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1
下面关于「散点图与相关可视化」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「散点图与相关可视化」的定义。散点图以两个定量变量为坐标轴,用点群形态反映关系。
2
下列关于「变量与数据类型」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:把编号当作数量,对编码求平均。正确理解应回到定义——变量是说明现象某种特征的概念,按取值可分定性变量与定量变量。
3
在实际场景中使用「责任」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住责任的判断依据:自己的事情自己做,自己的错自己认。
4
在实际场景中使用「排队和轮流」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住排队和轮流的判断依据:排队时先来先到。
5
在学习「记忆是怎么来的」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。记忆是先看到或听到,再把它留在脑子里的过程。
6
在实际场景中使用「一起找答案」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住一起找答案的判断依据:先自己想一想,再问别人。
7
在学习「优点和不擅长」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。每个人都有做得好的地方,也有不太顺的地方。
8
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。
9
在学习「我的心情」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。开心、生气、难过、害怕,都是心情在说话。
10
判断:P 值小于显著性水平时拒绝原假设,但不能推出原假设为真的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
11
在学习「区间估计与置信水平」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。给出一个包含参数的区间,并说明该区间的可靠程度。
12
在学习「统计工作的基本流程」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。完整统计工作包括统计设计、数据收集、整理与分析、推断与决策五个环节。
13
在实际场景中使用「轮流和等一等」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住轮流和等一等的判断依据:排队和轮流是公平的办法。
14
下列表述中,描述的是「关联谬误」而不是「预设谬误」的是?
解析:「关联谬误」与「预设谬误」同属谬误与悖论,但前者强调: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。
15
判断:忘记是很正常的事,不代表记性不好。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
16
下面关于「换位想一想」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「换位想一想」的定义。换位就是想一想,如果是别人会怎么想。
17
在学习「别人为什么这样做」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。每个人做事,背后常常有自己的理由。
18
在学习「难过要有人陪」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。难过时找人说说,会好受很多。
19
判断:标准差与原始数据同量纲,变异系数才可用于不同量纲间的比较。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
20
判断:同一律要求在同一思维过程中,概念与命题必须保持自身的确定性。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
21
在学习「变量与数据类型」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。变量是说明现象某种特征的概念,按取值可分定性变量与定量变量。
22
「离散程度指标」的正确含义是?
解析:「离散程度指标」指的是:衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。
23
「图表的误导手法」的正确含义是?
解析:「图表的误导手法」指的是:通过坐标轴截断、面积夸张、选择性呈现等手段可让图表失真。
24
在学习「换质法」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。换质法是改变命题的质,同时把谓项换成它的矛盾概念,命题真值保持不变。
25
在学习「实验数据与观察数据」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。实验由研究者主动控制处理因素;观察数据只记录自然发生的情况。
26
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。
27
判断:无回答会带来偏差,尤其当无回答者与回答者系统不同时。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
28
在学习「文恩图与直言命题」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。文恩图用交叠的圆表示主项与谓项的外延,通过标记存在与空缺来判定命题。
29
下列表述中,描述的是「把几种说法合起来看」而不是「理解不等于同意」的是?
解析:「把几种说法合起来看」与「理解不等于同意」同属换个角度想,但前者强调:多听听不同的说法,事情看得更清楚。
30
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。
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