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1
下列表述中,描述的是「一元线性回归」而不是「回归的拟合优度与残差诊断」的是?
解析:「一元线性回归」与「回归的拟合优度与残差诊断」同属相关与回归,但前者强调:用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
2
在学习「统计调查的方式」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。常见方式有普查、抽样调查、重点调查与典型调查。
3
在实际场景中使用「单侧检验与双侧检验」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住单侧检验与双侧检验的判断依据:单侧检验必须先有理论依据。
4
判断:折线图适合表现随时间变化的趋势。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
5
在学习「论证的评估标准」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。评估一个论证要看论据是否真实、论证方式是否有效、是否存在循环或跳跃。
6
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。
7
判断:同一样东西,不同的人可能觉得美,也可能不觉得。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
8
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。
9
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。
10
在学习「概率抽样与非概率抽样」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。概率抽样中各单位的入样概率已知,非概率抽样则依赖方便或判断。
11
在学习「回归的拟合优度与残差诊断」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。决定系数衡量拟合程度,残差图用于检验模型假设是否成立。
12
在学习「换位法」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。换位法是交换主项与谓项的位置,前提是原命题中不周延的项在结论中也不得周延。
13
判断:一样的规则对每个人都一样,才算公平。( )
解析:这一表述符合公平与规则的基本原理。
14
在实际场景中使用「看法不一样很正常」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住看法不一样很正常的判断依据:不一样不代表有人是坏人。
15
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。
16
关于「图表的误导手法」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是图表的误导手法判定过程的关键环节:用面积或体积表示一维数据会造成平方级误导。
17
下面关于「两样本比较与方差分析」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「两样本比较与方差分析」的定义。两样本 t 检验比较两组均值,方差分析比较三组及以上均值。
18
在学习「太好的事要小心」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。好得不太真实的事,常常有问题。
19
判断:两个特称前提推不出结论。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
20
下面关于「原因可能有很多」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「原因可能有很多」的定义。一个结果常常是好几个原因一起造成的。
21
判断:同一律要求在同一思维过程中,概念与命题必须保持自身的确定性。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
22
在学习「总体比例的估计」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。总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
23
在学习「我的想法」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。想法是你在心里对自己说的话,别人看不见。
24
关于「单侧检验与双侧检验」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是单侧检验与双侧检验判定过程的关键环节:同一数据下单侧检验的 P 值约为双侧的一半。
25
下列关于「摸摸、闻闻、尝尝」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:随手就摸不认识的东西。正确理解应回到定义——别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
26
判断:泊松分布描述单位时间或空间内稀有事件发生次数。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
27
下列表述中,描述的是「认真去看」而不是「好好去听」的是?
解析:「认真去看」与「好好去听」同属美与感受,但前者强调:停下来,慢慢看,就能发现平时没有注意的东西。
28
判断:越是想让人马上买、马上信的话,越要多想一步。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
29
在学习「图表的误导手法」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。通过坐标轴截断、面积夸张、选择性呈现等手段可让图表失真。
30
判断:无回答会带来偏差,尤其当无回答者与回答者系统不同时。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
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