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1
在实际场景中使用「练习让人变熟」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住练习让人变熟的判断依据:刚开始慢很正常。
2
在学习「统计工作的基本流程」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。完整统计工作包括统计设计、数据收集、整理与分析、推断与决策五个环节。
3
在学习「抽样分布 t / 卡方 / F」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。t 分布用于方差未知的均值推断,卡方分布用于方差与拟合检验,F 分布用于方差比与方差分析。
4
下列表述中,描述的是「和别人比较」而不是「努力能改变什么」的是?
解析:「和别人比较」与「努力能改变什么」同属认识我自己,但前者强调:比较能看出差距,但不用把差距说成自己不行。
5
在实际场景中使用「泊松分布」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住泊松分布的判断依据:期望与方差都等于 λ。
6
判断:「必然 p」与「可能非 p」互相矛盾,不能同真也不能同假。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
7
在学习「分得一样多」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。分东西的时候,尽量让每个人拿到的差不多。
8
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。
9
判断:传话经过几个人,常常会变样。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
10
判断:拿不准的时候,可以用别的办法核对一次。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
11
在学习「充足理由律」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。任何被断定为真的命题都必须有充足理由,且理由与结论之间有必然联系。
12
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。
13
判断:拿不准的时候,可以用别的办法核对一次。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
14
判断:模态命题的真假必须相对于特定的可能世界来判定。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
15
判断:完全归纳推理考察了一类的全部对象,其结论是必然的。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
16
在学习「求同法与求异法」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。求同法在被研究现象出现的多个场合中寻找唯一共同的先行情况;求异法在正反两个场合的差异中寻找原因。
17
判断:四分位距比极差更能反映中间 50% 数据的离散程度。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
18
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。
19
下列关于「做选择」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:一冲动就做,做完了才后悔。正确理解应回到定义——做选择就是在几件事里,挑一个自己要去做的做法。
20
下列关于「别人做,我也要做吗」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:怕被笑话就跟着做。正确理解应回到定义——很多人一起做一件事,也不代表这件事就是对的。
21
下列关于「比一比好处和坏处」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:只挑好处最多的想。正确理解应回到定义——每个办法都有好处,也可能有坏处。
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
判断:定义一般要用肯定的形式,不能用否定形式去定义正概念。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
24
「认真去看」的正确含义是?
解析:「认真去看」指的是:停下来,慢慢看,就能发现平时没有注意的东西。
25
下列表述中,描述的是「听错和听不清」而不是「摸摸、闻闻、尝尝」的是?
解析:「听错和听不清」与「摸摸、闻闻、尝尝」同属感觉小侦探,但前者强调:声音太轻、太吵,或者离得太远,就容易听错。
26
「三段论的一般规则」的正确含义是?
解析:「三段论的一般规则」指的是:三段论有若干条普遍适用的规则,违反其中任何一条即形式无效。
27
在实际场景中使用「语义谬误」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住语义谬误的判断依据:偷换概念:同一词项在论证中改变含义。
28
在学习「问清楚关键的地方」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。问问题要问到最想知道的那一点。
29
在学习「不一样也很美」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。你觉得美的,我可能觉得普通,这些都很好。
30
下面关于「两类错误与检验功效」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「两类错误与检验功效」的定义。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。
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