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1
下列表述中,描述的是「划分与划分的规则」而不是「概念的限制与概括」的是?
解析:「划分与划分的规则」与「概念的限制与概括」同属概念、词项与定义,但前者强调: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。
2
在学习「随机变量与分布」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。随机变量是随机试验结果的数值化描述,其取值规律就是概率分布。
3
在学习「两类错误与检验功效」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。第一类错误是弃真,第二类错误是取伪,功效等于 1 减去第二类错误概率。
4
下列表述中,描述的是「贝叶斯公式」而不是「随机事件与样本空间」的是?
解析:「贝叶斯公式」与「随机事件与样本空间」同属概率基础,但前者强调:由先验概率和条件概率求后验概率,用于根据新证据更新判断。
5
下列表述中,描述的是「指数体系与因素分析」而不是「时间序列的构成」的是?
解析:「指数体系与因素分析」与「时间序列的构成」同属时间序列与指数,但前者强调:利用指数之间的等式关系,分析各因素对总量变动的影响。
6
下面关于「统计指数的编制」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「统计指数的编制」的定义。指数是综合反映多项事物数量变动的相对数,需选择同度量因素与权数。
7
判断:只有排除了其他可能,才能比较有把握地说出原因。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
8
下面关于「别人为什么这样做」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「别人为什么这样做」的定义。每个人做事,背后常常有自己的理由。
9
在学习「回归的拟合优度与残差诊断」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。决定系数衡量拟合程度,残差图用于检验模型假设是否成立。
10
在学习「频数分布与分组」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。频数分布是把数据按取值或区间分组后统计各组个数形成的分布。
11
判断:小树、小猫和我们一样,都是会生长的生命。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
12
在实际场景中使用「论证与推理的关系」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住论证与推理的关系的判断依据:推理由前提与结论构成,论证由论据与论题构成。
13
关于「认真去看」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是认真去看判定过程的关键环节:可以换个角度再看一看。
14
「全概率公式」的正确含义是?
解析:「全概率公式」指的是: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。
15
下列关于「样本量的确定」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:凭经验随意确定样本量而不做计算。正确理解应回到定义——样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
16
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。
17
关于「词项的种类」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是词项的种类判定过程的关键环节:普遍词项的外延有两个以上对象。
18
下面关于「随机变量与分布」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「随机变量与分布」的定义。随机变量是随机试验结果的数值化描述,其取值规律就是概率分布。
19
「抽样框与抽样误差」的正确含义是?
解析:「抽样框与抽样误差」指的是: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。
20
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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