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1
在学习「抽样框与抽样误差」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。抽样框是抽样的操作名单;抽样误差源于抽到不同样本造成的随机差异。
2
判断:同一次划分必须按同一标准进行,各子项不得交叉重叠。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
3
下列表述中,描述的是「中心极限定理」而不是「点估计与评价标准」的是?
解析:「中心极限定理」与「点估计与评价标准」同属抽样与估计,但前者强调:无论总体分布如何,样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
4
下列表述中,描述的是「认真听别人的回答」而不是「什么是好问题」的是?
解析:「认真听别人的回答」与「什么是好问题」同属会提好问题,但前者强调:得到回答后要认真听,再想一想对不对。
5
在学习「季节变动的测定与调整」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。通过计算季节指数识别并剔除季节影响,得到季节调整后的数据。
6
在学习「图形选择的基本原则」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。图形选择取决于数据类型与分析目的。
7
判断:好问题能帮我们把不明白的事弄明白。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
8
在学习「巧合不是原因」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。两件事碰巧一起发生,并不说明它们有关系。
9
在学习「做完选择别老后悔」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。选好了就认真去做,别一直想着别的。
10
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。
11
在实际场景中使用「选言推理与假言连锁」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住选言推理与假言连锁的判断依据:不相容选言推理有肯定否定式与否定肯定式。
12
判断:第二类错误是原假设为假时未能拒绝它,1 减该概率即检验功效。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
13
「一元线性回归」的正确含义是?
解析:「一元线性回归」指的是:用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
14
在实际场景中使用「逻辑学的研究对象」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住逻辑学的研究对象的判断依据:思维形式是抽去具体内容之后留下的结构。
15
判断:相关不等于因果,因果推断需要实验设计或专门方法支撑。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
16
在学习「欧拉图与词项关系」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。欧拉图用圆表示词项的外延,用圆的包含与相交关系直观呈现词项间的关系。
17
判断:每个人喜欢和擅长的东西都不太一样。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
18
关于「集中趋势指标」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是集中趋势指标判定过程的关键环节:中位数不受极端值影响。
19
在实际场景中使用「谬误的识别与反驳」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住谬误的识别与反驳的判断依据:先还原对方完整的论证结构。
20
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。
21
关于「时间序列的构成」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是时间序列的构成判定过程的关键环节:加法模型假设各因素相互独立。
22
下列关于「假言命题的三种条件」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:把「如果 p 那么 q」当成「只有 p 才 q」来理解。正确理解应回到定义——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。
23
「离散程度指标」的正确含义是?
解析:「离散程度指标」指的是:衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。
24
判断:两个否定前提推不出结论。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
25
在学习「分得一样多」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。分东西的时候,尽量让每个人拿到的差不多。
26
在学习「好奇是什么」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。好奇就是看到一个东西,心里冒出想弄明白的念头。
27
在学习「问清楚关键的地方」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。问问题要问到最想知道的那一点。
28
判断:做选择前,先把几个办法拿出来比一比。( )
解析:这一表述符合做判断和选择的基本原理。
29
下面关于「逻辑学的研究对象」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「逻辑学的研究对象」的定义。逻辑学以思维形式及其规律为研究对象,考察推理形式的有效性。
30
关于「数学期望与方差」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是数学期望与方差判定过程的关键环节:独立随机变量之和的方差等于方差之和。
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