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1
在学习「难过要有人陪」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。难过时找人说说,会好受很多。
2
判断:每个人都有自己独一无二的样子和想法。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
3
在学习「广告的话要多想」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。广告的目的是让人来买,常把好处说得很大。
4
关于「理解不等于同意」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是理解不等于同意判定过程的关键环节:同意是决定接受对方的做法。
5
下列关于「划分与划分的规则」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「人分为男人、女人、老人」当作合规划分。正确理解应回到定义——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。
6
下列表述中,描述的是「问题的不同种类」而不是「大胆提问」的是?
解析:「问题的不同种类」与「大胆提问」同属好奇与提问,但前者强调:问题有的问是什么,有的问为什么,有的问怎么办。
7
在学习「规则是什么」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。规则是大家说好一起照着做的约定。
8
下列关于「事实和猜测的区别」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:把两者混在一起说。正确理解应回到定义——事实可以核对,猜测只能等待确认。
9
关于「指数平滑法」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是指数平滑法判定过程的关键环节:一次平滑适用于水平型序列。
10
在实际场景中使用「周延性」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住周延性的判断依据:全称命题主项周延,特称命题主项不周延。
11
下列表述中,描述的是「区间估计与置信水平」而不是「样本量的确定」的是?
解析:「区间估计与置信水平」与「样本量的确定」同属抽样与估计,但前者强调:给出一个包含参数的区间,并说明该区间的可靠程度。
12
在学习「测量尺度」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。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。
13
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。
14
判断:多换几种感觉一起去了解,结果会更准。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
15
下面关于「移动平均法」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「移动平均法」的定义。用连续若干期的平均値代替当期值,以平滑随机波动。
16
在实际场景中使用「标准误」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住标准误的判断依据:标准误 = 总体标准差 / √n。
17
判断:P 值小于显著性水平时拒绝原假设,但不能推出原假设为真的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
18
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。
19
在学习「大家会互相影响」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。身边的人做什么,我们的想法常常跟着变。
20
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。
21
判断:做错的题最值得再看一遍。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
22
判断:一样的规则对每个人都一样,才算公平。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
23
在学习「给记忆找线索」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。想起一个线索,整件事就容易跟着回来。
24
判断:偏度大于零表示右偏,即长尾在右侧。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
25
在实际场景中使用「均值、中位数、众数的选择」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住均值、中位数、众数的选择的判断依据:对称分布优先用均值。
26
下列表述中,描述的是「有没有证据」而不是「太好的事要小心」的是?
解析:「有没有证据」与「太好的事要小心」同属别被骗,但前者强调:光有说法不够,最好有看得见的证据。
27
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。
28
在学习「听错和听不清」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。声音太轻、太吵,或者离得太远,就容易听错。
29
下列表述中,描述的是「欧拉图与词项关系」而不是「概念的内涵与外延」的是?
解析:「欧拉图与词项关系」与「概念的内涵与外延」同属概念、词项与定义,但前者强调:欧拉图用圆表示词项的外延,用圆的包含与相交关系直观呈现词项间的关系。
30
下列关于「分类变量与虚拟变量」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:为每个类别都设一个虚拟变量。正确理解应回到定义——把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
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