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1
在学习「什么是生命」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。会生长、会变化、会累的东西,大概是生命。
2
判断:把猜测当成事实,容易产生误会。( )
解析:这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
3
「随机变量与分布」的正确含义是?
解析:「随机变量与分布」指的是:随机变量是随机试验结果的数值化描述,其取值规律就是概率分布。
4
判断:加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
5
判断:做完选择就别老想着另一个,专心做好眼前的事。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
6
在实际场景中使用「泊松分布」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住泊松分布的判断依据:期望与方差都等于 λ。
7
在学习「饼图与环形图」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。用扇形角度表示各部分占整体的比重。
8
关于「联言命题及其真值」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是联言命题及其真值判定过程的关键环节:只要有一个支命题假,整个命题就是假的。
9
下面关于「我和别人一样」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「我和别人一样」的定义。我和别的小朋友在很多地方是相同的。
10
下列关于「并用法、共变法和剩余法」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:把相关关系直接等同于因果关系。正确理解应回到定义——穆勒五法的另外三种:求同求异并用法、共变法和剩余法。
11
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。
12
下面关于「发展水平与速度指标」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「发展水平与速度指标」的定义。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。
13
下列关于「优点和不擅长」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:只盯着自己做不好的地方。正确理解应回到定义——每个人都有做得好的地方,也有不太顺的地方。
14
「统计调查的方式」的正确含义是?
解析:「统计调查的方式」指的是:常见方式有普查、抽样调查、重点调查与典型调查。
15
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。
16
在学习「好奇是什么」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。好奇就是看到一个东西,心里冒出想弄明白的念头。
17
判断:求异法通过其它情况相同、只有一个情况不同的对比来确定因果联系。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
18
在学习「喜欢什么、擅长什么」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。喜欢的事让你愿意做,擅长的事做起来更顺。
19
判断:时间序列通常分解为长期趋势、季节变动、循环变动与不规则变动四部分。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
20
下面关于「直言命题的结构」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「直言命题的结构」的定义。直言命题由主项、谓项、联项和量项四个部分组成。
21
下面关于「协方差与相关系数」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「协方差与相关系数」的定义。协方差反映两变量共同变动的方向,相关系数是标准化后的协方差。
22
在学习「害怕也有用」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。害怕是在提醒我们注意危险。
23
下列表述中,描述的是「均值、中位数、众数的选择」而不是「离散程度指标」的是?
解析:「均值、中位数、众数的选择」与「离散程度指标」同属描述统计,但前者强调:选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
24
判断:拿不准的时候,可以用别的办法核对一次。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
25
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。
26
在学习「类比推理」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。根据两个对象在某些属性上相同或相似,推出它们在其它的属性上也相同或相似。
27
下列关于「测量尺度」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:对不同尺度的数据套用同一个统计方法。正确理解应回到定义——四种测量尺度决定了数据能做哪些运算,进而决定可用的统计方法。
28
判断:和别人比较能看出差距,也能找到自己的样子。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
29
在学习「词项间的五种关系」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。两个词项外延之间的关系有全同、真包含、真包含于、交叉、全异五种。
30
下列关于「全概率公式」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:事件组不构成完备划分就直接套公式。正确理解应回到定义——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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