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1
判断:拿不准的时候,可以用别的办法核对一次。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
2
在实际场景中使用「遇到不公平」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住遇到不公平的判断依据:先冷静,把话说清楚。
3
在学习「统计指数的编制」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。指数是综合反映多项事物数量变动的相对数,需选择同度量因素与权数。
4
在学习「随机事件与样本空间」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。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。
5
在学习「欧拉图与词项关系」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。欧拉图用圆表示词项的外延,用圆的包含与相交关系直观呈现词项间的关系。
6
「逻辑回归」的正确含义是?
解析:「逻辑回归」指的是: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。
7
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。
8
判断:二手数据使用前必须核对口径、时间范围与统计范围。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
9
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。
10
下列表述中,描述的是「总体比例的估计」而不是「抽样分布」的是?
解析:「总体比例的估计」与「抽样分布」同属抽样与估计,但前者强调:总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
11
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。
12
关于「把心情说出来」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是把心情说出来判定过程的关键环节:再说说是因为什么事。
13
在学习「照顾小生命」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。给花草浇水,对小动物轻一点,都是在照顾生命。
14
判断:两事件互斥指不能同时发生,独立指一个发生不影响另一个的概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
15
在学习「别人为什么这样做」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。每个人做事,背后常常有自己的理由。
16
判断:忘记是很正常的事,不代表记性不好。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
17
在学习「周延性」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。周延指命题对主项或谓项的全部外延有所断定。全称命题的主项周延,否定命题的谓项周延。
18
在学习「一元线性回归」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。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
19
关于「什么是选择」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是什么是选择判定过程的关键环节:选了就要去做。
20
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。
21
在实际场景中使用「各格的特殊规则」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住各格的特殊规则的判断依据:第一格小前提须肯定、大前提须全称。
22
判断:「不可能 p」等值于「必然非 p」。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
23
在学习「模态命题与模态词」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。含有「必然」「可能」等模态词的命题是模态命题。
24
在实际场景中使用「单样本均值的 t 检验」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住单样本均值的 t 检验的判断依据:t 统计量等于样本均值与检验值之差除以标准误。
25
下列关于「离散变量与连续变量」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:把连续变量随意分成过多组导致频数过小。正确理解应回到定义——只能取有限或可数多个值的变量是离散变量;可在区间内取任意值的是连续变量。
26
下列关于「负命题与德摩根律」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:否定联言命题时忘记把「且」改成「或」。正确理解应回到定义——负命题是否定一个命题所得的命题;德摩根律给出否定合取与析取时的等值转换。
27
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。
28
在学习「事件的独立性」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。若 P(AB) = P(A)P(B),则称事件 A 与 B 相互独立。
29
下列表述中,描述的是「数学期望与方差」而不是「二项分布」的是?
解析:「数学期望与方差」与「二项分布」同属概率分布,但前者强调: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。
30
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。
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