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1
在学习「分得一样多」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。分东西的时候,尽量让每个人拿到的差不多。
2
在学习「矛盾律」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。两个互相矛盾的命题不能同时为真,其中必有一假。
3
在实际场景中使用「区间估计与置信水平」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住区间估计与置信水平的判断依据:置信区间由点估计加减临界值乘标准误构成。
4
在学习「选言命题及其真值」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。选言命题断定若干可能情况中至少有一种存在,分相容选言与不相容选言。
5
判断:把大目标切成小目标,更容易开始。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
6
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。
7
下列表述中,描述的是「发展水平与速度指标」而不是「移动平均法」的是?
解析:「发展水平与速度指标」与「移动平均法」同属时间序列与指数,但前者强调:包括发展水平、增长量、发展速度与增长速度,分环比与定基两种。
8
在学习「道歉和原谅」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。做错了说对不起,被弄难受了可以说出感受。
9
「总体、个体与样本」的正确含义是?
解析:「总体、个体与样本」指的是:总体是研究对象的全体,个体是构成总体的每个单位,样本是被抽取的部分个体。
10
在学习「事件的独立性」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。若 P(AB) = P(A)P(B),则称事件 A 与 B 相互独立。
11
判断:「必然 p」蕴含「p」,「p」蕴含「可能 p」。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
12
判断:你的名字是你的一部分,但你不是只有名字。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
13
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。
14
判断:总体是研究对象的全体,样本是从总体中抽取的部分个体集合。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
15
在学习「真值表与重言式」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。真值表穷尽列出支命题真假组合下复合命题的真值;永远为真的命题形式叫重言式。
16
在学习「五种感觉」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。看见、听见、闻到、尝到、摸到,是我们认识世界的方式。
17
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。
18
在学习「点估计与评价标准」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。
19
判断:找原因要看它们之间有没有真正的联系。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
20
在学习「并用法、共变法和剩余法」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。穆勒五法的另外三种:求同求异并用法、共变法和剩余法。
21
下列关于「不一样也很美」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:只允许自己喜欢的东西出现。正确理解应回到定义——你觉得美的,我可能觉得普通,这些都很好。
22
下列关于「单样本均值的 t 检验」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:不检查正态性就对小样本用 t 检验。正确理解应回到定义——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。
23
关于「数据清洗与整理」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是数据清洗与整理判定过程的关键环节:异常值要判断是错误还是真实极值。
24
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。
25
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。
26
判断:二项分布描述 n 次独立重复试验中成功次数,参数为 n 与 p。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
27
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。
28
判断:专心地看,认真地听,常常能发现更多美。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
29
判断:以偏概全属于归纳谬误,用不充分的样本支撑普遍结论。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
30
判断:统计学的核心是用样本信息推断总体特征并控制推断风险。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
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