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1
关于「变量与数据类型」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是变量与数据类型判定过程的关键环节:定量变量分为定距与定比。
2
判断:我们摸到、看到的,只是东西的一部分样子。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
3
关于「记忆是怎么来的」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是记忆是怎么来的判定过程的关键环节:多看几眼会留下更深的印象。
4
关于「条件概率」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是条件概率判定过程的关键环节:条件概率相当于把样本空间缩小到 B。
5
在学习「归纳的局限:休谟问题」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。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。
6
在学习「统计学的研究对象」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。统计学研究如何收集、整理、分析数据,并据以对总体做出推断。
7
判断:最小二乘法使残差平方和最小,是回归参数估计的基本方法。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
8
判断:同比消除季节影响,环比反映相邻期的短期变化。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
9
在学习「经典悖论」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。悖论是由看似合理的前提与推理导出矛盾结论的命题,推动了对语言层次与集合概念的重新审查。
10
判断:说话前先分清自己讲的是事实还是猜测。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
11
在实际场景中使用「珍惜时间」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住珍惜时间的判断依据:玩和学都要花时间。
12
下列关于「害怕也有用」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:因为怕而什么都不去做。正确理解应回到定义——害怕是在提醒我们注意危险。
13
在学习「认真去看」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。停下来,慢慢看,就能发现平时没有注意的东西。
14
判断:时间一直往前,过去的就回不来了。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
15
判断:说话前先分清自己讲的是事实还是猜测。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
16
关于「单侧检验与双侧检验」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是单侧检验与双侧检验判定过程的关键环节:同一数据下单侧检验的 P 值约为双侧的一半。
17
下列关于「给想法找证据」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:自己想的就是最有力的证据。正确理解应回到定义——有证据支持的猜测,才能更靠近事实。
18
判断:P 值小于显著性水平时拒绝原假设,但不能推出原假设为真的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
19
在学习「图尔敏模型」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。图尔敏把论证拆成主张、依据、保证、支援、限定和反驳六个部分,比三段论更贴近实际论辩。
20
在学习「形式谬误」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。形式谬误是推理形式无效的错误,与内容无关。
21
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。
22
某公司 100 名员工,99 人月薪 8000 元,CEO 月薪 100 万元。下列说法正确的是?
解析:极端高值把均值大幅拉高,而中位数不受影响,仍落在 8000 元附近。这是典型的右偏分布,收入类数据应优先报告中位数。
23
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。
24
判断:做了让人难受的事,说一声对不起是很好的做法。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
25
判断:第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它,其概率由显著性水平控制。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
26
下列关于「分类变量与虚拟变量」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:为每个类别都设一个虚拟变量。正确理解应回到定义——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。
27
在学习「原因可能有很多」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。一个结果常常是好几个原因一起造成的。
28
判断:同比消除季节影响,环比反映相邻期的短期变化。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
29
在学习「离散变量与连续变量」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。只能取有限或可数多个值的变量是离散变量;可在区间内取任意值的是连续变量。
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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