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1
「相关分析的方法与陷阱」的正确含义是?
解析:「相关分析的方法与陷阱」指的是:相关分析需结合散点图判断形态,警惕离群点与虚假相关。
2
判断:换个位置想一想,能帮我们更懂别人。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
3
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。
4
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。
5
下列关于「好问题长什么样」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:把话说得模模糊糊,让人猜。正确理解应回到定义——好问题说得清楚,别人一听就明白你在问什么。
6
在实际场景中使用「数据清洗与整理」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住数据清洗与整理的判断依据:先明确缺失机制再决定处理方式。
7
下列关于「珍惜时间」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:以为时间多得用不完,随便浪费。正确理解应回到定义——把时间用在喜欢又值得的事情上,就是不浪费。
8
在学习「换质法」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。换质法是改变命题的质,同时把谓项换成它的矛盾概念,命题真值保持不变。
9
「协方差与相关系数」的正确含义是?
解析:「协方差与相关系数」指的是: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。
10
判断:直方图的相邻矩形紧挨,条形图的矩形之间留有空隙。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
11
「排中律」的正确含义是?
解析:「排中律」指的是:两个互相矛盾的命题必有一个为真,没有第三种可能。
12
下列关于「均值、中位数、众数的选择」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:只报告均值而隐瞒偏态,造成误导。正确理解应回到定义——选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
13
判断:同一律要求在同一思维过程中,概念与命题必须保持自身的确定性。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
14
在学习「箱线图」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。箱线图由中位数、上下四分位数与须线构成,并可标出异常值。
15
关于「总体、个体与样本」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是总体、个体与样本判定过程的关键环节:样本必须来自总体且具有代表性。
16
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。
17
判断:本事是练出来的,练得越多越熟。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
18
在学习「单侧检验与双侧检验」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。双侧检验关注差异是否存在,单侧检验关注差异的方向。
19
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。
20
在学习「统计概括与样本代表性」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。统计概括是根据样本的统计特征推出总体特征;结论的可靠性取决于样本的代表性。
21
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。
22
关于「词项的种类」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是词项的种类判定过程的关键环节:普遍词项的外延有两个以上对象。
23
判断:定义项不能直接或间接包含被定义项,否则属于循环定义。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
24
下面关于「听错和听不清」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「听错和听不清」的定义。声音太轻、太吵,或者离得太远,就容易听错。
25
判断:标准误等于总体标准差除以样本量的平方根,随样本量增大而减小。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
26
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。
27
下面关于「实验数据与观察数据」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「实验数据与观察数据」的定义。实验由研究者主动控制处理因素;观察数据只记录自然发生的情况。
28
在学习「饼图与环形图」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。用扇形角度表示各部分占整体的比重。
29
在学习「专注一会儿」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。把注意力放在一件事上,哪怕只有一小段时间。
30
判断:定类尺度只能分类不能排序,定序尺度可以排序但不能加减。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
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