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1
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。
2
在实际场景中使用「分得一样多」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住分得一样多的判断依据:可以先数一数,再平均分。
3
在学习「两类错误与检验功效」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。第一类错误是弃真,第二类错误是取伪,功效等于 1 减去第二类错误概率。
4
下面关于「给记忆找线索」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「给记忆找线索」的定义。想起一个线索,整件事就容易跟着回来。
5
关于「模态对当关系」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是模态对当关系判定过程的关键环节:◇p 与 □非 p 矛盾。
6
在学习「认真去看」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。停下来,慢慢看,就能发现平时没有注意的东西。
7
下列表述中,描述的是「点估计与评价标准」而不是「标准误」的是?
解析:「点估计与评价标准」与「标准误」同属抽样与估计,但前者强调: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。
8
判断:置信水平 95% 指长期重复抽样中约 95% 的区间会包含参数真值。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
9
判断:两事件互斥指不能同时发生,独立指一个发生不影响另一个的概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
10
判断:排中律要求互相矛盾的两个命题必有一个为真,不存在第三种可能。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
11
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。
12
下面关于「时间一直往前」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「时间一直往前」的定义。时间像河水,只会往一个方向流。
13
判断:不完全归纳推理只考察部分对象,其结论是或然的。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
14
关于「单侧检验与双侧检验」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是单侧检验与双侧检验判定过程的关键环节:同一数据下单侧检验的 P 值约为双侧的一半。
15
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。
16
在学习「归纳的局限:休谟问题」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。休谟指出,从「过去如此」推出「将来也如此」本身需要一条「未来与过去相似」的假设,而这条假设无法由经验证明。
17
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。
18
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。
19
下列表述中,描述的是「经典悖论」而不是「谬误的识别与反驳」的是?
解析:「经典悖论」与「谬误的识别与反驳」同属谬误与悖论,但前者强调:悖论是由看似合理的前提与推理导出矛盾结论的命题,推动了对语言层次与集合概念的重新审查。
20
判断:移动平均法通过平滑短期波动来显示长期趋势。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
21
「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。
22
在实际场景中使用「方差与标准差」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住方差与标准差的判断依据:总体方差分母为 N,样本方差分母为 n-1。
23
在学习「做完选择别老后悔」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。选好了就认真去做,别一直想着别的。
24
关于「统计工作的基本流程」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是统计工作的基本流程判定过程的关键环节:数据收集阶段的偏差最难事后修正。
25
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。
26
在学习「承认自己看错了」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。发现猜错了,大方承认,再重新看事情。
27
在学习「移动平均法」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。用连续若干期的平均値代替当期值,以平滑随机波动。
28
判断:置信水平 95% 指长期重复抽样中约 95% 的区间会包含参数真值。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
29
关于「什么是生命」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是什么是生命判定过程的关键环节:生命需要吃、喝和照顾。
30
「全概率公式」的正确含义是?
解析:「全概率公式」指的是:若完备事件组划分样本空间,则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
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