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1
在实际场景中使用「回归的拟合优度与残差诊断」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住回归的拟合优度与残差诊断的判断依据：决定系数越高不代表模型越正确。
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
关于「传言会走样」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是传言会走样判定过程的关键环节：传话时容易加上自己的想象。
4
判断：「必然 p」蕴含「p」，「p」蕴含「可能 p」。（　）
解析：这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
5
下列关于「矛盾关系的应用」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：把主项或谓项不同的两个命题当成矛盾关系。正确理解应回到定义——矛盾关系的两个命题不能同真也不能同假，可由一真推另一假，也可由一假推另一真。
6
判断：前提中有一个否定，结论必为否定；结论否定，前提中必有一个否定。（　）
解析：这一表述符合三段论：格与式的基本原理。
7
在学习「矛盾分析方法」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。矛盾分析从对象的对立统一入手，找出主要矛盾与矛盾的主要方面。
8
判断：移动平均法通过平滑短期波动来显示长期趋势。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
9
判断：条件概率 P(A|B) 等于 P(AB) 除以 P(B)，要求 P(B) 大于零。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
10
在学习「我和别人一样」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。我和别的小朋友在很多地方是相同的。
11
判断：P 值是在原假设成立的前提下观测到当前或更极端结果的概率。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
12
在学习「珍惜时间」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。把时间用在喜欢又值得的事情上，就是不浪费。
13
判断：中心极限定理说明样本量足够大时样本均值近似服从正态分布。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
14
在学习「什么是选择」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。选择就是在几个办法里挑一个去做。
15
判断：换个位置想一想，能帮我们更懂别人。（　）
解析：这一表述符合换个角度想的基本原理。
16
在实际场景中使用「问题的不同种类」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住问题的不同种类的判断依据：问是什么，是想弄懂一个东西。
17
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。
18
下面关于「广告的话要多想」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「广告的话要多想」的定义。广告的目的是让人来买，常把好处说得很大。
19
在学习「显著性水平与 P 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。显著性水平是事先设定的容许弃真概率，P 值由样本计算得到。
20
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。
21
在学习「看看消息从哪来」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。要问一问消息是谁说的，他可靠不可靠。
22
判断：数学期望反映随机变量的平均水平，方差反映其波动程度。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
23
下列关于「结果和后果」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：以为只要没被抓住就没有结果。正确理解应回到定义——结果是你做的事情后面发生的事情。
24
在学习「多元线性回归」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。用多个自变量同时解释因变量，回归系数表示控制其他变量后的净效应。
25
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。
26
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。
27
在学习「实验数据与观察数据」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。实验由研究者主动控制处理因素；观察数据只记录自然发生的情况。
28
「每个人有自己的角度」的正确含义是？
解析：「每个人有自己的角度」指的是：站的位置不一样，看到的东西也会不一样。
29
下列表述中，描述的是「区间估计与置信水平」而不是「样本量的确定」的是？
解析：「区间估计与置信水平」与「样本量的确定」同属抽样与估计，但前者强调：给出一个包含参数的区间，并说明该区间的可靠程度。
30
「事件的独立性」的正确含义是？
解析：「事件的独立性」指的是：若 P(AB) = P(A)P(B)，则称事件 A 与 B 相互独立。
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