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1
判断:最小二乘法使残差平方和最小,是回归参数估计的基本方法。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
2
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。
3
在学习「两类错误与检验功效」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。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。
4
在学习「变异系数」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。变异系数是标准差与均值之比,用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
5
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。
6
在实际场景中使用「形式化方法」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住形式化方法的判断依据:用符号代替具体词项,突出推理结构。
7
关于「随机变量与分布」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是随机变量与分布判定过程的关键环节:连续型随机变量用密度函数描述。
8
判断:全概率公式把复杂事件按完备事件组分解后加权求和。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
9
关于「箱线图」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是箱线图判定过程的关键环节:须线一般延伸到 1.5 倍四分位距内的极值。
10
在学习「传言会走样」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。话一个人一个人地传,常常会变得不一样。
11
关于「概率的定义与计算」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是概率的定义与计算判定过程的关键环节:统计概率通过大量重复试验得到。
12
判断:模态命题的真假必须相对于特定的可能世界来判定。( )
解析:这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
13
在学习「每个人都不太一样」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。人各有各的样子,没有两个完全一样的人。
14
下列表述中,描述的是「问卷设计的要点」而不是「数据收集中的偏差」的是?
解析:「问卷设计的要点」与「数据收集中的偏差」同属数据收集,但前者强调:问卷设计要保证题干中立、选项互斥完备、语言无歧义。
15
判断:相关不等于因果,因果推断需要实验设计或专门方法支撑。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
16
下面关于「离散变量与连续变量」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「离散变量与连续变量」的定义。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
在实际场景中使用「定义的规则」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住定义的规则的判断依据:定义项与被定义项的外延必须相称。
18
在学习「直言命题的结构」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。直言命题由主项、谓项、联项和量项四个部分组成。
19
在学习「看看消息从哪来」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。要问一问消息是谁说的,他可靠不可靠。
20
判断:相关系数的取值范围为负一到正一,符号表示方向、绝对值表示强度。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
21
下面关于「参数与统计量」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「参数与统计量」的定义。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。
22
下列表述中,描述的是「中项的作用」而不是「三段论的四个格」的是?
解析:「中项的作用」与「三段论的四个格」同属三段论:格与式,但前者强调:中项是两个前提的媒介,靠它把大项与小项必然地联结起来。
23
判断:和别人比较能看出差距,也能找到自己的样子。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
24
判断:一次能做的时间不长,专注一小段就有用。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
25
下面关于「一直问下去」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「一直问下去」的定义。一个答案常常会带出新的问题,可以一直问下去。
26
判断:看到好听的话,先想一想是不是真的。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
27
下列表述中,描述的是「好奇是什么」而不是「好问题长什么样」的是?
解析:「好奇是什么」与「好问题长什么样」同属好奇与提问,但前者强调:好奇就是看到一个东西,心里冒出想弄明白的念头。
28
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。
29
「统计概括与样本代表性」的正确含义是?
解析:「统计概括与样本代表性」指的是:统计概括是根据样本的统计特征推出总体特征;结论的可靠性取决于样本的代表性。
30
下列表述中,描述的是「分类变量与虚拟变量」而不是「逻辑回归」的是?
解析:「分类变量与虚拟变量」与「逻辑回归」同属相关与回归,但前者强调: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。
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