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1
关于「离散程度指标」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是离散程度指标判定过程的关键环节:方差与标准差利用全部数据。
2
在学习「参数与统计量」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。参数描述总体,通常未知且固定;统计量描述样本,随样本变化而变化。
3
在学习「练习让人变熟」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。反复练同一件事,做得会越来越顺。
4
判断:估计精度与置信水平之间存在矛盾,提高置信水平会加宽区间。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
5
「大家会互相影响」的正确含义是?
解析:「大家会互相影响」指的是:身边的人做什么,我们的想法常常跟着变。
6
「难过要有人陪」的正确含义是?
解析:「难过要有人陪」指的是:难过时找人说说,会好受很多。
7
下列表述中,描述的是「并用法、共变法和剩余法」而不是「类比推理」的是?
解析:「并用法、共变法和剩余法」与「类比推理」同属归纳推理与类比,但前者强调:穆勒五法的另外三种:求同求异并用法、共变法和剩余法。
8
在学习「词项的种类」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。按外延可分单独词项与普遍词项,按内涵可分集合词项与非集合词项。
9
判断:和别人待在一起时,我们的做法会互相影响。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
10
在学习「正态分布」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。由均值 μ 与标准差 σ 完全确定,呈钟形对称的连续分布。
11
下列关于「语义谬误」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:把合成与分解谬误当成形式谬误。正确理解应回到定义——语义谬误源于语言的歧义与含混,包括偷换概念、歧义、合成与分解。
12
在学习「什么是结果」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。结果是事情发生之后得到的那个样子。
13
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。
14
在学习「定义的结构与方法」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。定义由被定义项、定义项和定义联项构成,最常用的是属加种差法。
15
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。
16
在学习「给记忆找线索」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。想起一个线索,整件事就容易跟着回来。
17
在实际场景中使用「泊松分布」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住泊松分布的判断依据:期望与方差都等于 λ。
18
在实际场景中使用「今天、昨天、明天」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住今天、昨天、明天的判断依据:昨天的事只能回想。
19
在学习「单样本均值的 t 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。总体方差未知且样本较小时,用 t 统计量检验均值是否等于给定值。
20
在学习「问清楚关键的地方」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。问问题要问到最想知道的那一点。
21
判断:分东西的时候让大家都有份,比只顾自己要好。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
22
下列关于「好奇是什么」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:以为好奇会打扰别人,所以要藏起来。正确理解应回到定义——好奇就是看到一个东西,心里冒出想弄明白的念头。
23
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。
24
判断:一起做事情,先商量好规则会顺利很多。( )
解析:这一表述符合和大家在一起的基本原理。
25
在学习「事实和猜测的区别」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。事实可以核对,猜测只能等待确认。
26
判断:做了让人难受的事,说一声对不起是很好的做法。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
27
判断:全称命题真则相应的特称命题必真,反之不然,这是差等关系。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
28
判断:全称命题真则相应的特称命题必真,反之不然,这是差等关系。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
29
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据:k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
30
下列表述中,描述的是「随机事件与样本空间」而不是「概率的定义与计算」的是?
解析:「随机事件与样本空间」与「概率的定义与计算」同属概率基础,但前者强调: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。
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