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1
在学习「指数体系与因素分析」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。利用指数之间的等式关系,分析各因素对总量变动的影响。
2
判断:每个人都有自己独一无二的样子和想法。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
3
判断:互斥事件一般不是独立事件,除非其中一个概率为零。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
4
在实际场景中使用「五种感觉」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住五种感觉的判断依据:每种感觉各有各的用处。
5
在学习「标准误」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。统计量抽样分布的标准差称为标准误,衡量估计的精度。
6
在学习「认真听别人的回答」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。得到回答后要认真听,再想一想对不对。
7
下列关于「卡方检验」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:在期望频数过小时仍直接使用卡方检验。正确理解应回到定义——用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
8
下面关于「可能世界语义学」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「可能世界语义学」的定义。可能世界是逻辑上一致的完整世界方案;命题在某个可能世界中取真值。
9
判断:每个人喜欢和擅长的东西都不太一样。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
10
在学习「照顾小生命」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。给花草浇水,对小动物轻一点,都是在照顾生命。
11
在实际场景中使用「换质法」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住换质法的判断依据:「所有 S 都是 P」换质得「所有 S 都不是非 P」。
12
在实际场景中使用「带着好奇去提问」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住带着好奇去提问的判断依据:好奇让你发现身边的怪事。
13
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。
14
在学习「欧拉图与词项关系」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。欧拉图用圆表示词项的外延,用圆的包含与相交关系直观呈现词项间的关系。
15
在学习「贝叶斯公式」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。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。
16
在学习「传言会走样」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。话一个人一个人地传,常常会变得不一样。
17
在学习「定义的规则」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。定义必须遵守相称、不循环、不含糊、一般不用否定式等规则。
18
判断:无偏估计指估计量的期望等于被估参数。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
19
下列表述中,描述的是「害怕也有用」而不是「难过要有人陪」的是?
解析:「害怕也有用」与「难过要有人陪」同属心情和情绪,但前者强调:害怕是在提醒我们注意危险。
20
关于「论证的评估标准」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是论证的评估标准判定过程的关键环节:论证方式符合推理规则。
21
「测量尺度」的正确含义是?
解析:「测量尺度」指的是:四种测量尺度决定了数据能做哪些运算,进而决定可用的统计方法。
22
在学习「论证与推理的关系」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。论证总要借助推理,但推理不等于论证:论证还要求论题真实、论据真实。
23
「思维形式的构成」的正确含义是?
解析:「思维形式的构成」指的是:任何思维形式都由逻辑常项与逻辑变项两部分构成。
24
下列表述中,描述的是「直接论证与间接论证」而不是「反驳的三种路径」的是?
解析:「直接论证与间接论证」与「反驳的三种路径」同属论证、反驳与论证结构,但前者强调:由论据直接推出论题是直接论证;先由论据推出其它结果再回到论题是间接论证。
25
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。
26
在学习「发展水平与速度指标」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。包括发展水平、增长量、发展速度与增长速度,分环比与定基两种。
27
在学习「相关分析的方法与陷阱」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。相关分析需结合散点图判断形态,警惕离群点与虚假相关。
28
判断:定类尺度只能分类不能排序,定序尺度可以排序但不能加减。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
29
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。
30
判断:二手数据使用前必须核对口径、时间范围与统计范围。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
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