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1
判断:形式谬误是推理形式本身无效,如由肯定后件推出肯定前件。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
2
在实际场景中使用「回归的拟合优度与残差诊断」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住回归的拟合优度与残差诊断的判断依据:决定系数越高不代表模型越正确。
3
判断:联言命题只有在所有支命题都真时才为真。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
4
在学习「统计工作的基本流程」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。完整统计工作包括统计设计、数据收集、整理与分析、推断与决策五个环节。
5
在学习「有效性判定:规则法与文恩图」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。规则法靠逐条核对规则,文恩图靠画图观察结论是否已被前提蕴含,二者可互为校验。
6
在学习「认真去看」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。停下来,慢慢看,就能发现平时没有注意的东西。
7
在学习「数据清洗与整理」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。数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
8
在学习「先想清楚自己要什么」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。明白自己最想要什么,选择就有方向。
9
「传言会走样」的正确含义是?
解析:「传言会走样」指的是:话一个人一个人地传,常常会变得不一样。
10
判断:P 值是在原假设成立的前提下观测到当前或更极端结果的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
11
在学习「均值、中位数、众数的选择」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。选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
12
在学习「图尔敏模型」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。图尔敏把论证拆成主张、依据、保证、支援、限定和反驳六个部分,比三段论更贴近实际论辩。
13
在实际场景中使用「贝叶斯公式」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住贝叶斯公式的判断依据:后验 ∝ 先验 × 似然。
14
「广告的话要多想」的正确含义是?
解析:「广告的话要多想」指的是:广告的目的是让人来买,常把好处说得很大。
15
在学习「什么是错」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。错的事是会伤害别人,或者会伤害自己的事。
16
关于「努力能改变什么」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是努力能改变什么判定过程的关键环节:进步慢也算在进步。
17
在学习「贝叶斯公式」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。由先验概率和条件概率求后验概率,用于根据新证据更新判断。
18
在学习「害怕也有用」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。害怕是在提醒我们注意危险。
19
在学习「概率抽样与非概率抽样」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。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。
20
下列表述中,描述的是「忘记很正常」而不是「理解了才好记」的是?
解析:「忘记很正常」与「理解了才好记」同属记住和忘掉,但前者强调:学过的东西会慢慢变淡,这是大家都有的情况。
21
在学习「假言推理:有效式与谬误式」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。充分条件假言推理有两个有效式:肯定前件式与否定后件式;也有两个常见的谬误式。
22
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。
23
在学习「频数分布与分组」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。频数分布是把数据按取值或区间分组后统计各组个数形成的分布。
24
判断:敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
25
判断:时间一直往前,过去的就回不来了。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
26
判断:概率抽样中每个单位被抽中的概率已知且非零,才能计算抽样误差。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
27
在学习「总体比例的估计」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。总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
28
在学习「一直问下去」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。一个答案常常会带出新的问题,可以一直问下去。
29
判断:总体是研究对象的全体,样本是从总体中抽取的部分个体集合。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
30
下列关于「数据清洗与整理」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:把异常值一律删除而不加判断。正确理解应回到定义——数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
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