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1
下列表述中,描述的是「一元线性回归」而不是「回归的拟合优度与残差诊断」的是?
解析:「一元线性回归」与「回归的拟合优度与残差诊断」同属相关与回归,但前者强调:用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
2
下列表述中,描述的是「提问前先想一想」而不是「认真听别人的回答」的是?
解析:「提问前先想一想」与「认真听别人的回答」同属会提好问题,但前者强调:提问前先自己动动脑筋,问题会问得更好。
3
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。
4
关于「大胆提问」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是大胆提问判定过程的关键环节:提问不丢人,很多人也想问。
5
判断:只有排除了其他可能,才能比较有把握地说出原因。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
6
在学习「想成为什么样的人」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。心里有想去的方向,做事会更有劲。
7
判断:同一律要求在同一思维过程中,概念与命题必须保持自身的确定性。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
8
「什么是结果」的正确含义是?
解析:「什么是结果」指的是:结果是事情发生之后得到的那个样子。
9
在学习「文恩图与直言命题」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。文恩图用交叠的圆表示主项与谓项的外延,通过标记存在与空缺来判定命题。
10
在学习「逻辑回归」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。因变量为二分类时使用逻辑回归,模型估计的是发生比的对数。
11
「变异系数」的正确含义是?
解析:「变异系数」指的是:变异系数是标准差与均值之比,用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
12
在学习「理解了才好记」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。弄懂意思之后再记,会比硬背容易得多。
13
「什么是公平」的正确含义是?
解析:「什么是公平」指的是:公平就是一样的事,用一样的办法对待每个人。
14
判断:记住东西要先弄懂它,再想办法把它留下来。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
15
关于「眼睛的错觉」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是眼睛的错觉判定过程的关键环节:量一量就能发现真实的样子。
16
「不懂就问到底」的正确含义是?
解析:「不懂就问到底」指的是:别人回答后还可以接着问,一直问到明白。
17
在学习「换位法」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。换位法是交换主项与谓项的位置,前提是原命题中不周延的项在结论中也不得周延。
18
在学习「责任」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。责任是自己做的事,自己要面对、自己来担。
19
下列关于「测量尺度」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:对不同尺度的数据套用同一个统计方法。正确理解应回到定义——四种测量尺度决定了数据能做哪些运算,进而决定可用的统计方法。
20
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。
21
判断:模态方阵中,必然与可能的关系类似全称与存在的关系。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
22
下列关于「和别人比较」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:比输了就否定自己。正确理解应回到定义——比较能看出差距,但不用把差距说成自己不行。
23
下列关于「带着好奇去提问」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:觉得好奇是浪费时间。正确理解应回到定义——好奇是问问题的开始,看见不懂的就多想一想。
24
下列表述中,描述的是「遇到不公平」而不是「什么是公平」的是?
解析:「遇到不公平」与「什么是公平」同属公平与规则,但前者强调:遇到不公平的事,可以好好说出来,再找办法解决。
25
在学习「指数平滑法」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。对历史数据按时间远近给予衰减权重,得到平滑预测值。
26
在学习「逆向思维与思维定势」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。逆向思维从常规思路的反方向寻找方案,用以突破思维定势。
27
判断:一次只能做一件事时,要选更重要的那件。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
28
在学习「从小事里练判断」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。每天的小选择,都是在练习做判断。
29
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。
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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