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1
下列表述中,描述的是「看法不一样很正常」而不是「把几种说法合起来看」的是?
解析:「看法不一样很正常」与「把几种说法合起来看」同属换个角度想,但前者强调:大家想法不同,是很平常的事。
2
在学习「指数体系与因素分析」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。利用指数之间的等式关系,分析各因素对总量变动的影响。
3
在学习「论证的三要素」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。论证由论题、论据和论证方式构成。
4
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。
5
在学习「理解不等于同意」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。懂得别人怎么想,不代表要照着做。
6
在学习「有没有证据」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。光有说法不够,最好有看得见的证据。
7
判断:联言命题只有在所有支命题都真时才为真。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
8
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。
9
在学习「归纳的局限:休谟问题」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。休谟指出,从「过去如此」推出「将来也如此」本身需要一条「未来与过去相似」的假设,而这条假设无法由经验证明。
10
下列表述中,描述的是「归纳的局限:休谟问题」而不是「统计概括与样本代表性」的是?
解析:「归纳的局限:休谟问题」与「统计概括与样本代表性」同属归纳推理与类比,但前者强调:休谟指出,从「过去如此」推出「将来也如此」本身需要一条「未来与过去相似」的假设,而这条假设无法由经验证明。
11
判断:二项分布描述 n 次独立重复试验中成功次数,参数为 n 与 p。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
12
判断:传话经过几个人,常常会变样。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
13
判断:第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它,其概率由显著性水平控制。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
14
在学习「先难后易」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。把最费脑子的任务放在精力最好的时候做。
15
下列关于「抽样框与抽样误差」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:把抽样误差与非抽样误差混在一起谈。正确理解应回到定义——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。
16
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。
17
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。
18
判断:同一样东西,不同的人可能觉得美,也可能不觉得。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
19
下列表述中,描述的是「回归的拟合优度与残差诊断」而不是「多元线性回归」的是?
解析:「回归的拟合优度与残差诊断」与「多元线性回归」同属相关与回归,但前者强调: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。
20
下面关于「别怕说不」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「别怕说不」的定义。不想买、不想信的时候,可以礼貌地说不。
21
在学习「参数与统计量」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。参数描述总体,通常未知且固定;统计量描述样本,随样本变化而变化。
22
在实际场景中使用「难过要有人陪」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住难过要有人陪的判断依据:难过的时候可以哭一会儿。
23
「图尔敏模型」的正确含义是?
解析:「图尔敏模型」指的是:图尔敏把论证拆成主张、依据、保证、支援、限定和反驳六个部分,比三段论更贴近实际论辩。
24
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。
25
判断:越是想让人马上买、马上信的话,越要多想一步。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
26
在学习「数据收集中的偏差」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。常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
27
下面关于「形式化方法」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「形式化方法」的定义。用人工符号把自然语言中的推理结构翻译出来,以便精确检验其有效性。
28
判断:累了要休息,休息好才练得进去。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
29
在学习「把大目标切小」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。把要做的事拆成几小步,一步一步来。
30
判断:最小二乘法使残差平方和最小,是回归参数估计的基本方法。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
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