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1
下面关于「眼睛的错觉」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「眼睛的错觉」的定义。有些图案会让眼睛看走眼,比如一样长的线看起来不一样长。
2
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。
3
判断:做选择前,先把几个办法拿出来比一比。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
4
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。
5
下列关于「区间估计与置信水平」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:把置信水平解释为参数落入区间的概率。正确理解应回到定义——给出一个包含参数的区间,并说明该区间的可靠程度。
6
判断:定义项与被定义项的外延必须相称,不得过宽也不得过窄。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
7
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。
8
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。
9
在学习「假说与假说的检验」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。假说是对未知现象作出的、尚待检验的说明;检验要靠推出可观察的结论并与事实核对。
10
关于「对当关系与逻辑方阵」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是对当关系与逻辑方阵判定过程的关键环节:A 与 E 是反对关系。
11
在实际场景中使用「大胆提问」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住大胆提问的判断依据:不懂装懂会越学越乱。
12
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。
13
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。
14
在学习「实验数据与观察数据」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。实验由研究者主动控制处理因素;观察数据只记录自然发生的情况。
15
关于「统计概括与样本代表性」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是统计概括与样本代表性判定过程的关键环节:样本要有足够容量。
16
下列关于「总体、个体与样本」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:把样本量大小当成代表性的唯一标准,忽略抽样方式。正确理解应回到定义——总体是研究对象的全体,个体是构成总体的每个单位,样本是被抽取的部分个体。
17
判断:全称肯定命题(A)与全称否定命题(E)是反对关系,不能同真但可以同假。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
18
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。
19
在学习「矛盾分析方法」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。矛盾分析从对象的对立统一入手,找出主要矛盾与矛盾的主要方面。
20
判断:同一个问题可以从不同方面去问。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
21
在学习「定义的结构与方法」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。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。
22
在学习「排队和轮流」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。排队是后来的排在后面,轮流是一个一个来。
23
「实验数据与观察数据」的正确含义是?
解析:「实验数据与观察数据」指的是:实验由研究者主动控制处理因素;观察数据只记录自然发生的情况。
24
在学习「什么是好问题」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。好问题是能帮我们把一件事弄明白的提问。
25
判断:总体是研究对象的全体,样本是从总体中抽取的部分个体集合。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
26
关于「换位法」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是换位法判定过程的关键环节:I 命题可以简单换位。
27
「抽样分布」的正确含义是?
解析:「抽样分布」指的是:样本统计量的概率分布称为抽样分布。
28
关于「我的身体」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是我的身体判定过程的关键环节:身体会累,需要休息。
29
下列关于「数据清洗与整理」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:把异常值一律删除而不加判断。正确理解应回到定义——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
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。
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