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1
在学习「概率抽样与非概率抽样」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。概率抽样中各单位的入样概率已知,非概率抽样则依赖方便或判断。
2
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。
3
下列表述中,描述的是「反驳的三种路径」而不是「图尔敏模型」的是?
解析:「反驳的三种路径」与「图尔敏模型」同属论证、反驳与论证结构,但前者强调:反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
4
在学习「记忆是怎么来的」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。记忆是先看到或听到,再把它留在脑子里的过程。
5
判断:做了让人难受的事,说一声对不起是很好的做法。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
6
在实际场景中使用「样本量的确定」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住样本量的确定的判断依据:允许误差越小所需样本量越大。
7
在学习「时间序列的构成」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。时间序列由长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四因素构成。
8
关于「离散变量与连续变量」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是离散变量与连续变量判定过程的关键环节:计量数据通常是连续的。
9
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。
10
判断:泊松分布描述单位时间或空间内稀有事件发生次数。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
11
判断:把大目标切成小目标,更容易开始。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
12
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。
13
下列表述中,描述的是「协方差与相关系数」而不是「相关分析的方法与陷阱」的是?
解析:「协方差与相关系数」与「相关分析的方法与陷阱」同属相关与回归,但前者强调:协方差反映两变量共同变动的方向,相关系数是标准化后的协方差。
14
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。
15
判断:求异法通过其它情况相同、只有一个情况不同的对比来确定因果联系。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
16
关于「不一样也很美」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是不一样也很美判定过程的关键环节:可以互相介绍自己喜欢的东西。
17
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。
18
判断:纵轴不从零开始会放大差异,属于视觉误导。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
19
关于「概率的定义与计算」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是概率的定义与计算判定过程的关键环节:统计概率通过大量重复试验得到。
20
在学习「图形选择的基本原则」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。图形选择取决于数据类型与分析目的。
21
在学习「条形图与直方图」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。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。
22
判断:大家都做一件事,不代表这件事就是对的。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
23
「优点和不擅长」的正确含义是?
解析:「优点和不擅长」指的是:每个人都有做得好的地方,也有不太顺的地方。
24
在学习「大胆提问」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。不知道就说不懂,然后问出来,这很勇敢。
25
判断:做选择前,先把几个办法拿出来比一比。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
26
在实际场景中使用「标准正态分布与标准化」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住标准正态分布与标准化的判断依据:标准化后均值为 0、标准差为 1。
27
判断:自己的角度只是很多角度中的一个。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
28
在实际场景中使用「巧合不是原因」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住巧合不是原因的判断依据:巧合常让人误以为有关联。
29
下列表述中,描述的是「有效性判定:规则法与文恩图」而不是「三段论的结构」的是?
解析:「有效性判定:规则法与文恩图」与「三段论的结构」同属三段论:格与式,但前者强调:规则法靠逐条核对规则,文恩图靠画图观察结论是否已被前提蕴含,二者可互为校验。
30
下列关于「指数平滑法」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:平滑系数凭感觉设定而不做优化。正确理解应回到定义——对历史数据按时间远近给予衰减权重,得到平滑预测值。
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