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1
判断:分东西的时候让大家都有份,比只顾自己要好。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
2
在学习「卡方检验」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。用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
3
判断:拿别人的东西以前,要先问一问。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
4
判断:相关系数的取值范围为负一到正一,符号表示方向、绝对值表示强度。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
5
下列表述中,描述的是「完全归纳推理」而不是「简单枚举归纳推理」的是?
解析:「完全归纳推理」与「简单枚举归纳推理」同属归纳推理与类比,但前者强调:考察一类中的全部对象之后作出一般性结论的推理叫完全归纳推理。
6
判断:估计精度与置信水平之间存在矛盾,提高置信水平会加宽区间。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
7
关于「论证的三要素」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是论证的三要素判定过程的关键环节:论据是用来确定论题的命题。
8
在学习「两样本比较与方差分析」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。两样本 t 检验比较两组均值,方差分析比较三组及以上均值。
9
判断:两个否定前提推不出结论。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
10
判断:两个否定前提推不出结论。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
11
「回归的拟合优度与残差诊断」的正确含义是?
解析:「回归的拟合优度与残差诊断」指的是:决定系数衡量拟合程度,残差图用于检验模型假设是否成立。
12
在学习「找原因的办法」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。想找原因,可以比一比做法不同时结果是否不同。
13
下列关于「频数分布与分组」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:分组过多使每组频数太少无法看出规律。正确理解应回到定义——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。
14
关于「不一样也很美」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是不一样也很美判定过程的关键环节:可以互相介绍自己喜欢的东西。
15
关于「什么是选择」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是什么是选择判定过程的关键环节:选了就要去做。
16
下列表述中,描述的是「认真听别人的回答」而不是「什么是好问题」的是?
解析:「认真听别人的回答」与「什么是好问题」同属会提好问题,但前者强调:得到回答后要认真听,再想一想对不对。
17
下列表述中,描述的是「先难后易」而不是「错题是好东西」的是?
解析:「先难后易」与「错题是好东西」同属越练越会,但前者强调:把最费脑子的任务放在精力最好的时候做。
18
「摸摸、闻闻、尝尝」的正确含义是?
解析:「摸摸、闻闻、尝尝」指的是:别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
19
「做完选择别老后悔」的正确含义是?
解析:「做完选择别老后悔」指的是:选好了就认真去做,别一直想着别的。
20
关于「参数与统计量」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是参数与统计量判定过程的关键环节:参数是待估对象,统计量是估计工具。
21
下列关于「论证图与复杂论证的拆解」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:把并列支持误当成链式支持,低估论证强度。正确理解应回到定义——论证图用节点表示命题、用箭头表示支持关系,把长论证拆成可以逐段检查的结构。
22
在学习「太好的事要小心」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。好得不太真实的事,常常有问题。
23
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。
24
在学习「谬误的识别与反驳」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。识别谬误要分清论题、论据与论证方式,再判断错误出在哪一环。
25
判断:数学期望反映随机变量的平均水平,方差反映其波动程度。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
26
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。
27
关于「季节变动的测定与调整」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是季节变动的测定与调整判定过程的关键环节:季节调整后才能做跨期比较。
28
判断:二手数据使用前必须核对口径、时间范围与统计范围。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
29
判断:「必然 p」蕴含「p」,「p」蕴含「可能 p」。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
30
在学习「季节变动的测定与调整」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。通过计算季节指数识别并剔除季节影响,得到季节调整后的数据。
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