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1
在学习「多元线性回归」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。用多个自变量同时解释因变量,回归系数表示控制其他变量后的净效应。
2
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。
3
下面关于「文恩图与直言命题」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「文恩图与直言命题」的定义。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。
4
在学习「贝叶斯公式」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。由先验概率和条件概率求后验概率,用于根据新证据更新判断。
5
在实际场景中使用「记忆是怎么来的」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住记忆是怎么来的的判断依据:先注意到,才可能记住。
6
在学习「听错和听不清」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。声音太轻、太吵,或者离得太远,就容易听错。
7
「各格的特殊规则」的正确含义是?
解析:「各格的特殊规则」指的是:除一般规则之外,每个格还有自己的特殊规则,可使判定更快。
8
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。
9
下列关于「传言会走样」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:听第二个人说的就等于亲耳听过。正确理解应回到定义——话一个人一个人地传,常常会变得不一样。
10
判断:感觉有时候会出错,比如看着长、实际却一样长。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
11
在学习「抽样框与抽样误差」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。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。
12
下面关于「均值、中位数、众数的选择」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「均值、中位数、众数的选择」的定义。选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
13
关于「问清楚关键的地方」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是问清楚关键的地方判定过程的关键环节:把问题说短一点说清楚。
14
下列表述中,描述的是「卡方检验」而不是「假设检验的常见误用」的是?
解析:「卡方检验」与「假设检验的常见误用」同属假设检验,但前者强调:用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
15
下列表述中,描述的是「方差与标准差」而不是「变异系数」的是?
解析:「方差与标准差」与「变异系数」同属描述统计,但前者强调:方差是各数据与均值离差平方的平均数,标准差是它的算术平方根。
16
在学习「两类错误与检验功效」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。第一类错误是弃真,第二类错误是取伪,功效等于 1 减去第二类错误概率。
17
关于「指数平滑法」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是指数平滑法判定过程的关键环节:一次平滑适用于水平型序列。
18
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。
19
判断:纵轴不从零开始会放大差异,属于视觉误导。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
20
关于「理解了才好记」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是理解了才好记判定过程的关键环节:把新东西和已经会的连起来。
21
判断:无偏估计指估计量的期望等于被估参数。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
22
在学习「联言命题及其真值」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。联言命题断定若干事物情况同时存在,形式为「p 并且 q」。
23
下面关于「分类变量与虚拟变量」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「分类变量与虚拟变量」的定义。把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
24
在学习「语义谬误」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。语义谬误源于语言的歧义与含混,包括偷换概念、歧义、合成与分解。
25
在学习「摸摸、闻闻、尝尝」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。别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
26
判断:论证方式必须符合推理规则,即从论据确实能推出论题。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
27
在学习「把感受说出来」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。把喜欢的理由讲出来,别人也更能懂你的心意。
28
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。
29
判断:形式有效的推理,前提真时结论必然真;有效性并不保证前提本身真实。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
30
判断:定类尺度只能分类不能排序,定序尺度可以排序但不能加减。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
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