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1
判断:定距尺度的差值有意义但零点任意,定比尺度有绝对零点可做乘除。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
2
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。
3
在学习「中心极限定理」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。无论总体分布如何,样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
4
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。
5
判断:敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
6
下列关于「我和别人不一样」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:看到别人不一样就取笑。正确理解应回到定义——说话的样子、喜欢的东西、擅长的事,每个人都不一样。
7
在学习「珍惜时间」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。把时间用在喜欢又值得的事情上,就是不浪费。
8
判断:同比消除季节影响,环比反映相邻期的短期变化。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
9
在学习「求同法与求异法」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。求同法在被研究现象出现的多个场合中寻找唯一共同的先行情况;求异法在正反两个场合的差异中寻找原因。
10
判断:好奇是每个人天生就有的,不是只有聪明的人才有的。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
11
判断:没有根据的消息,不要随便相信。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
12
下列关于「一直问下去」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:以为问到底就一定有一个终点。正确理解应回到定义——一个答案常常会带出新的问题,可以一直问下去。
13
判断:论证由论题、论据和论证方式三个要素构成,缺一不可。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
14
判断:中项在前提中至少要周延一次,否则无法把大项与小项必然地联结起来。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
15
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。
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:形式谬误是推理形式本身无效,如由肯定后件推出肯定前件。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
18
在学习「回归的拟合优度与残差诊断」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。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。
19
在学习「标准正态分布与标准化」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。把变量减去均值再除以标准差,即得标准正态分布的变量。
20
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。
21
在实际场景中使用「区间估计与置信水平」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住区间估计与置信水平的判断依据:置信区间由点估计加减临界值乘标准误构成。
22
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。
23
在学习「显著性水平与 P 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。显著性水平是事先设定的容许弃真概率,P 值由样本计算得到。
24
判断:关心别人的感受,不等于必须听他的。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
25
「分得一样多」的正确含义是?
解析:「分得一样多」指的是:分东西的时候,尽量让每个人拿到的差不多。
26
在学习「我和别人一样」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。我和别的小朋友在很多地方是相同的。
27
下列关于「什么是结果」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:把还没发生的事当成结果。正确理解应回到定义——结果是事情发生之后得到的那个样子。
28
在学习「传言会走样」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。话一个人一个人地传,常常会变得不一样。
29
下列表述中,描述的是「想成为什么样的人」而不是「每个人都不太一样」的是?
解析:「想成为什么样的人」与「每个人都不太一样」同属认识我自己,但前者强调:心里有想去的方向,做事会更有劲。
30
在学习「数据清洗与整理」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。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。
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