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1
下列表述中,描述的是「标准误」而不是「区间估计与置信水平」的是?
解析:「标准误」与「区间估计与置信水平」同属抽样与估计,但前者强调:统计量抽样分布的标准差称为标准误,衡量估计的精度。
2
在学习「回归的拟合优度与残差诊断」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。决定系数衡量拟合程度,残差图用于检验模型假设是否成立。
3
在学习「大家会互相影响」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。身边的人做什么,我们的想法常常跟着变。
4
判断:论据必须真实,且其真实性不得依赖论题,否则属于循环论证。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
5
下面关于「随机事件与样本空间」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「随机事件与样本空间」的定义。样本空间是所有可能结果的集合,随机事件是样本空间的子集。
6
「遇到不公平」的正确含义是?
解析:「遇到不公平」指的是:遇到不公平的事,可以好好说出来,再找办法解决。
7
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。
8
「数据收集中的偏差」的正确含义是?
解析:「数据收集中的偏差」指的是:常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
9
在学习「讲出来记得更牢」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。把学过的内容讲给别人听,是最好的复习。
10
在学习「箱线图」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。箱线图由中位数、上下四分位数与须线构成,并可标出异常值。
11
在学习「听听别人的建议」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。拿不定主意时,可以问问信得过的人。
12
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。
13
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。
14
在学习「辩证思维与形式逻辑的关系」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。形式逻辑保证思维不发生自相矛盾;辩证思维则进一步考察对象的运动、变化与内在矛盾。
15
在学习「离散程度指标」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。衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。
16
判断:别人的想法可能和你不一样,这很常见。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
17
在学习「点估计与评价标准」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。用样本统计量作为总体参数的估计值,评价标准有无偏性、有效性与一致性。
18
在学习「抽样框与抽样误差」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。抽样框是抽样的操作名单;抽样误差源于抽到不同样本造成的随机差异。
19
在学习「认真听别人的回答」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。得到回答后要认真听,再想一想对不对。
20
判断:眼睛、耳朵、鼻子、手和舌头,是我们认识世界的五个小助手。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
21
判断:一件事发生前,常常有让它发生的原因。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
22
下列关于「形式谬误」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:把形式有效但前提虚假与形式谬误混为一谈。正确理解应回到定义——形式谬误是推理形式无效的错误,与内容无关。
23
判断:多听几种说法,事情会看得更全。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
24
下面关于「定义的结构与方法」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「定义的结构与方法」的定义。定义由被定义项、定义项和定义联项构成,最常用的是属加种差法。
25
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。
26
关于「单样本均值的 t 检验」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是单样本均值的 t 检验判定过程的关键环节:自由度为样本量减一。
27
在学习「泊松分布」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。描述单位时间或单位面积内稀有事件发生次数的分布,参数为 λ。
28
关于「找原因的办法」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是找原因的办法判定过程的关键环节:多看几次,结果是否都一样。
29
关于「美是什么」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是美是什么判定过程的关键环节:美不只用眼睛看,也用耳朵听。
30
判断:标准正态分布均值为 0、标准差为 1,任意正态变量可标准化。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
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