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1
判断:P 值小于显著性水平时拒绝原假设,但不能推出原假设为真的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
2
在学习「词项间的五种关系」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。两个词项外延之间的关系有全同、真包含、真包含于、交叉、全异五种。
3
判断:专心地看,认真地听,常常能发现更多美。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
4
在学习「模态对当关系」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。□p、◇p 与其否定之间构成类似逻辑方阵的制约关系。
5
在实际场景中使用「有没有证据」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住有没有证据的判断依据:有证据的说法更可信。
6
判断:划分必须相称,各子项外延之和等于母项外延。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
7
在学习「美是什么」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。美是看到、听到一样东西时,心里觉得很舒服、很喜欢。
8
在学习「词项间的五种关系」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。两个词项外延之间的关系有全同、真包含、真包含于、交叉、全异五种。
9
下列关于「发展水平与速度指标」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:把增长速度与发展速度混用造成量级错误。正确理解应回到定义——包括发展水平、增长量、发展速度与增长速度,分环比与定基两种。
10
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。
11
判断:一个选择会带来结果,结果要自己想一想。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
12
在学习「假言命题的三种条件」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。假言命题断定前件与后件之间的条件关系,分充分条件、必要条件和充分必要条件。
13
下列关于「显著性水平与 P 值」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 P 值直接当作结论的可靠程度。正确理解应回到定义——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
下列关于「单样本均值的 t 检验」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:不检查正态性就对小样本用 t 检验。正确理解应回到定义——总体方差未知且样本较小时,用 t 统计量检验均值是否等于给定值。
15
「同一律」的正确含义是?
解析:「同一律」指的是:在同一思维过程中,每一概念或命题必须保持确定的内容,A 就是 A。
16
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。
17
在学习「好奇是什么」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。好奇就是看到一个东西,心里冒出想弄明白的念头。
18
判断:同一次划分必须按同一标准进行,各子项不得交叉重叠。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
19
下面关于「别人做,我也要做吗」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「别人做,我也要做吗」的定义。很多人一起做一件事,也不代表这件事就是对的。
20
在学习「卡方检验」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。用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
21
在学习「换质法」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。换质法是改变命题的质,同时把谓项换成它的矛盾概念,命题真值保持不变。
22
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。
23
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。
24
判断:第二类错误是原假设为假时未能拒绝它,1 减该概率即检验功效。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
25
判断:每个人都有自己独一无二的样子和想法。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
26
下列关于「随机变量与分布」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:把连续型随机变量某点的概率理解为非零值。正确理解应回到定义——随机变量是随机试验结果的数值化描述,其取值规律就是概率分布。
27
关于「总体比例的估计」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是总体比例的估计判定过程的关键环节:小样本时需使用精确方法。
28
下列表述中,描述的是「图形选择的基本原则」而不是「条形图与直方图」的是?
解析:「图形选择的基本原则」与「条形图与直方图」同属统计图表,但前者强调:图形选择取决于数据类型与分析目的。
29
判断:同一件事,不同的人可能有不同的看法。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
30
「数据清洗与整理」的正确含义是?
解析:「数据清洗与整理」指的是: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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