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1
判断:累了要休息,休息好才练得进去。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
2
下列关于「事实和猜测的区别」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:把两者混在一起说。正确理解应回到定义——事实可以核对,猜测只能等待确认。
3
「二项分布」的正确含义是?
解析:「二项分布」指的是:n 次独立重复试验中成功次数服从参数为 n、p 的二项分布。
4
下列关于「承认自己看错了」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:明明错了还要硬撑。正确理解应回到定义——发现猜错了,大方承认,再重新看事情。
5
在学习「抽样分布」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。样本统计量的概率分布称为抽样分布。
6
在学习「先难后易」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。把最费脑子的任务放在精力最好的时候做。
7
下列表述中,描述的是「二难推理、归谬法与反证法」而不是「联言命题及其真值」的是?
解析:「二难推理、归谬法与反证法」与「联言命题及其真值」同属复合命题与演绎推理,但前者强调:二难推理由两个假言前提和一个选言前提构成;归谬法与反证法都是间接推出结论的经典形式。
8
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。
9
判断:第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它,其概率由显著性水平控制。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
10
在实际场景中使用「完全归纳推理」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住完全归纳推理的判断依据:前提考察了全部对象,结论是必然的。
11
在学习「参数与统计量」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。参数描述总体,通常未知且固定;统计量描述样本,随样本变化而变化。
12
判断:直方图的相邻矩形紧挨,条形图的矩形之间留有空隙。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
13
下列哪一项属于形式谬误?
解析:这是充分条件假言推理中的"肯定后件"式,形式本身无效,属于形式谬误。其余三项都是非形式谬误。
14
关于「分心从哪里来」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是分心从哪里来判定过程的关键环节:手机和玩具先放到一边。
15
在学习「规则是什么」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。规则是大家说好一起照着做的约定。
16
在学习「数据收集中的偏差」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。常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
17
判断:抽样框是抽样单元的名单,抽样框不完整会直接导致样本有偏。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
18
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。
19
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。
20
下面关于「完全归纳推理」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「完全归纳推理」的定义。考察一类中的全部对象之后作出一般性结论的推理叫完全归纳推理。
21
下列表述中,描述的是「数学期望与方差」而不是「二项分布」的是?
解析:「数学期望与方差」与「二项分布」同属概率分布,但前者强调:期望是随机变量取值的加权平均,方差是偏离期望程度的度量。
22
下面关于「频数分布与分组」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「频数分布与分组」的定义。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。
23
下列关于「完全归纳推理」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:把只考察部分对象的情形当成完全归纳。正确理解应回到定义——考察一类中的全部对象之后作出一般性结论的推理叫完全归纳推理。
24
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。
25
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。
26
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。
27
在学习「直言命题的结构」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。直言命题由主项、谓项、联项和量项四个部分组成。
28
判断:说谎瞒得住一时,心里却会一直不踏实。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
29
下列关于「道歉和原谅」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:说一句对不起就当没事了。正确理解应回到定义——做错了说对不起,被弄难受了可以说出感受。
30
判断:拉氏指数用基期数量加权,派氏指数用报告期数量加权。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
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