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1
「比一比好处和坏处」的正确含义是?
解析:「比一比好处和坏处」指的是:每个办法都有好处,也可能有坏处。
2
下列表述中,描述的是「语义谬误」而不是「关联谬误」的是?
解析:「语义谬误」与「关联谬误」同属谬误与悖论,但前者强调:语义谬误源于语言的歧义与含混,包括偷换概念、歧义、合成与分解。
3
在学习「指数平滑法」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。对历史数据按时间远近给予衰减权重,得到平滑预测值。
4
判断:条形图用于定类数据,直方图用于定量数据的频数分布。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
5
下列关于「统计学的研究对象」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:把统计学当成单纯的计算技巧。正确理解应回到定义——统计学研究如何收集、整理、分析数据,并据以对总体做出推断。
6
关于「中心极限定理」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是中心极限定理判定过程的关键环节:通常样本量大于 30 即可近似。
7
在学习「把心情说出来」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。用话描述自己的感受,别人才能明白。
8
在学习「有没有证据」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。光有说法不够,最好有看得见的证据。
9
在学习「好好去听」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。安静下来,仔细听,会听见很多平时没留意的声音。
10
「把感受说出来」的正确含义是?
解析:「把感受说出来」指的是:把喜欢的理由讲出来,别人也更能懂你的心意。
11
在学习「标准正态分布与标准化」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。把变量减去均值再除以标准差,即得标准正态分布的变量。
12
判断:决定系数等于相关系数的平方,表示自变量解释的变异比例。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
13
关于「显著性水平与 P 值」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是显著性水平与 P 值判定过程的关键环节:P 值不能衡量效应大小或实际重要性。
14
在学习「假设检验的常见误用」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。把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
15
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。
16
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。
17
关于「两样本比较与方差分析」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是两样本比较与方差分析判定过程的关键环节:方差分析的原假设是所有组均值相等。
18
在学习「负命题与德摩根律」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。负命题是否定一个命题所得的命题;德摩根律给出否定合取与析取时的等值转换。
19
在学习「均值、中位数、众数的选择」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。选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
20
在学习「经典悖论」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。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。
21
判断:慢慢长大需要时间,急也急不来。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
22
判断:前提中不周延的项,在结论中也不得周延。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
23
在学习「样本量的确定」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。样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
24
在学习「带着好奇去提问」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。好奇是问问题的开始,看见不懂的就多想一想。
25
在学习「把大目标切小」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。把要做的事拆成几小步,一步一步来。
26
在学习「离散程度指标」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。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。
27
在学习「把几种说法合起来看」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。多听听不同的说法,事情看得更清楚。
28
下列表述中,描述的是「五种感觉」而不是「感觉会出错」的是?
解析:「五种感觉」与「感觉会出错」同属感觉小侦探,但前者强调:看见、听见、闻到、尝到、摸到,是我们认识世界的方式。
29
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。
30
在学习「数据清洗与整理」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。数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
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