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1
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。
2
判断:参数是总体的数量特征,统计量是样本的数量特征。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
3
判断:你有时开心,有时难过,这些都是正常的心情。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
4
下面关于「事件的独立性」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「事件的独立性」的定义。若 P(AB) = P(A)P(B),则称事件 A 与 B 相互独立。
5
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。
6
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。
7
判断:高兴、生气、害怕、难过,都是正常的情绪。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
8
关于「概念的限制与概括」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是概念的限制与概括判定过程的关键环节:概括的方向是由种概念到属概念。
9
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。
10
判断:规则是为了让大家都能好好玩,所以要一起守。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
11
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。
12
判断:生气的时候先让自己停一下,再决定怎么做。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
13
在学习「区间估计与置信水平」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。给出一个包含参数的区间,并说明该区间的可靠程度。
14
在学习「和别人比较」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。比较能看出差距,但不用把差距说成自己不行。
15
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。
16
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。
17
在学习「统计指数的编制」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。指数是综合反映多项事物数量变动的相对数,需选择同度量因素与权数。
18
在实际场景中使用「演绎论证与归纳论证」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住演绎论证与归纳论证的判断依据:演绎论证的结论具有必然性。
19
判断:驳倒了论据或论证方式,只说明论题未被证成,并不等于论题本身为假。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
20
下列表述中,描述的是「归纳谬误」而不是「经典悖论」的是?
解析:「归纳谬误」与「经典悖论」同属谬误与悖论,但前者强调:归纳谬误是在概括与推断中使用不充分的证据,如以偏概全、轻率概括与滑坡论证。
21
在学习「数据收集中的偏差」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。常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
22
下列关于「一直问下去」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:以为问到底就一定有一个终点。正确理解应回到定义——一个答案常常会带出新的问题,可以一直问下去。
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
在学习「分类变量与虚拟变量」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。
25
下列表述中,描述的是「测量尺度」而不是「离散变量与连续变量」的是?
解析:「测量尺度」与「离散变量与连续变量」同属统计学与数据,但前者强调: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。
26
在学习「先难后易」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。把最费脑子的任务放在精力最好的时候做。
27
判断:贝叶斯公式用先验概率与似然度计算后验概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
28
在学习「条形图与直方图」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。条形图用条形长度表示定类数据的频数;直方图用矩形面积表示连续变量的频数分布。
29
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。
30
下列表述中,描述的是「随机事件与样本空间」而不是「概率的定义与计算」的是?
解析:「随机事件与样本空间」与「概率的定义与计算」同属概率基础,但前者强调:样本空间是所有可能结果的集合,随机事件是样本空间的子集。
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