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1
下列表述中,描述的是「不一样也很美」而不是「美是什么」的是?
解析:「不一样也很美」与「美是什么」同属美与感受,但前者强调:你觉得美的,我可能觉得普通,这些都很好。
2
下列关于显著性水平的说法,正确的是?
解析:α 是研究者事先设定的容许弃真概率,必须在分析前确定。事后调整 α 会让显著性失去意义。
3
判断:想清楚自己最想要的是什么,才好做选择。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
4
判断:把大目标切成小目标,更容易开始。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
5
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。
6
在学习「负命题与德摩根律」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。负命题是否定一个命题所得的命题;德摩根律给出否定合取与析取时的等值转换。
7
在学习「选言命题及其真值」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。选言命题断定若干可能情况中至少有一种存在,分相容选言与不相容选言。
8
判断:两件事先后发生,不等于它们有因果关系。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
9
判断:感觉有时候会出错,比如看着长、实际却一样长。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
10
下面关于「反驳的三种路径」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「反驳的三种路径」的定义。反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
11
下面关于「今天、昨天、明天」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「今天、昨天、明天」的定义。昨天是已经过去的,今天是正在过的,明天是还没来的。
12
判断:第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它,其概率由显著性水平控制。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
13
下列关于「方差与标准差」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:不清楚 n 与 n-1 的区别而随意使用。正确理解应回到定义——方差是各数据与均值离差平方的平均数,标准差是它的算术平方根。
14
「把心情说出来」的正确含义是?
解析:「把心情说出来」指的是:用话描述自己的感受,别人才能明白。
15
判断:排队的时候先来的排在前面,大家都好受。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
16
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。
17
在学习「多元线性回归」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。用多个自变量同时解释因变量,回归系数表示控制其他变量后的净效应。
18
「做完选择别老后悔」的正确含义是?
解析:「做完选择别老后悔」指的是:选好了就认真去做,别一直想着别的。
19
在学习「把大目标切小」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。把要做的事拆成几小步,一步一步来。
20
下面关于「协方差与相关系数」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「协方差与相关系数」的定义。协方差反映两变量共同变动的方向,相关系数是标准化后的协方差。
21
判断:条件概率 P(A|B) 等于 P(AB) 除以 P(B),要求 P(B) 大于零。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
22
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。
23
关于「模态对当关系」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是模态对当关系判定过程的关键环节:◇p 与 □非 p 矛盾。
24
下列表述中,描述的是「做完选择别老后悔」而不是「从小事里练判断」的是?
解析:「做完选择别老后悔」与「从小事里练判断」同属做判断和选择,但前者强调:选好了就认真去做,别一直想着别的。
25
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。
26
判断:犯了错可以改,改了就是新的开始。( )
解析:这一表述符合对与错的基本原理。
27
判断:广告常常会夸大商品的好处。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
28
在学习「图尔敏模型」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。图尔敏把论证拆成主张、依据、保证、支援、限定和反驳六个部分,比三段论更贴近实际论辩。
29
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。
30
关于「数据清洗与整理」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是数据清洗与整理判定过程的关键环节:异常值要判断是错误还是真实极值。
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