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1
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。
2
在学习「先难后易」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。把最费脑子的任务放在精力最好的时候做。
3
判断:德摩根律:否定一个联言命题等值于肯定相应的选言命题,反之亦然。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
4
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。
5
在学习「概念的内涵与外延」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。内涵是概念所反映对象的特有属性,外延是概念所指对象的范围。
6
判断:一个问题常常会带出新的问题,这是很正常的。( )
解析:这一表述符合好奇与提问的基本原理。
7
判断:全称否定命题(E)与特称肯定命题(I)是矛盾关系,不能同真也不能同假。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
8
判断:概率抽样中每个单位被抽中的概率已知且非零,才能计算抽样误差。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
9
判断:纵轴不从零开始会放大差异,属于视觉误导。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
10
关于「看看消息从哪来」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是看看消息从哪来判定过程的关键环节:不知道来源的消息要小心。
11
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。
12
关于「两类错误与检验功效」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是两类错误与检验功效判定过程的关键环节:降低显著性水平会增大第二类错误。
13
在学习「比一比好处和坏处」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。每个办法都有好处,也可能有坏处。
14
「换位想一想」的正确含义是?
解析:「换位想一想」指的是:换位就是想一想,如果是别人会怎么想。
15
「什么是好问题」的正确含义是?
解析:「什么是好问题」指的是:好问题是能帮我们把一件事弄明白的提问。
16
下列表述中,描述的是「离散变量与连续变量」而不是「统计工作的基本流程」的是?
解析:「离散变量与连续变量」与「统计工作的基本流程」同属统计学与数据,但前者强调: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
判断:数学期望反映随机变量的平均水平,方差反映其波动程度。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
18
判断:把学过的东西讲给别人听,会记得更牢。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
19
下列表述中,描述的是「什么是好问题」而不是「带着好奇去提问」的是?
解析:「什么是好问题」与「带着好奇去提问」同属会提好问题,但前者强调:好问题是能帮我们把一件事弄明白的提问。
20
下列表述中,描述的是「三段论的四个格」而不是「三段论式」的是?
解析:「三段论的四个格」与「三段论式」同属三段论:格与式,但前者强调:按中项在两个前提中位置的不同,三段论分为第一格到第四格。
21
下面关于「条件概率」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「条件概率」的定义。在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
22
在学习「记忆是怎么来的」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。记忆是先看到或听到,再把它留在脑子里的过程。
23
判断:决定系数等于相关系数的平方,表示自变量解释的变异比例。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
24
在学习「什么是事实」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。事实是真实发生过、能被看见或者被验证的事。
25
在学习「排中律」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。两个互相矛盾的命题必有一个为真,没有第三种可能。
26
下列表述中,描述的是「眼睛的错觉」而不是「听错和听不清」的是?
解析:「眼睛的错觉」与「听错和听不清」同属感觉小侦探,但前者强调:有些图案会让眼睛看走眼,比如一样长的线看起来不一样长。
27
在学习「我的心情」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。开心、生气、难过、害怕,都是心情在说话。
28
在学习「先难后易」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。把最费脑子的任务放在精力最好的时候做。
29
下面关于「先想清楚自己要什么」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「先想清楚自己要什么」的定义。明白自己最想要什么,选择就有方向。
30
在实际场景中使用「中心极限定理」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住中心极限定理的判断依据:这解释了正态分布的广泛应用。
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