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1
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。
2
「抽样框与抽样误差」的正确含义是?
解析:「抽样框与抽样误差」指的是: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。
3
判断:多听几种说法,事情会看得更全。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
4
关于「中心极限定理」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是中心极限定理判定过程的关键环节:通常样本量大于 30 即可近似。
5
判断:全称肯定命题(A)与特称否定命题(O)是矛盾关系,不能同真也不能同假。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
6
在学习「把感受说出来」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。把喜欢的理由讲出来,别人也更能懂你的心意。
7
下面关于「今天、昨天、明天」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「今天、昨天、明天」的定义。昨天是已经过去的,今天是正在过的,明天是还没来的。
8
在实际场景中使用「承认自己看错了」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住承认自己看错了的判断依据:看错很正常,人人都会。
9
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。
10
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。
11
判断:越是想让人马上买、马上信的话,越要多想一步。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
12
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。
13
下列表述中,描述的是「好奇是什么」而不是「好问题长什么样」的是?
解析:「好奇是什么」与「好问题长什么样」同属好奇与提问,但前者强调:好奇就是看到一个东西,心里冒出想弄明白的念头。
14
「有没有证据」的正确含义是?
解析:「有没有证据」指的是:光有说法不够,最好有看得见的证据。
15
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。
16
在学习「谬误的分类」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。谬误可分为形式谬误与非形式谬误两大类,后者又分语义、关联、预设和归纳几种。
17
关于「选言命题及其真值」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是选言命题及其真值判定过程的关键环节:不相容选言:恰有一个支命题真时才为真。
18
在学习「讲出来记得更牢」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。把学过的内容讲给别人听,是最好的复习。
19
下列表述中,描述的是「变异系数」而不是「分布形态:偏度与峰度」的是?
解析:「变异系数」与「分布形态:偏度与峰度」同属描述统计,但前者强调:变异系数是标准差与均值之比,用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
20
在学习「摸摸、闻闻、尝尝」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。别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
21
下面关于「卡方检验」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「卡方检验」的定义。用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
22
关于「我的心情」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是我的心情判定过程的关键环节:说出心情,心里会轻松一些。
23
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。
24
下列表述中,描述的是「离散程度指标」而不是「方差与标准差」的是?
解析:「离散程度指标」与「方差与标准差」同属描述统计,但前者强调:衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。
25
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。
26
在学习「求同法与求异法」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。求同法在被研究现象出现的多个场合中寻找唯一共同的先行情况;求异法在正反两个场合的差异中寻找原因。
27
判断:完全归纳推理考察了一类的全部对象,其结论是必然的。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
28
判断:箱线图能同时展示中位数、四分位数与异常值。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
29
在学习「图表的误导手法」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。通过坐标轴截断、面积夸张、选择性呈现等手段可让图表失真。
30
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。
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