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1
判断:偏度大于零表示右偏,即长尾在右侧。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
2
在学习「点估计与评价标准」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。用样本统计量作为总体参数的估计值,评价标准有无偏性、有效性与一致性。
3
下列关于「一直问下去」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:以为问到底就一定有一个终点。正确理解应回到定义——一个答案常常会带出新的问题,可以一直问下去。
4
判断:和别人待在一起时,我们的做法会互相影响。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
5
判断:面对不知道的事,先说不知道,然后再去找答案,是很好的习惯。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
6
下面关于「概念的限制与概括」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「概念的限制与概括」的定义。限制是增加内涵、缩小外延;概括是减少内涵、扩大外延。
7
下列表述中,描述的是「排队和轮流」而不是「一起商量」的是?
解析:「排队和轮流」与「一起商量」同属公平与规则,但前者强调:排队是后来的排在后面,轮流是一个一个来。
8
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。
9
在实际场景中使用「带着好奇去提问」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住带着好奇去提问的判断依据:好奇让你发现身边的怪事。
10
判断:没有根据的消息,不要随便相信。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
11
在学习「标准正态分布与标准化」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。把变量减去均值再除以标准差,即得标准正态分布的变量。
12
在学习「逆向思维与思维定势」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。逆向思维从常规思路的反方向寻找方案,用以突破思维定势。
13
「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。
14
关于「时间序列的构成」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是时间序列的构成判定过程的关键环节:加法模型假设各因素相互独立。
15
在学习「不一样也很美」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。你觉得美的,我可能觉得普通,这些都很好。
16
在实际场景中使用「归纳谬误」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住归纳谬误的判断依据:以偏概全:用个别例子代替一般结论。
17
在学习「中项的作用」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。中项是两个前提的媒介,靠它把大项与小项必然地联结起来。
18
「大胆提问」的正确含义是?
解析:「大胆提问」指的是:不知道就说不懂,然后问出来,这很勇敢。
19
判断:划分必须相称,各子项外延之和等于母项外延。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
20
在学习「大胆提问」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。不知道就说不懂,然后问出来,这很勇敢。
21
在学习「语义谬误」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。语义谬误源于语言的歧义与含混,包括偷换概念、歧义、合成与分解。
22
在实际场景中使用「各格的特殊规则」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住各格的特殊规则的判断依据:第一格小前提须肯定、大前提须全称。
23
在实际场景中使用「概率抽样与非概率抽样」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住概率抽样与非概率抽样的判断依据:概率抽样可计算并控制抽样误差。
24
下面关于「原假设与备择假设」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「原假设与备择假设」的定义。原假设通常表示差异不存在或维持现状,备择假设是希望被证实的结论。
25
在学习「逻辑学的研究对象」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。逻辑学以思维形式及其规律为研究对象,考察推理形式的有效性。
26
在学习「模态对当关系」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。□p、◇p 与其否定之间构成类似逻辑方阵的制约关系。
27
关于「分布形态:偏度与峰度」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是分布形态:偏度与峰度判定过程的关键环节:偏度 < 0 为左偏。
28
在学习「简单枚举归纳推理」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。只考察一类中的部分对象,未遇反例便作出一般性结论的推理。
29
在实际场景中使用「隔开时间复习」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住隔开时间复习的判断依据:第一次复习放在当天或第二天。
30
在学习「分类变量与虚拟变量」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。把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
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