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1
关于「统计指数的编制」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是统计指数的编制判定过程的关键环节:派氏指数以报告期数量为权数。
2
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。
3
判断:定义项与被定义项的外延必须相称,不得过宽也不得过窄。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
4
判断:置信水平 95% 指长期重复抽样中约 95% 的区间会包含参数真值。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
5
下列表述中,描述的是「参数与统计量」而不是「变量与数据类型」的是?
解析:「参数与统计量」与「变量与数据类型」同属统计学与数据,但前者强调:参数描述总体,通常未知且固定;统计量描述样本,随样本变化而变化。
6
判断:参数是总体的数量特征,统计量是样本的数量特征。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
7
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。
8
判断:直方图的相邻矩形紧挨,条形图的矩形之间留有空隙。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
9
判断:形式谬误是推理形式本身无效,如由肯定后件推出肯定前件。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
10
判断:说谎瞒得住一时,心里却会一直不踏实。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
11
在学习「两样本比较与方差分析」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。两样本 t 检验比较两组均值,方差分析比较三组及以上均值。
12
下面关于「比一比好处和坏处」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「比一比好处和坏处」的定义。每个办法都有好处,也可能有坏处。
13
判断:排中律要求互相矛盾的两个命题必有一个为真,不存在第三种可能。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
14
下面关于「条形图与直方图」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「条形图与直方图」的定义。条形图用条形长度表示定类数据的频数;直方图用矩形面积表示连续变量的频数分布。
15
下列表述中,描述的是「原假设与备择假设」而不是「两类错误与检验功效」的是?
解析:「原假设与备择假设」与「两类错误与检验功效」同属假设检验,但前者强调:原假设通常表示差异不存在或维持现状,备择假设是希望被证实的结论。
16
在学习「情绪没有对错」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。有某种情绪是自然发生的,不是犯错。
17
下列表述中,描述的是「集中趋势指标」而不是「均值、中位数、众数的选择」的是?
解析:「集中趋势指标」与「均值、中位数、众数的选择」同属描述统计,但前者强调:平均数是代表数据一般水平的指标,包括算术平均、中位数与众数。
18
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。
19
判断:你觉得美的东西,可以告诉别人它美在哪里。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
20
在实际场景中使用「三段论的四个格」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住三段论的四个格的判断依据:第一格中项分别是大前提的主项、小前提的谓项。
21
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。
22
在学习「分心从哪里来」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。身边的声音、玩具和自己的想法都会把注意力带走。
23
在学习「关联谬误」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。关联谬误是把与论题真假无关的因素当作论据,如诉诸权威、情感、众人与人身。
24
判断:高兴、生气、害怕、难过,都是正常的情绪。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
25
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。
26
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。
27
在学习「把几种说法合起来看」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。多听听不同的说法,事情看得更清楚。
28
在实际场景中使用「把几种说法合起来看」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住把几种说法合起来看的判断依据:每个人只看到一部分。
29
关于「五种感觉」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是五种感觉判定过程的关键环节:几种感觉合用会更准。
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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