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1
下列表述中,描述的是「总体、个体与样本」而不是「参数与统计量」的是?
解析:「总体、个体与样本」与「参数与统计量」同属统计学与数据,但前者强调: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。
2
下面关于「讲出来记得更牢」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「讲出来记得更牢」的定义。把学过的内容讲给别人听,是最好的复习。
3
下列关于「划分与划分的规则」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:把「人分为男人、女人、老人」当作合规划分。正确理解应回到定义——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。
4
下列表述中,描述的是「把心情说出来」而不是「心情会过去」的是?
解析:「把心情说出来」与「心情会过去」同属心情和情绪,但前者强调:用话描述自己的感受,别人才能明白。
5
在学习「把感受说出来」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。把喜欢的理由讲出来,别人也更能懂你的心意。
6
在学习「分类变量与虚拟变量」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。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。
7
判断:同一样东西,不同的人可能觉得美,也可能不觉得。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
8
判断:论据必须真实,且其真实性不得依赖论题,否则属于循环论证。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
9
在学习「点估计与评价标准」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。用样本统计量作为总体参数的估计值,评价标准有无偏性、有效性与一致性。
10
在学习「直言命题的结构」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。直言命题由主项、谓项、联项和量项四个部分组成。
11
判断:认识自己是慢慢来的,需要多试几次。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
12
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。
13
在学习「我的名字」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。名字是别人叫我的称呼,也是我自己的一个小标记。
14
在学习「一起商量」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。有不同意见时,坐下来一起说,找一个大家都接受的办法。
15
关于「别急着下结论」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是别急着下结论判定过程的关键环节:多问一句,也许只是误会。
16
在学习「我和别人不一样」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。说话的样子、喜欢的东西、擅长的事,每个人都不一样。
17
在学习「不懂就问到底」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。别人回答后还可以接着问,一直问到明白。
18
判断:犯了错可以改,改了就是新的开始。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
19
下列关于「分心从哪里来」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:怪自己意志力差,不想办法。正确理解应回到定义——身边的声音、玩具和自己的想法都会把注意力带走。
20
下列表述中,描述的是「原因可能有很多」而不是「什么是原因」的是?
解析:「原因可能有很多」与「什么是原因」同属原因和结果,但前者强调:一个结果常常是好几个原因一起造成的。
21
下面关于「简单枚举归纳推理」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「简单枚举归纳推理」的定义。只考察一类中的部分对象,未遇反例便作出一般性结论的推理。
22
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。
23
在学习「中心极限定理」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。无论总体分布如何,样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
24
在实际场景中使用「难过要有人陪」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住难过要有人陪的判断依据:难过的时候可以哭一会儿。
25
关于「大胆提问」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是大胆提问判定过程的关键环节:提问不丢人,很多人也想问。
26
下面关于「换位想一想」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「换位想一想」的定义。换位就是想一想,如果是别人会怎么想。
27
在学习「二项分布」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。n 次独立重复试验中成功次数服从参数为 n、p 的二项分布。
28
「有没有证据」的正确含义是?
解析:「有没有证据」指的是:光有说法不够,最好有看得见的证据。
29
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。
30
判断:拉氏指数用基期数量加权,派氏指数用报告期数量加权。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
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