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1
关于「什么是结果」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是什么是结果判定过程的关键环节:结果可能好,也可能不好。
2
判断:指数平滑中平滑系数越大,近期数据的影响越大。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
3
判断:充足理由律要求任何被断定为真的命题都必须有充足理由。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
4
在学习「努力能改变什么」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。很多本事靠练习会慢慢变好。
5
在实际场景中使用「我和别人不一样」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住我和别人不一样的判断依据:不一样不是错。
6
在学习「离散变量与连续变量」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。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。
7
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。
8
下列表述中,描述的是「测量尺度」而不是「离散变量与连续变量」的是?
解析:「测量尺度」与「离散变量与连续变量」同属统计学与数据,但前者强调:四种测量尺度决定了数据能做哪些运算,进而决定可用的统计方法。
9
在学习「轮流和等一等」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。好东西一起用的时候,轮流来大家都能用上。
10
在学习「随机变量与分布」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。随机变量是随机试验结果的数值化描述,其取值规律就是概率分布。
11
判断:小树、小猫和我们一样,都是会生长的生命。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
12
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。
13
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。
14
下列关于「指数体系与因素分析」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:把互相没有经济关系的指标硬套指数体系。正确理解应回到定义——利用指数之间的等式关系,分析各因素对总量变动的影响。
15
在学习「单侧检验与双侧检验」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。双侧检验关注差异是否存在,单侧检验关注差异的方向。
16
判断:事实可以用办法去核对,猜测常常做不到。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
17
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。
18
判断:把心情说出来,别人才能知道你怎么了。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
19
判断:数学期望反映随机变量的平均水平,方差反映其波动程度。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
20
下列表述中,描述的是「美是什么」而不是「每个人的感觉不一样」的是?
解析:「美是什么」与「每个人的感觉不一样」同属美与感受,但前者强调:美是看到、听到一样东西时,心里觉得很舒服、很喜欢。
21
关于「真值表与重言式」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是真值表与重言式判定过程的关键环节:真值全为真的命题形式是重言式。
22
在学习「什么是生命」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。会生长、会变化、会累的东西,大概是生命。
23
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。
24
在学习「均值、中位数、众数的选择」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。选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
25
「论证图与复杂论证的拆解」的正确含义是?
解析:「论证图与复杂论证的拆解」指的是:论证图用节点表示命题、用箭头表示支持关系,把长论证拆成可以逐段检查的结构。
26
「折线图与面积图」的正确含义是?
解析:「折线图与面积图」指的是:折线图用线段连接数据点,表现随时间的趋势变化。
27
判断:划分必须相称,各子项外延之和等于母项外延。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
28
在学习「相关分析的方法与陷阱」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。相关分析需结合散点图判断形态,警惕离群点与虚假相关。
29
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。
30
下列表述中,描述的是「季节变动的测定与调整」而不是「统计指数的编制」的是?
解析:「季节变动的测定与调整」与「统计指数的编制」同属时间序列与指数,但前者强调:通过计算季节指数识别并剔除季节影响,得到季节调整后的数据。
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