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1
「分布形态:偏度与峰度」的正确含义是?
解析:「分布形态:偏度与峰度」指的是:偏度描述分布的不对称程度,峰度描述分布的尖峭或平坦程度。
2
判断:统计学的核心是用样本信息推断总体特征并控制推断风险。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
3
在学习「概率抽样与非概率抽样」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。概率抽样中各单位的入样概率已知,非概率抽样则依赖方便或判断。
4
在学习「图表的误导手法」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。通过坐标轴截断、面积夸张、选择性呈现等手段可让图表失真。
5
判断:只有排除了其他可能,才能比较有把握地说出原因。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
6
在学习「做选择」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。做选择就是在几件事里,挑一个自己要去做的做法。
7
判断:充足理由律要求任何被断定为真的命题都必须有充足理由。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
8
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。
9
在学习「一直问下去」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。一个答案常常会带出新的问题,可以一直问下去。
10
下列关于「词项间的五种关系」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:把矛盾关系与反对关系混为一谈,忽略是否存在第三可能。正确理解应回到定义——两个词项外延之间的关系有全同、真包含、真包含于、交叉、全异五种。
11
下列关于「归纳的局限:休谟问题」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:以为只要重复观察足够多次,归纳结论就能变成必然结论。正确理解应回到定义——休谟指出,从「过去如此」推出「将来也如此」本身需要一条「未来与过去相似」的假设,而这条假设无法由经验证明。
12
关于「泊松分布」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是泊松分布判定过程的关键环节:是二项分布在 n 大 p 小时的极限。
13
判断:你可以说出自己喜欢什么,不喜欢什么。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
14
在学习「概率抽样与非概率抽样」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。概率抽样中各单位的入样概率已知,非概率抽样则依赖方便或判断。
15
判断:专心地看,认真地听,常常能发现更多美。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
16
在学习「承认自己看错了」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。发现猜错了,大方承认,再重新看事情。
17
下列关于「统计学的研究对象」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:把统计学当成单纯的计算技巧。正确理解应回到定义——统计学研究如何收集、整理、分析数据,并据以对总体做出推断。
18
在学习「什么是事实」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。事实是真实发生过、能被看见或者被验证的事。
19
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。
20
判断:小树、小猫和我们一样,都是会生长的生命。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
21
在学习「周延性」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。周延指命题对主项或谓项的全部外延有所断定。全称命题的主项周延,否定命题的谓项周延。
22
下列关于「分类变量与虚拟变量」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:为每个类别都设一个虚拟变量。正确理解应回到定义——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。
23
在学习「全概率公式」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。若完备事件组划分样本空间,则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
24
在学习「划分与划分的规则」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。划分是把一个属概念分成若干种概念,以明确其外延的逻辑方法。
25
下列关于「卡方检验」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:在期望频数过小时仍直接使用卡方检验。正确理解应回到定义——用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
26
判断:每个办法都有好处,也可能有坏处。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
27
在学习「从小事里练判断」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。每天的小选择,都是在练习做判断。
28
在学习「随机事件与样本空间」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。样本空间是所有可能结果的集合,随机事件是样本空间的子集。
29
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。
30
在实际场景中使用「点估计与评价标准」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住点估计与评价标准的判断依据:无偏性指平均而言不偏高也不偏低。
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