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1
在学习「协方差与相关系数」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。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。
2
在学习「一起商量」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。有不同意见时,坐下来一起说,找一个大家都接受的办法。
3
判断:加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
4
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。
5
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。
6
在学习「划分与划分的规则」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。划分是把一个属概念分成若干种概念,以明确其外延的逻辑方法。
7
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。
8
在学习「严格蕴含与实质蕴含」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。实质蕴含只要求不出现「前件真后件假」;严格蕴含还要求后件在所有可能世界中都随前件为真。
9
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。
10
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。
11
在实际场景中使用「喜欢什么、擅长什么」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住喜欢什么、擅长什么的判断依据:喜欢和擅长有时不是同一件事。
12
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。
13
在学习「词项的种类」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。按外延可分单独词项与普遍词项,按内涵可分集合词项与非集合词项。
14
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。
15
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。
16
在学习「广告的话要多想」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。广告的目的是让人来买,常把好处说得很大。
17
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。
18
「带着好奇去提问」的正确含义是?
解析:「带着好奇去提问」指的是:好奇是问问题的开始,看见不懂的就多想一想。
19
下列关于「数学期望与方差」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:把期望当成一定出现的取值。正确理解应回到定义——期望是随机变量取值的加权平均,方差是偏离期望程度的度量。
20
判断:论证方式必须符合推理规则,即从论据确实能推出论题。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
21
在实际场景中使用「点估计与评价标准」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住点估计与评价标准的判断依据:无偏性指平均而言不偏高也不偏低。
22
「概率的基本运算」的正确含义是?
解析:「概率的基本运算」指的是:加法法则处理至少一个发生,乘法法则处理同时发生。
23
「一起找答案」的正确含义是?
解析:「一起找答案」指的是:有些问题可以自己找到答案,有些要和大家一起找。
24
在学习「均值、中位数、众数的选择」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。选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
25
判断:类比推理的结论是或然的,相似属性越多、越本质,结论越可靠。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
26
在学习「承认自己看错了」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。发现猜错了,大方承认,再重新看事情。
27
下列表述中,描述的是「记忆是怎么来的」而不是「忘记很正常」的是?
解析:「记忆是怎么来的」与「忘记很正常」同属记住和忘掉,但前者强调:记忆是先看到或听到,再把它留在脑子里的过程。
28
在学习「感觉会出错」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。有时候感觉传来的信息并不准确。
29
下列表述中,描述的是「语义谬误」而不是「关联谬误」的是?
解析:「语义谬误」与「关联谬误」同属谬误与悖论,但前者强调:语义谬误源于语言的歧义与含混,包括偷换概念、歧义、合成与分解。
30
在学习「数据清洗与整理」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。数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
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