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1
在学习「单样本均值的 t 检验」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。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。
2
在学习「概念的限制与概括」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。限制是增加内涵、缩小外延;概括是减少内涵、扩大外延。
3
关于「难过要有人陪」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是难过要有人陪判定过程的关键环节:告诉家人或朋友发生了什么。
4
下列表述中,描述的是「不懂就问到底」而不是「提问前先想一想」的是?
解析:「不懂就问到底」与「提问前先想一想」同属会提好问题,但前者强调:别人回答后还可以接着问,一直问到明白。
5
在学习「逆向思维与思维定势」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。逆向思维从常规思路的反方向寻找方案,用以突破思维定势。
6
在学习「什么是结果」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。结果是事情发生之后得到的那个样子。
7
关于「欧拉图与词项关系」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是欧拉图与词项关系判定过程的关键环节:属种关系画成圆内含圆。
8
判断:一件事发生前,常常有让它发生的原因。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
9
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。
10
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。
11
判断:本事是练出来的,练得越多越熟。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
12
判断:遇到不懂的事情,先问清楚再下结论。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
13
判断:问题问得说清楚,别人才能听懂。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
14
判断:抽样框是抽样单元的名单,抽样框不完整会直接导致样本有偏。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
15
判断:小树、小猫和我们一样,都是会生长的生命。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
16
在学习「单样本均值的 t 检验」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。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。
17
下面关于「把心情说出来」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「把心情说出来」的定义。用话描述自己的感受,别人才能明白。
18
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。
19
下列表述中,描述的是「统计概括与样本代表性」而不是「完全归纳推理」的是?
解析:「统计概括与样本代表性」与「完全归纳推理」同属归纳推理与类比,但前者强调:统计概括是根据样本的统计特征推出总体特征;结论的可靠性取决于样本的代表性。
20
判断:感觉有时候会出错,比如看着长、实际却一样长。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
21
下列关于「轮流和等一等」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:抢到手才算赢。正确理解应回到定义——好东西一起用的时候,轮流来大家都能用上。
22
在实际场景中使用「情绪没有对错」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住情绪没有对错的判断依据:人人都会有这几种情绪。
23
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。
24
在学习「统计概括与样本代表性」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。统计概括是根据样本的统计特征推出总体特征;结论的可靠性取决于样本的代表性。
25
判断:类比推理的结论是或然的,相似属性越多、越本质,结论越可靠。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
26
在学习「周延性」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。周延指命题对主项或谓项的全部外延有所断定。全称命题的主项周延,否定命题的谓项周延。
27
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。
28
判断:每个办法都有好处,也可能有坏处。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
29
下列表述中,描述的是「概率抽样与非概率抽样」而不是「抽样框与抽样误差」的是?
解析:「概率抽样与非概率抽样」与「抽样框与抽样误差」同属数据收集,但前者强调:概率抽样中各单位的入样概率已知,非概率抽样则依赖方便或判断。
30
判断:标准正态分布均值为 0、标准差为 1,任意正态变量可标准化。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
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