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1
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。
2
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。
3
判断:形式谬误是推理形式本身无效,如由肯定后件推出肯定前件。( )
解析:这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
4
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。
5
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。
6
判断:做错的题最值得再看一遍。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
7
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。
8
在学习「标准正态分布与标准化」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。把变量减去均值再除以标准差,即得标准正态分布的变量。
9
在学习「我的心情」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。开心、生气、难过、害怕,都是心情在说话。
10
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。
11
下面关于「指数体系与因素分析」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「指数体系与因素分析」的定义。利用指数之间的等式关系,分析各因素对总量变动的影响。
12
在学习「折线图与面积图」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。折线图用线段连接数据点,表现随时间的趋势变化。
13
判断:拿不准的时候,可以用别的办法核对一次。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
14
在学习「眼睛的错觉」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。有些图案会让眼睛看走眼,比如一样长的线看起来不一样长。
15
在实际场景中使用「关心别人,也守住自己」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住关心别人,也守住自己的判断依据:先听清楚对方在说什么。
16
下列表述中,描述的是「离散变量与连续变量」而不是「统计工作的基本流程」的是?
解析:「离散变量与连续变量」与「统计工作的基本流程」同属统计学与数据,但前者强调:只能取有限或可数多个值的变量是离散变量;可在区间内取任意值的是连续变量。
17
在学习「今天、昨天、明天」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。昨天是已经过去的,今天是正在过的,明天是还没来的。
18
下面关于「一元线性回归」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「一元线性回归」的定义。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
19
判断:提问前先想清楚自己到底想知道什么。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
20
判断:数学期望反映随机变量的平均水平,方差反映其波动程度。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
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
关于「优点和不擅长」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是优点和不擅长判定过程的关键环节:不擅长的地方可以慢慢练。
24
在学习「求同法与求异法」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。求同法在被研究现象出现的多个场合中寻找唯一共同的先行情况;求异法在正反两个场合的差异中寻找原因。
25
下列表述中,描述的是「难过要有人陪」而不是「把心情说出来」的是?
解析:「难过要有人陪」与「把心情说出来」同属心情和情绪,但前者强调:难过时找人说说,会好受很多。
26
判断:记住东西要先弄懂它,再想办法把它留下来。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
27
下面关于「点估计与评价标准」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「点估计与评价标准」的定义。用样本统计量作为总体参数的估计值,评价标准有无偏性、有效性与一致性。
28
关于「形式化方法」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是形式化方法判定过程的关键环节:形式语言消除了自然语言的歧义。
29
在学习「季节变动的测定与调整」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。通过计算季节指数识别并剔除季节影响,得到季节调整后的数据。
30
在学习「数据清洗与整理」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。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。
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