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1
在实际场景中使用「数据收集中的偏差」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住数据收集中的偏差的判断依据:选择偏差来自抽样或参与机制。
2
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。
3
判断:反驳可以从论题、论据、论证方式三个方向入手。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
4
在学习「假设检验的常见误用」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。把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
5
判断:眼睛、耳朵、鼻子、手和舌头,是我们认识世界的五个小助手。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
6
判断:标准正态分布均值为 0、标准差为 1,任意正态变量可标准化。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
7
在学习「矛盾关系的应用」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。矛盾关系的两个命题不能同真也不能同假,可由一真推另一假,也可由一假推另一真。
8
下列表述中,描述的是「文恩图与直言命题」而不是「直言命题的结构」的是?
解析:「文恩图与直言命题」与「直言命题的结构」同属直言命题与对当关系,但前者强调:文恩图用交叠的圆表示主项与谓项的外延,通过标记存在与空缺来判定命题。
9
在学习「中心极限定理」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。无论总体分布如何,样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
10
判断:完全归纳推理考察了一类的全部对象,其结论是必然的。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
11
在实际场景中使用「频数分布与分组」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住频数分布与分组的判断依据:组距与组数要兼顾信息量与稳定性。
12
在学习「分类变量与虚拟变量」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。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。
13
判断:指数平滑中平滑系数越大,近期数据的影响越大。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
14
下列表述中,描述的是「两类错误与检验功效」而不是「显著性水平与 P 值」的是?
解析:「两类错误与检验功效」与「显著性水平与 P 值」同属假设检验,但前者强调: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。
15
判断:论证由论题、论据和论证方式三个要素构成,缺一不可。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
16
判断:想成为什么样的人,可以从今天的小事做起。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
17
在学习「抽样框与抽样误差」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。抽样框是抽样的操作名单;抽样误差源于抽到不同样本造成的随机差异。
18
判断:每个人都有自己独一无二的样子和想法。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
19
下列关于「数据清洗与整理」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:把异常值一律删除而不加判断。正确理解应回到定义——数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
20
在学习「定义的规则」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。定义必须遵守相称、不循环、不含糊、一般不用否定式等规则。
21
下列表述中,描述的是「先难后易」而不是「错题是好东西」的是?
解析:「先难后易」与「错题是好东西」同属越练越会,但前者强调:把最费脑子的任务放在精力最好的时候做。
22
判断:忘记是很正常的事,不代表记性不好。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
23
下面关于「每个人的感觉不一样」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「每个人的感觉不一样」的定义。同一样东西,你喜欢的,别人不一定喜欢。
24
在学习「什么是对」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。对的事是做了以后,大家心里都更舒服、更安心。
25
判断:一件事发生前,常常有让它发生的原因。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
26
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。
27
判断:敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
28
在学习「预设谬误」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。预设谬误把需要证明的东西偷偷当作前提,包括复杂问句、循环论证和虚假二难。
29
判断:偷换概念属于语义谬误,指在同一论证中改变词项的含义。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
30
判断:求异法通过其它情况相同、只有一个情况不同的对比来确定因果联系。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
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