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1
关于「什么是公平」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是什么是公平判定过程的关键环节:不公平会让人心里不服气。
2
下面关于「相关分析的方法与陷阱」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「相关分析的方法与陷阱」的定义。相关分析需结合散点图判断形态,警惕离群点与虚假相关。
3
判断:两事件互斥指不能同时发生,独立指一个发生不影响另一个的概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
4
在学习「有没有证据」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。光有说法不够,最好有看得见的证据。
5
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。
6
在学习「责任」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。责任是自己做的事,自己要面对、自己来担。
7
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。
8
判断:全称否定命题(E)与特称肯定命题(I)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。
9
判断:纵轴不从零开始会放大差异,属于视觉误导。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
10
在学习「方差与标准差」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。方差是各数据与均值离差平方的平均数,标准差是它的算术平方根。
11
在学习「归纳谬误」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。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。
12
下列表述中,描述的是「多元线性回归」而不是「分类变量与虚拟变量」的是?
解析:「多元线性回归」与「分类变量与虚拟变量」同属相关与回归,但前者强调:用多个自变量同时解释因变量,回归系数表示控制其他变量后的净效应。
13
关于「把大目标切小」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是把大目标切小判定过程的关键环节:每完成一步就打个勾。
14
判断:偷换概念属于语义谬误,指在同一论证中改变词项的含义。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
15
下列关于「努力能改变什么」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:觉得自己天生不行,练也没用。正确理解应回到定义——很多本事靠练习会慢慢变好。
16
关于「一起做事要商量」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是一起做事要商量判定过程的关键环节:定好规则再开始。
17
下列关于「和别人比较」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:比输了就否定自己。正确理解应回到定义——比较能看出差距,但不用把差距说成自己不行。
18
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。
19
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。
20
判断:两事件互斥指不能同时发生,独立指一个发生不影响另一个的概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
21
关于「有没有证据」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是有没有证据判定过程的关键环节:找不到证据就先别信。
22
判断:提问前先想清楚自己到底想知道什么。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
23
关于「周延性」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是周延性判定过程的关键环节:否定命题谓项周延,肯定命题谓项不周延。
24
下列关于「有没有证据」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:大家说得热闹就当成有证据。正确理解应回到定义——光有说法不够,最好有看得见的证据。
25
判断:循环论证属于预设谬误,把结论当作前提来使用。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
26
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。
27
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。
28
在实际场景中使用「预设谬误」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住预设谬误的判断依据:复杂问句把未证实的断定藏进提问。
29
在学习「选言推理与假言连锁」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。选言推理以选言命题为前提;假言连锁把若干假言命题串成链条逐段推出。
30
判断:无回答会带来偏差,尤其当无回答者与回答者系统不同时。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
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