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1
在实际场景中使用「逻辑回归」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住逻辑回归的判断依据:用最大似然法估计参数。
2
在学习「划分与划分的规则」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。划分是把一个属概念分成若干种概念,以明确其外延的逻辑方法。
3
在实际场景中使用「可能世界语义学」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住可能世界语义学的判断依据:必然:在所有可及的可能世界中都真。
4
在学习「充足理由律」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。任何被断定为真的命题都必须有充足理由,且理由与结论之间有必然联系。
5
在学习「集中趋势指标」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。平均数是代表数据一般水平的指标,包括算术平均、中位数与众数。
6
判断:大家都做一件事,不代表这件事就是对的。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
7
下列关于「先想清楚自己要什么」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:别人要什么我就要什么。正确理解应回到定义——明白自己最想要什么,选择就有方向。
8
在学习「图尔敏模型」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。图尔敏把论证拆成主张、依据、保证、支援、限定和反驳六个部分,比三段论更贴近实际论辩。
9
下面关于「显著性水平与 P 值」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「显著性水平与 P 值」的定义。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。
10
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。
11
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。
12
在学习「别怕说不」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。不想买、不想信的时候,可以礼貌地说不。
13
判断:每个人喜欢和擅长的东西都不太一样。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
14
下列关于「什么是好问题」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:以为问得越多就越好。正确理解应回到定义——好问题是能帮我们把一件事弄明白的提问。
15
在实际场景中使用「听错和听不清」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住听错和听不清的判断依据:环境太吵时,请对方再说一遍。
16
「季节变动的测定与调整」的正确含义是?
解析:「季节变动的测定与调整」指的是:通过计算季节指数识别并剔除季节影响,得到季节调整后的数据。
17
在学习「理解不等于同意」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。懂得别人怎么想,不代表要照着做。
18
「逻辑回归」的正确含义是?
解析:「逻辑回归」指的是: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。
19
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。
20
在学习「换位想一想」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。换位就是想一想,如果是别人会怎么想。
21
判断:划分必须相称,各子项外延之和等于母项外延。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
22
在学习「显著性水平与 P 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。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。
23
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据:k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
24
判断:记住东西要先弄懂它,再想办法把它留下来。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
25
在学习「遇到不公平」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。遇到不公平的事,可以好好说出来,再找办法解决。
26
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。
27
在学习「什么是原因」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。原因是让一件事发生的那股力量或者条件。
28
在学习「三段论的结构」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。三段论由三个直言命题构成:结论、大前提和小前提。
29
下面关于「概率的基本运算」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「概率的基本运算」的定义。加法法则处理至少一个发生,乘法法则处理同时发生。
30
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。
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