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1
下面关于「什么是对」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「什么是对」的定义。对的事是做了以后,大家心里都更舒服、更安心。
2
关于「情绪没有对错」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是情绪没有对错判定过程的关键环节:情绪不分好坏,表达方式才分。
3
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。
4
在实际场景中使用「词项间的五种关系」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住词项间的五种关系的判断依据:全同关系外延完全重合。
5
下列表述中,描述的是「显著性水平与 P 值」而不是「单侧检验与双侧检验」的是?
解析:「显著性水平与 P 值」与「单侧检验与双侧检验」同属假设检验,但前者强调: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。
6
在实际场景中使用「我的身体」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住我的身体的判断依据:每个人的身体都不一样。
7
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。
8
在学习「单样本均值的 t 检验」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。总体方差未知且样本较小时,用 t 统计量检验均值是否等于给定值。
9
下列关于「原因可能有很多」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:把全部责任都推给一个人。正确理解应回到定义——一个结果常常是好几个原因一起造成的。
10
判断:标准正态分布均值为 0、标准差为 1,任意正态变量可标准化。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
11
「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。
12
下列表述中,描述的是「问清楚关键的地方」而不是「不懂就问到底」的是?
解析:「问清楚关键的地方」与「不懂就问到底」同属会提好问题,但前者强调:问问题要问到最想知道的那一点。
13
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。
14
「理解了才好记」的正确含义是?
解析:「理解了才好记」指的是:弄懂意思之后再记,会比硬背容易得多。
15
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。
16
下面关于「把几种说法合起来看」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「把几种说法合起来看」的定义。多听听不同的说法,事情看得更清楚。
17
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。
18
在学习「问卷设计的要点」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。问卷设计要保证题干中立、选项互斥完备、语言无歧义。
19
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。
20
对于定序数据(如满意度等级:很不满意到很满意),最合适的集中趋势指标是?
解析:定序数据只有顺序没有等距,等级之间的"距离"不可加,因此不适合计算算术平均数,应使用中位数或众数。
21
在学习「方差与标准差」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。方差是各数据与均值离差平方的平均数,标准差是它的算术平方根。
22
判断:两件事先后发生,不等于它们有因果关系。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
23
判断:时间一直往前,过去的就回不来了。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
24
在实际场景中使用「论证与推理的关系」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住论证与推理的关系的判断依据:推理由前提与结论构成,论证由论据与论题构成。
25
在学习「概率抽样与非概率抽样」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。概率抽样中各单位的入样概率已知,非概率抽样则依赖方便或判断。
26
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。
27
判断:看到好听的话,先想一想是不是真的。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
28
下列关于「三段论的一般规则」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:只检查一两条规则就判定有效。正确理解应回到定义——三段论有若干条普遍适用的规则,违反其中任何一条即形式无效。
29
在学习「看法不一样很正常」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。大家想法不同,是很平常的事。
30
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。
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