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1
在学习「回归的拟合优度与残差诊断」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。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。
2
「完全归纳推理」的正确含义是?
解析:「完全归纳推理」指的是: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。
3
下面关于「假说与假说的检验」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「假说与假说的检验」的定义。假说是对未知现象作出的、尚待检验的说明;检验要靠推出可观察的结论并与事实核对。
4
在学习「并用法、共变法和剩余法」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。穆勒五法的另外三种:求同求异并用法、共变法和剩余法。
5
判断:「必然 p」与「可能非 p」互相矛盾,不能同真也不能同假。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
6
下列表述中,描述的是「先后不等于因果」而不是「找原因的办法」的是?
解析:「先后不等于因果」与「找原因的办法」同属原因和结果,但前者强调:一件事在前,一件事在后,不一定有联系。
7
判断:越是想让人马上买、马上信的话,越要多想一步。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
8
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。
9
在实际场景中使用「大家会互相影响」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住大家会互相影响的判断依据:看到别人做,自己也想试一下。
10
判断:同一个问题可以从不同方面去问。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
11
关于「生气的时候」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是生气的时候判定过程的关键环节:把生气的原因用话说出来。
12
下面关于「散点图与相关可视化」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「散点图与相关可视化」的定义。散点图以两个定量变量为坐标轴,用点群形态反映关系。
13
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。
14
下列关于「原假设与备择假设」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:为了得到显著结果而反复更换原假设。正确理解应回到定义——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。
15
判断:循环论证属于预设谬误,把结论当作前提来使用。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
16
在学习「方差与标准差」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。方差是各数据与均值离差平方的平均数,标准差是它的算术平方根。
17
关于「类比推理」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是类比推理判定过程的关键环节:相同属性越多、越本质,结论越可靠。
18
判断:同一次划分必须按同一标准进行,各子项不得交叉重叠。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
19
关于「预设谬误」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是预设谬误判定过程的关键环节:循环论证把结论当作前提使用。
20
下列表述中,描述的是「传言会走样」而不是「看看消息从哪来」的是?
解析:「传言会走样」与「看看消息从哪来」同属别被骗,但前者强调:话一个人一个人地传,常常会变得不一样。
21
下面关于「可能世界语义学」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「可能世界语义学」的定义。可能世界是逻辑上一致的完整世界方案;命题在某个可能世界中取真值。
22
判断:标准差与原始数据同量纲,变异系数才可用于不同量纲间的比较。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
23
下列关于「看看消息从哪来」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:不管谁说的都当真。正确理解应回到定义——要问一问消息是谁说的,他可靠不可靠。
24
在学习「什么是选择」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。选择就是在几个办法里挑一个去做。
25
判断:给要记的东西找一个线索,想起来会更容易。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
26
在学习「统计学的研究对象」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。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。
27
下列关于「遇到不公平」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:觉得不公平就动手打人。正确理解应回到定义——遇到不公平的事,可以好好说出来,再找办法解决。
28
关于「理解不等于同意」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是理解不等于同意判定过程的关键环节:同意是决定接受对方的做法。
29
在学习「把感受说出来」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。把喜欢的理由讲出来,别人也更能懂你的心意。
30
判断:样本量很大时,极小的实际差异也可能得到很小的 P 值。( )
解析:P 值同时受效应量与样本量影响。样本量足够大时标准误很小,即使差异在实际意义上微不足道,也可能达到统计显著。
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