定过程的关键环节:隔几天再做一次同一道题。
4
在学习「结果和后果」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。结果是你做的事情后面发生的事情。
5
在实际场景中使用「显著性水平与 P 值」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住显著性水平与 P 值的判断依据:P 值越小说明观测结果与原假设越不相容。
6
在学习「努力能改变什么」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。很多本事靠练习会慢慢变好。
7
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。
8
关于「五种感觉」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是五种感觉判定过程的关键环节:几种感觉合用会更准。
9
在学习「对当关系与逻辑方阵」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。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。
10
在学习「换位想一想」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。换位就是想一想,如果是别人会怎么想。
11
下面关于「季节变动的测定与调整」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「季节变动的测定与调整」的定义。通过计算季节指数识别并剔除季节影响,得到季节调整后的数据。
12
在学习「形式有效与内容真实」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。形式有效指前提真时结论必然真;内容真实指命题与事实相符。二者是不同层面的评价。
13
判断:相容选言命题只要有一个支命题为真就为真。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
14
在实际场景中使用「做完选择别老后悔」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住做完选择别老后悔的判断依据:后悔不能改变已经做的选择。
15
判断:估计精度与置信水平之间存在矛盾,提高置信水平会加宽区间。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
16
在学习「矛盾关系的应用」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。矛盾关系的两个命题不能同真也不能同假,可由一真推另一假,也可由一假推另一真。
17
「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。
18
下面关于「归纳的局限:休谟问题」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「归纳的局限:休谟问题」的定义。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。
19
在学习「总体、个体与样本」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。总体是研究对象的全体,个体是构成总体的每个单位,样本是被抽取的部分个体。
20
下面关于「标准误」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「标准误」的定义。统计量抽样分布的标准差称为标准误,衡量估计的精度。
21
下列关于「感觉会出错」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:觉得感觉出错就是自己笨。正确理解应回到定义——有时候感觉传来的信息并不准确。
22
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。
23
判断:一样的规则对每个人都一样,才算公平。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
24
关于「预设谬误」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是预设谬误判定过程的关键环节:循环论证把结论当作前提使用。
25
下面关于「事实和猜测的区别」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「事实和猜测的区别」的定义。事实可以核对,猜测只能等待确认。
26
下面关于「什么是结果」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「什么是结果」的定义。结果是事情发生之后得到的那个样子。
27
判断:形式谬误是推理形式本身无效,如由肯定后件推出肯定前件。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
28
判断:同一律要求在同一思维过程中,概念与命题必须保持自身的确定性。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
29
「五种感觉」的正确含义是?
解析:「五种感觉」指的是:看见、听见、闻到、尝到、摸到,是我们认识世界的方式。
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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