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1
在学习「每个人有自己的角度」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。站的位置不一样,看到的东西也会不一样。
2
判断:我们摸到、看到的,只是东西的一部分样子。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
3
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。
4
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。
5
「假说与假说的检验」的正确含义是?
解析:「假说与假说的检验」指的是:假说是对未知现象作出的、尚待检验的说明;检验要靠推出可观察的结论并与事实核对。
6
下面关于「随机事件与样本空间」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「随机事件与样本空间」的定义。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。
7
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。
8
判断:定义项与被定义项的外延必须相称,不得过宽也不得过窄。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
9
在实际场景中使用「概念的内涵与外延」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住概念的内涵与外延的判断依据:内涵回答「是什么」,外延回答「有哪些」。
10
判断:反驳可以从论题、论据、论证方式三个方向入手。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
11
下列关于「区间估计与置信水平」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:把置信水平解释为参数落入区间的概率。正确理解应回到定义——给出一个包含参数的区间,并说明该区间的可靠程度。
12
判断:类比推理的结论是或然的,相似属性越多、越本质,结论越可靠。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
13
判断:换个位置想一想,能帮我们更懂别人。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
14
「先难后易」的正确含义是?
解析:「先难后易」指的是:把最费脑子的任务放在精力最好的时候做。
15
在学习「事实和猜测的区别」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。事实可以核对,猜测只能等待确认。
16
判断:眼睛、耳朵、鼻子、手和舌头,是我们认识世界的五个小助手。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
17
「先想清楚自己要什么」的正确含义是?
解析:「先想清楚自己要什么」指的是:明白自己最想要什么,选择就有方向。
18
下列关于「带着好奇去提问」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:觉得好奇是浪费时间。正确理解应回到定义——好奇是问问题的开始,看见不懂的就多想一想。
19
在学习「词项的种类」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。按外延可分单独词项与普遍词项,按内涵可分集合词项与非集合词项。
20
在学习「事实和猜测的区别」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。事实可以核对,猜测只能等待确认。
21
在学习「理解了才好记」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。弄懂意思之后再记,会比硬背容易得多。
22
在学习「饼图与环形图」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。用扇形角度表示各部分占整体的比重。
23
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。
24
在学习「关联谬误」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。关联谬误是把与论题真假无关的因素当作论据,如诉诸权威、情感、众人与人身。
25
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。
26
判断:做了让人难受的事,说一声对不起是很好的做法。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
27
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。
28
下列表述中,描述的是「广告的话要多想」而不是「传言会走样」的是?
解析:「广告的话要多想」与「传言会走样」同属别被骗,但前者强调:广告的目的是让人来买,常把好处说得很大。
29
判断:把学过的东西讲给别人听,会记得更牢。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
30
「指数平滑法」的正确含义是?
解析:「指数平滑法」指的是:对历史数据按时间远近给予衰减权重,得到平滑预测值。
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