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1
在学习「变异系数」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。变异系数是标准差与均值之比,用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
2
在学习「一元线性回归」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。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
3
下列表述中,描述的是「区间估计与置信水平」而不是「样本量的确定」的是?
解析:「区间估计与置信水平」与「样本量的确定」同属抽样与估计,但前者强调:给出一个包含参数的区间,并说明该区间的可靠程度。
4
下列表述中,描述的是「隔开时间复习」而不是「给记忆找线索」的是?
解析:「隔开时间复习」与「给记忆找线索」同属记住和忘掉,但前者强调:分几次、隔开时间复习,比一次念很多遍更有效。
5
在学习「别人为什么这样做」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。每个人做事,背后常常有自己的理由。
6
判断:总体是研究对象的全体,样本是从总体中抽取的部分个体集合。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
7
在学习「给想法找证据」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。有证据支持的猜测,才能更靠近事实。
8
下面关于「给想法找证据」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「给想法找证据」的定义。有证据支持的猜测,才能更靠近事实。
9
关于「找原因的办法」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是找原因的办法判定过程的关键环节:多看几次,结果是否都一样。
10
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。
11
判断:条形图用于定类数据,直方图用于定量数据的频数分布。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
12
下列表述中,描述的是「概念的限制与概括」而不是「欧拉图与词项关系」的是?
解析:「概念的限制与概括」与「欧拉图与词项关系」同属概念、词项与定义,但前者强调:限制是增加内涵、缩小外延;概括是减少内涵、扩大外延。
13
判断:把学过的东西讲给别人听,会记得更牢。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
14
在学习「把几种说法合起来看」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。多听听不同的说法,事情看得更清楚。
15
在学习「努力能改变什么」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。很多本事靠练习会慢慢变好。
16
判断:均值对极端值敏感,中位数对极端值稳健。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
17
关于「结果和后果」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是结果和后果判定过程的关键环节:不好的事情会带来麻烦。
18
在学习「图尔敏模型」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。图尔敏把论证拆成主张、依据、保证、支援、限定和反驳六个部分,比三段论更贴近实际论辩。
19
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。
20
在学习「提问前先想一想」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。提问前先自己动动脑筋,问题会问得更好。
21
「图尔敏模型」的正确含义是?
解析:「图尔敏模型」指的是:图尔敏把论证拆成主张、依据、保证、支援、限定和反驳六个部分,比三段论更贴近实际论辩。
22
在学习「犯错以后」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。犯错一点也不可怕,改了就是好的。
23
「感觉会出错」的正确含义是?
解析:「感觉会出错」指的是:有时候感觉传来的信息并不准确。
24
判断:你的名字是你的一部分,但你不是只有名字。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
25
在学习「概念的内涵与外延」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。内涵是概念所反映对象的特有属性,外延是概念所指对象的范围。
26
关于「传言会走样」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是传言会走样判定过程的关键环节:传话时容易加上自己的想象。
27
判断:拉氏指数用基期数量加权,派氏指数用报告期数量加权。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
28
下列关于「我和别人不一样」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:看到别人不一样就取笑。正确理解应回到定义——说话的样子、喜欢的东西、擅长的事,每个人都不一样。
29
下面关于「每个人有自己的角度」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「每个人有自己的角度」的定义。站的位置不一样,看到的东西也会不一样。
30
判断:总体是研究对象的全体,样本是从总体中抽取的部分个体集合。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
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