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全站随机 逻辑学 统计学 哲学启蒙 思辨力 心理学启蒙 5 题 10 题 20 题 30 题 换一批
1
「集中趋势指标」的正确含义是?
解析:「集中趋势指标」指的是: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。
2
判断:方差分析通过组间与组内变异的比值判断多组均值是否全相等。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
3
判断:两个否定前提推不出结论。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
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
「直言命题的结构」的正确含义是?
解析:「直言命题的结构」指的是:直言命题由主项、谓项、联项和量项四个部分组成。
6
在学习「记忆是怎么来的」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。记忆是先看到或听到,再把它留在脑子里的过程。
7
关于「形式化方法」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是形式化方法判定过程的关键环节:形式语言消除了自然语言的歧义。
8
在学习「指数体系与因素分析」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。利用指数之间的等式关系,分析各因素对总量变动的影响。
9
「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。
10
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。
11
「感觉会出错」的正确含义是?
解析:「感觉会出错」指的是:有时候感觉传来的信息并不准确。
12
在学习「每个人有自己的角度」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。站的位置不一样,看到的东西也会不一样。
13
判断:标准误等于总体标准差除以样本量的平方根,随样本量增大而减小。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
14
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。
15
在学习「实验数据与观察数据」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。实验由研究者主动控制处理因素;观察数据只记录自然发生的情况。
16
在学习「同一律」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。在同一思维过程中,每一概念或命题必须保持确定的内容,A 就是 A。
17
在学习「什么是猜测」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。猜测是心里想出来但还没有证实的想法。
18
下面关于「点估计与评价标准」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「点估计与评价标准」的定义。用样本统计量作为总体参数的估计值,评价标准有无偏性、有效性与一致性。
19
在学习「感觉会出错」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。有时候感觉传来的信息并不准确。
20
下列关于「每个人有自己的角度」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:以为只有一种看法才对。正确理解应回到定义——站的位置不一样,看到的东西也会不一样。
21
下面关于「抽样框与抽样误差」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「抽样框与抽样误差」的定义。抽样框是抽样的操作名单;抽样误差源于抽到不同样本造成的随机差异。
22
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。
23
判断:同一个问题可以从不同方面去问。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
24
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。
25
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。
26
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。
27
判断:论证由论题、论据和论证方式三个要素构成,缺一不可。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
28
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。
29
下列关于「单样本均值的 t 检验」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:不检查正态性就对小样本用 t 检验。正确理解应回到定义——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。
30
「分类变量与虚拟变量」的正确含义是?
解析:「分类变量与虚拟变量」指的是: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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