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1
判断:「必然 p」蕴含「p」,「p」蕴含「可能 p」。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
2
在学习「太好的事要小心」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。好得不太真实的事,常常有问题。
3
在学习「随机事件与样本空间」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。样本空间是所有可能结果的集合,随机事件是样本空间的子集。
4
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。
5
在实际场景中使用「简单枚举归纳推理」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住简单枚举归纳推理的判断依据:结论是或然的,可能被反例推翻。
6
在学习「把大目标切小」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。把要做的事拆成几小步,一步一步来。
7
判断:加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
8
下列关于「均值、中位数、众数的选择」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:只报告均值而隐瞒偏态,造成误导。正确理解应回到定义——选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
9
判断:循环论证属于预设谬误,把结论当作前提来使用。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
10
在学习「思维形式的构成」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。任何思维形式都由逻辑常项与逻辑变项两部分构成。
11
下列关于「提问前先想一想」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:什么都不想,张口就问。正确理解应回到定义——提问前先自己动动脑筋,问题会问得更好。
12
判断:统计学的核心是用样本信息推断总体特征并控制推断风险。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
13
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。
14
判断:矛盾律要求互相矛盾的两个命题不能同时为真,其中必有一假。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
15
在学习「散点图与相关可视化」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。散点图以两个定量变量为坐标轴,用点群形态反映关系。
16
在学习「反驳的三种路径」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。反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
17
下面关于「别急着下结论」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「别急着下结论」的定义。事情还没弄清楚时,先不要急着断定。
18
「测量尺度」的正确含义是?
解析:「测量尺度」指的是: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。
19
下列表述中,描述的是「多元线性回归」而不是「分类变量与虚拟变量」的是?
解析:「多元线性回归」与「分类变量与虚拟变量」同属相关与回归,但前者强调: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。
20
在学习「点估计与评价标准」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。用样本统计量作为总体参数的估计值,评价标准有无偏性、有效性与一致性。
21
判断:条形图用于定类数据,直方图用于定量数据的频数分布。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
22
在学习「时间序列的构成」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。时间序列由长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四因素构成。
23
判断:一样的规则对每个人都一样,才算公平。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
24
下列表述中,描述的是「数据收集中的偏差」而不是「实验数据与观察数据」的是?
解析:「数据收集中的偏差」与「实验数据与观察数据」同属数据收集,但前者强调:常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
25
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。
26
判断:你可以说出自己喜欢什么,不喜欢什么。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
27
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。
28
关于「一起找答案」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是一起找答案判定过程的关键环节:可以查书、问问老师、和同学商量。
29
判断:最小二乘法使残差平方和最小,是回归参数估计的基本方法。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
30
在实际场景中使用「认真去看」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住认真去看的判断依据:看久一点,会看到小小的细节。
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