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1
在学习「概率抽样与非概率抽样」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。概率抽样中各单位的入样概率已知,非概率抽样则依赖方便或判断。
2
下列关于「把大目标切小」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:只盯着很大的目标,不知道从哪开始。正确理解应回到定义——把要做的事拆成几小步,一步一步来。
3
在学习「频数分布与分组」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。频数分布是把数据按取值或区间分组后统计各组个数形成的分布。
4
判断:排中律要求互相矛盾的两个命题必有一个为真,不存在第三种可能。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
5
判断:高兴、生气、害怕、难过,都是正常的情绪。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
6
「难过要有人陪」的正确含义是?
解析:「难过要有人陪」指的是:难过时找人说说,会好受很多。
7
下列关于「每个人的感觉不一样」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:觉得别人喜欢的和我不同就是错。正确理解应回到定义——同一样东西,你喜欢的,别人不一定喜欢。
8
在学习「难过要有人陪」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。难过时找人说说,会好受很多。
9
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。
10
判断:一件普普通通的东西,也能让人觉得美。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
11
判断:第二类错误是原假设为假时未能拒绝它,1 减该概率即检验功效。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
12
在学习「分类变量与虚拟变量」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。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。
13
在实际场景中使用「箱线图」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住箱线图的判断依据:箱体长度即四分位距。
14
下面关于「分布形态:偏度与峰度」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「分布形态:偏度与峰度」的定义。偏度描述分布的不对称程度,峰度描述分布的尖峭或平坦程度。
15
在学习「遇到不公平」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。遇到不公平的事,可以好好说出来,再找办法解决。
16
在实际场景中使用「抽样分布 t / 卡方 / F」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住抽样分布 t / 卡方 / F的判断依据:t 分布比正态分布尾部更厚。
17
下列关于「练习让人变熟」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:试一次不会就放弃。正确理解应回到定义——反复练同一件事,做得会越来越顺。
18
在学习「单样本均值的 t 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。总体方差未知且样本较小时,用 t 统计量检验均值是否等于给定值。
19
判断:广告常常会夸大商品的好处。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
20
判断:相关系数只度量线性关系,非线性关系可能相关但系数接近零。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
21
判断:情绪会过去,难受的感觉通常不会一直持续。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
22
在学习「全概率公式」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。若完备事件组划分样本空间,则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
23
判断:时间一直往前,过去的就回不来了。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
24
判断:不相容选言命题恰有一个支命题为真时才为真。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
25
关于「谬误的识别与反驳」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是谬误的识别与反驳判定过程的关键环节:再逐项检查论据与推理形式。
26
关于「有效性判定:规则法与文恩图」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是有效性判定:规则法与文恩图判定过程的关键环节:文恩图适合直观呈现词项关系。
27
在实际场景中使用「数据收集中的偏差」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住数据收集中的偏差的判断依据:选择偏差来自抽样或参与机制。
28
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。
29
在实际场景中使用「论证图与复杂论证的拆解」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住论证图与复杂论证的拆解的判断依据:并列式支持与链式支持要分别画法。
30
「图表的误导手法」的正确含义是?
解析:「图表的误导手法」指的是:通过坐标轴截断、面积夸张、选择性呈现等手段可让图表失真。
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