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1
下列表述中,描述的是「归纳的局限:休谟问题」而不是「统计概括与样本代表性」的是?
解析:「归纳的局限:休谟问题」与「统计概括与样本代表性」同属归纳推理与类比,但前者强调: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。
2
判断:相关系数的取值范围为负一到正一,符号表示方向、绝对值表示强度。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
3
下列关于「分布形态:偏度与峰度」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:把偏度符号与均值中位数的相对位置对应关系说反。正确理解应回到定义——偏度描述分布的不对称程度,峰度描述分布的尖峭或平坦程度。
4
在学习「思维形式的构成」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。任何思维形式都由逻辑常项与逻辑变项两部分构成。
5
在学习「选言命题及其真值」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。选言命题断定若干可能情况中至少有一种存在,分相容选言与不相容选言。
6
在学习「别急着下结论」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。事情还没弄清楚时,先不要急着断定。
7
下列关于「什么是猜测」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:以为猜对了一次就永远是事实。正确理解应回到定义——猜测是心里想出来但还没有证实的想法。
8
判断:条形图用于定类数据,直方图用于定量数据的频数分布。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
9
判断:越是想让人马上买、马上信的话,越要多想一步。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
10
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。
11
判断:记住东西要先弄懂它,再想办法把它留下来。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
12
在实际场景中使用「定义的规则」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住定义的规则的判断依据:定义项与被定义项的外延必须相称。
13
在实际场景中使用「我的身体」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住我的身体的判断依据:每个人的身体都不一样。
14
「定义的结构与方法」的正确含义是?
解析:「定义的结构与方法」指的是:定义由被定义项、定义项和定义联项构成,最常用的是属加种差法。
15
在学习「随机事件与样本空间」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。样本空间是所有可能结果的集合,随机事件是样本空间的子集。
16
下面关于「统计概括与样本代表性」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「统计概括与样本代表性」的定义。统计概括是根据样本的统计特征推出总体特征;结论的可靠性取决于样本的代表性。
17
在学习「错题是好东西」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。做错的题告诉你哪里还没学会。
18
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。
19
判断:不相容选言命题恰有一个支命题为真时才为真。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
20
判断:箱线图能同时展示中位数、四分位数与异常值。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
21
判断:好奇是每个人天生就有的,不是只有聪明的人才有的。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
22
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。
23
判断:相关系数只度量线性关系,非线性关系可能相关但系数接近零。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
24
判断:特称肯定命题(I)与特称否定命题(O)是下反对关系,不能同假但可以同真。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
25
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。
26
判断:一个问题常常会带出新的问题,这是很正常的。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
27
判断:第二类错误是原假设为假时未能拒绝它,1 减该概率即检验功效。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
28
在实际场景中使用「概念的内涵与外延」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住概念的内涵与外延的判断依据:内涵回答「是什么」,外延回答「有哪些」。
29
下列关于「词项间的五种关系」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:把矛盾关系与反对关系混为一谈,忽略是否存在第三可能。正确理解应回到定义——两个词项外延之间的关系有全同、真包含、真包含于、交叉、全异五种。
30
「数据收集中的偏差」的正确含义是?
解析:「数据收集中的偏差」指的是:常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
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