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1
在实际场景中使用「图表的误导手法」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住图表的误导手法的判断依据:纵轴不从零开始会放大差异。
2
下面关于「分类变量与虚拟变量」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「分类变量与虚拟变量」的定义。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。
3
判断:互斥事件一般不是独立事件,除非其中一个概率为零。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
4
在学习「生气的时候」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。生气时先停一下,等那股劲过去一些再处理事情。
5
在学习「道歉和原谅」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。做错了说对不起,被弄难受了可以说出感受。
6
判断:条形图用于定类数据,直方图用于定量数据的频数分布。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
7
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。
8
判断:参数是总体的数量特征,统计量是样本的数量特征。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
9
判断:二项分布描述 n 次独立重复试验中成功次数,参数为 n 与 p。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
10
在学习「什么是生命」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。会生长、会变化、会累的东西,大概是生命。
11
判断:给要记的东西找一个线索,想起来会更容易。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
12
下列表述中,描述的是「严格蕴含与实质蕴含」而不是「辩证思维与形式逻辑的关系」的是?
解析:「严格蕴含与实质蕴含」与「辩证思维与形式逻辑的关系」同属模态逻辑与思维方法,但前者强调: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。
13
在学习「好好去听」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。安静下来,仔细听,会听见很多平时没留意的声音。
14
下面关于「变量与数据类型」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「变量与数据类型」的定义。变量是说明现象某种特征的概念,按取值可分定性变量与定量变量。
15
在学习「事件的独立性」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。若 P(AB) = P(A)P(B),则称事件 A 与 B 相互独立。
16
在学习「标准正态分布与标准化」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。把变量减去均值再除以标准差,即得标准正态分布的变量。
17
在学习「抽样分布 t / 卡方 / F」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。t 分布用于方差未知的均值推断,卡方分布用于方差与拟合检验,F 分布用于方差比与方差分析。
18
在学习「什么是原因」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。原因是让一件事发生的那股力量或者条件。
19
在学习「我的身体」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。我的手、脚、眼睛属于我,我用它们去摸、去跑、去看。
20
下列表述中,描述的是「排队和轮流」而不是「一起商量」的是?
解析:「排队和轮流」与「一起商量」同属公平与规则,但前者强调:排队是后来的排在后面,轮流是一个一个来。
21
下列表述中,描述的是「轮流和等一等」而不是「道歉和原谅」的是?
解析:「轮流和等一等」与「道歉和原谅」同属和大家在一起,但前者强调:好东西一起用的时候,轮流来大家都能用上。
22
下面关于「测量尺度」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「测量尺度」的定义。四种测量尺度决定了数据能做哪些运算,进而决定可用的统计方法。
23
判断:标准差与原始数据同量纲,变异系数才可用于不同量纲间的比较。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
24
在学习「关联谬误」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。关联谬误是把与论题真假无关的因素当作论据,如诉诸权威、情感、众人与人身。
25
判断:有情绪不代表做错事,怎样表达才分对错。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
26
下列关于「分得一样多」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:自己最喜欢就多拿一点。正确理解应回到定义——分东西的时候,尽量让每个人拿到的差不多。
27
在实际场景中使用「把大目标切小」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住把大目标切小的判断依据:先想清楚第一步做什么。
28
「模态对当关系」的正确含义是?
解析:「模态对当关系」指的是:□p、◇p 与其否定之间构成类似逻辑方阵的制约关系。
29
判断:别人的想法可能和你不一样,这很常见。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
30
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。
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