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1
在学习「什么是选择」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。选择就是在几个办法里挑一个去做。
2
判断:「必然 p」与「可能非 p」互相矛盾,不能同真也不能同假。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
3
判断:小树、小猫和我们一样,都是会生长的生命。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
4
在学习「两类错误与检验功效」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。第一类错误是弃真,第二类错误是取伪,功效等于 1 减去第二类错误概率。
5
下列关于「什么是猜测」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:以为猜对了一次就永远是事实。正确理解应回到定义——猜测是心里想出来但还没有证实的想法。
6
关于「抽样框与抽样误差」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是抽样框与抽样误差判定过程的关键环节:抽样框误差属于非抽样误差。
7
下列表述中,描述的是「逻辑回归」而不是「协方差与相关系数」的是?
解析:「逻辑回归」与「协方差与相关系数」同属相关与回归,但前者强调: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。
8
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。
9
在学习「原因可能有很多」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。一个结果常常是好几个原因一起造成的。
10
在学习「关心别人,也守住自己」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。体谅别人,同时不委屈自己做不该做的事。
11
下面关于「并用法、共变法和剩余法」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「并用法、共变法和剩余法」的定义。穆勒五法的另外三种:求同求异并用法、共变法和剩余法。
12
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。
13
在学习「优点和不擅长」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。每个人都有做得好的地方,也有不太顺的地方。
14
判定一个三段论的有效性时,"大项"指的是?
解析:大项是结论的谓项(P),含大项的前提是大前提;结论的主项是小项(S),只出现在前提中的是中项(M)。
15
下面关于「逻辑回归」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「逻辑回归」的定义。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。
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
「问题的不同种类」的正确含义是?
解析:「问题的不同种类」指的是:问题有的问是什么,有的问为什么,有的问怎么办。
18
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。
19
判断:传话经过几个人,常常会变样。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
20
判断:把心情说出来,别人才能知道你怎么了。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
21
下列关于「协方差与相关系数」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:用协方差大小直接比较不同数据的相关强度。正确理解应回到定义——协方差反映两变量共同变动的方向,相关系数是标准化后的协方差。
22
下列表述中,描述的是「每个人的感觉不一样」而不是「认真去看」的是?
解析:「每个人的感觉不一样」与「认真去看」同属美与感受,但前者强调:同一样东西,你喜欢的,别人不一定喜欢。
23
在实际场景中使用「统计指数的编制」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住统计指数的编制的判断依据:拉氏指数以基期数量为权数。
24
判断:无偏估计指估计量的期望等于被估参数。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
25
在学习「抽样分布」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。样本统计量的概率分布称为抽样分布。
26
判断:定距尺度的差值有意义但零点任意,定比尺度有绝对零点可做乘除。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
27
判断:有情绪不代表做错事,怎样表达才分对错。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
28
在学习「别人做,我也要做吗」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。很多人一起做一件事,也不代表这件事就是对的。
29
下面关于「排队和轮流」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「排队和轮流」的定义。排队是后来的排在后面,轮流是一个一个来。
30
判断:问卷题干诱导、选项互斥不完备是常见的测量误差来源。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
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