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1
下列关于「显著性水平与 P 值」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 P 值直接当作结论的可靠程度。正确理解应回到定义——显著性水平是事先设定的容许弃真概率,P 值由样本计算得到。
2
判断:两事件互斥指不能同时发生,独立指一个发生不影响另一个的概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
3
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。
4
在实际场景中使用「数学期望与方差」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住数学期望与方差的判断依据:期望具有线性性质。
5
判断:P 值小于显著性水平时拒绝原假设,但不能推出原假设为真的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
6
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。
7
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。
8
判断:正态分布的偏度为 0、峰度为 3,约 95% 的观测落在均值 ±2 个标准差内。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
9
判断:贝叶斯公式用先验概率与似然度计算后验概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
10
下列关于「概率的基本运算」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:把非互斥事件的概率直接相加造成重复计算。正确理解应回到定义——加法法则处理至少一个发生,乘法法则处理同时发生。
11
关于「逆向思维与思维定势」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是逆向思维与思维定势判定过程的关键环节:把「如何达成」换成「为什么达不成」。
12
在学习「感觉会出错」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。有时候感觉传来的信息并不准确。
13
判断:全概率公式把复杂事件按完备事件组分解后加权求和。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
14
在学习「完全归纳推理」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。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。
15
判断:类比推理的结论是或然的,相似属性越多、越本质,结论越可靠。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
16
判断:高兴、生气、害怕、难过,都是正常的情绪。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
17
下列关于「统计工作的基本流程」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:跳过设计直接做分析,导致口径混乱。正确理解应回到定义——完整统计工作包括统计设计、数据收集、整理与分析、推断与决策五个环节。
18
关于「协方差与相关系数」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是协方差与相关系数判定过程的关键环节:相关系数为正说明同向变动。
19
在学习「完全归纳推理」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。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。
20
在实际场景中使用「总体比例的估计」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住总体比例的估计的判断依据:要求 np 与 n(1-p) 都足够大。
21
在学习「摸摸、闻闻、尝尝」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。别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
22
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。
23
在学习「参数与统计量」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。参数描述总体,通常未知且固定;统计量描述样本,随样本变化而变化。
24
在学习「演绎论证与归纳论证」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。以演绎推理为主的论证是演绎论证,以归纳推理为主的论证是归纳论证。
25
下面关于「找原因的办法」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「找原因的办法」的定义。想找原因,可以比一比做法不同时结果是否不同。
26
下面关于「别人为什么这样做」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「别人为什么这样做」的定义。每个人做事,背后常常有自己的理由。
27
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。
28
关于「概率抽样与非概率抽样」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是概率抽样与非概率抽样判定过程的关键环节:非概率抽样无法计算抽样误差。
29
下面关于「反驳的三种路径」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「反驳的三种路径」的定义。反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
30
下列关于「两类错误与检验功效」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:只关注第一类错误而完全忽略功效。正确理解应回到定义——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。
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