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1
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。
2
判断:敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
3
在学习「美是什么」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。美是看到、听到一样东西时,心里觉得很舒服、很喜欢。
4
在学习「分类变量与虚拟变量」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。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。
5
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。
6
在学习「统计学的研究对象」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。统计学研究如何收集、整理、分析数据,并据以对总体做出推断。
7
在学习「优点和不擅长」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。每个人都有做得好的地方,也有不太顺的地方。
8
判断:你的名字是你的一部分,但你不是只有名字。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
9
在学习「严格蕴含与实质蕴含」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。实质蕴含只要求不出现「前件真后件假」;严格蕴含还要求后件在所有可能世界中都随前件为真。
10
在实际场景中使用「负命题与德摩根律」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住负命题与德摩根律的判断依据:否定「p 且 q」等值于「非 p 或 非 q」。
11
在实际场景中使用「抽样框与抽样误差」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住抽样框与抽样误差的判断依据:抽样框应覆盖总体且不重复。
12
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。
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
下列表述中,描述的是「关心别人,也守住自己」而不是「大家会互相影响」的是?
解析:「关心别人,也守住自己」与「大家会互相影响」同属和大家在一起,但前者强调:体谅别人,同时不委屈自己做不该做的事。
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
「饼图与环形图」的正确含义是?
解析:「饼图与环形图」指的是:用扇形角度表示各部分占整体的比重。
17
关于「省略式与复合式」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是省略式与复合式判定过程的关键环节:补全省略式是检验其有效性的第一步。
18
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。
19
下面关于「换位法」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「换位法」的定义。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。
20
下列表述中,描述的是「两类错误与检验功效」而不是「显著性水平与 P 值」的是?
解析:「两类错误与检验功效」与「显著性水平与 P 值」同属假设检验,但前者强调: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。
21
在学习「集中趋势指标」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。平均数是代表数据一般水平的指标,包括算术平均、中位数与众数。
22
判断:小树、小猫和我们一样,都是会生长的生命。( )
解析:这一表述符合生命与时间的基本原理。
23
「优点和不擅长」的正确含义是?
解析:「优点和不擅长」指的是:每个人都有做得好的地方,也有不太顺的地方。
24
判断:P 值是在原假设成立的前提下观测到当前或更极端结果的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
25
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。
26
在学习「统计学的研究对象」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。统计学研究如何收集、整理、分析数据,并据以对总体做出推断。
27
在学习「什么是选择」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。选择就是在几个办法里挑一个去做。
28
在学习「假言命题的三种条件」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。假言命题断定前件与后件之间的条件关系,分充分条件、必要条件和充分必要条件。
29
在学习「词项间的五种关系」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。两个词项外延之间的关系有全同、真包含、真包含于、交叉、全异五种。
30
关于「贝叶斯公式」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是贝叶斯公式判定过程的关键环节:基础概率过低时阳性结果也未必可信。
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