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1
在学习「忘记很正常」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。学过的东西会慢慢变淡,这是大家都有的情况。
2
在学习「卡方检验」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。用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
3
下列关于「给想法找证据」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:自己想的就是最有力的证据。正确理解应回到定义——有证据支持的猜测,才能更靠近事实。
4
下列表述中,描述的是「提问前先想一想」而不是「认真听别人的回答」的是?
解析:「提问前先想一想」与「认真听别人的回答」同属会提好问题,但前者强调:提问前先自己动动脑筋,问题会问得更好。
5
下列关于「时间序列的构成」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:把季节性波动当成趋势变化。正确理解应回到定义——时间序列由长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四因素构成。
6
下面关于「排中律」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「排中律」的定义。两个互相矛盾的命题必有一个为真,没有第三种可能。
7
判断:加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
8
在学习「我的名字」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。名字是别人叫我的称呼,也是我自己的一个小标记。
9
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。
10
在学习「我的想法」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。想法是你在心里对自己说的话,别人看不见。
11
判断:你觉得美的东西,可以告诉别人它美在哪里。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
12
在学习「概率的定义与计算」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。古典概型用有利结果数除以总结果数;统计概率用频率的稳定值定义。
13
在学习「谬误的识别与反驳」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。识别谬误要分清论题、论据与论证方式,再判断错误出在哪一环。
14
在学习「我和别人不一样」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。说话的样子、喜欢的东西、擅长的事,每个人都不一样。
15
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。
16
下列表述中,描述的是「喜欢什么、擅长什么」而不是「优点和不擅长」的是?
解析:「喜欢什么、擅长什么」与「优点和不擅长」同属认识我自己,但前者强调:喜欢的事让你愿意做,擅长的事做起来更顺。
17
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。
18
判断:论据必须真实,且其真实性不得依赖论题,否则属于循环论证。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
19
下列表述中,描述的是「带着好奇去提问」而不是「问清楚关键的地方」的是?
解析:「带着好奇去提问」与「问清楚关键的地方」同属会提好问题,但前者强调:好奇是问问题的开始,看见不懂的就多想一想。
20
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。
21
在实际场景中使用「我的想法」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住我的想法的判断依据:你可以想很多奇怪的事。
22
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。
23
下列表述中,描述的是「变量与数据类型」而不是「测量尺度」的是?
解析:「变量与数据类型」与「测量尺度」同属统计学与数据,但前者强调:变量是说明现象某种特征的概念,按取值可分定性变量与定量变量。
24
在学习「饼图与环形图」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。用扇形角度表示各部分占整体的比重。
25
判断:不完全归纳推理只考察部分对象,其结论是或然的。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
26
在实际场景中使用「抽样分布 t / 卡方 / F」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住抽样分布 t / 卡方 / F的判断依据:t 分布比正态分布尾部更厚。
27
在学习「随机变量与分布」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。随机变量是随机试验结果的数值化描述,其取值规律就是概率分布。
28
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。
29
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。
30
在实际场景中使用「回归的拟合优度与残差诊断」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住回归的拟合优度与残差诊断的判断依据:决定系数越高不代表模型越正确。
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