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1
在学习「逻辑回归」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。因变量为二分类时使用逻辑回归,模型估计的是发生比的对数。
2
判断:不相容选言命题恰有一个支命题为真时才为真。( )
解析:这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
3
下列关于「广告的话要多想」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:广告说什么就信什么。正确理解应回到定义——广告的目的是让人来买,常把好处说得很大。
4
下列关于「什么是生命」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:以为石头也会自己长大。正确理解应回到定义——会生长、会变化、会累的东西,大概是生命。
5
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。
6
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。
7
判断:定义项不能直接或间接包含被定义项,否则属于循环定义。( )
解析:这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
8
下列关于「别人为什么这样做」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:不问原因就怪别人。正确理解应回到定义——每个人做事,背后常常有自己的理由。
9
在实际场景中使用「我和别人不一样」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住我和别人不一样的判断依据:不一样不是错。
10
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。
11
判断:问题问得说清楚,别人才能听懂。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
12
下列表述中,描述的是「假言命题的三种条件」而不是「负命题与德摩根律」的是?
解析:「假言命题的三种条件」与「负命题与德摩根律」同属复合命题与演绎推理,但前者强调: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。
13
在学习「离散程度指标」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。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。
14
判断:总体是研究对象的全体,样本是从总体中抽取的部分个体集合。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
15
在实际场景中使用「点估计与评价标准」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住点估计与评价标准的判断依据:无偏性指平均而言不偏高也不偏低。
16
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。
17
判断:充足理由律要求任何被断定为真的命题都必须有充足理由。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
18
在实际场景中使用「同一律」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住同一律的判断依据:同一律管的是思维的确定性。
19
在学习「问题的不同种类」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。问题有的问是什么,有的问为什么,有的问怎么办。
20
判断:问题问得说清楚,别人才能听懂。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
21
在学习「论证的三要素」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。论证由论题、论据和论证方式构成。
22
判断:认识自己是慢慢来的,需要多试几次。( )
解析:这一表述符合认识我自己的基本原理。
23
判断:同一个问题可以从不同方面去问。( )
解析:这一表述符合会提好问题的基本原理。
24
关于「别急着下结论」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是别急着下结论判定过程的关键环节:多问一句,也许只是误会。
25
在学习「演绎论证与归纳论证」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。以演绎推理为主的论证是演绎论证,以归纳推理为主的论证是归纳论证。
26
在学习「犯错以后」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。犯错一点也不可怕,改了就是好的。
27
判断:移动平均法通过平滑短期波动来显示长期趋势。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
28
在实际场景中使用「每个人有自己的角度」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住每个人有自己的角度的判断依据:同一幅图,不同的人说出的不一样。
29
下列关于「随机变量与分布」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:把连续型随机变量某点的概率理解为非零值。正确理解应回到定义——随机变量是随机试验结果的数值化描述,其取值规律就是概率分布。
30
下列表述中,描述的是「数学期望与方差」而不是「二项分布」的是?
解析:「数学期望与方差」与「二项分布」同属概率分布,但前者强调:期望是随机变量取值的加权平均,方差是偏离期望程度的度量。
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