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1
在学习「贝叶斯公式」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。由先验概率和条件概率求后验概率,用于根据新证据更新判断。
2
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。
3
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。
4
判断:专心地看,认真地听,常常能发现更多美。( )
解析:这一表述符合美与感受的基本原理。
5
判断:求同法通过不同场合中唯一相同的先行情况来确定因果联系。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
6
在学习「看法不一样很正常」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。大家想法不同,是很平常的事。
7
下列关于「集中趋势指标」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:对定类数据计算平均数。正确理解应回到定义——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。
8
关于「遇到不公平」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是遇到不公平判定过程的关键环节:可以找大人一起想办法。
9
在实际场景中使用「摸摸、闻闻、尝尝」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住摸摸、闻闻、尝尝的判断依据:摸一摸能知道软硬和冷热。
10
关于「抽样框与抽样误差」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是抽样框与抽样误差判定过程的关键环节:抽样框误差属于非抽样误差。
11
关于「给想法找证据」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是给想法找证据判定过程的关键环节:去问一问知道的人。
12
下列关于「分类变量与虚拟变量」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:为每个类别都设一个虚拟变量。正确理解应回到定义——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。
13
「二难推理、归谬法与反证法」的正确含义是?
解析:「二难推理、归谬法与反证法」指的是:二难推理由两个假言前提和一个选言前提构成;归谬法与反证法都是间接推出结论的经典形式。
14
下列表述中,描述的是「经典悖论」而不是「谬误的识别与反驳」的是?
解析:「经典悖论」与「谬误的识别与反驳」同属谬误与悖论,但前者强调:悖论是由看似合理的前提与推理导出矛盾结论的命题,推动了对语言层次与集合概念的重新审查。
15
在学习「一直问下去」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。一个答案常常会带出新的问题,可以一直问下去。
16
判断:类比推理的结论是或然的,相似属性越多、越本质,结论越可靠。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
17
在学习「时间序列的构成」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。时间序列由长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四因素构成。
18
在学习「假说与假说的检验」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。假说是对未知现象作出的、尚待检验的说明;检验要靠推出可观察的结论并与事实核对。
19
「隔开时间复习」的正确含义是?
解析:「隔开时间复习」指的是:分几次、隔开时间复习,比一次念很多遍更有效。
20
下面关于「划分与划分的规则」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「划分与划分的规则」的定义。划分是把一个属概念分成若干种概念,以明确其外延的逻辑方法。
21
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。
22
在学习「错题是好东西」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。做错的题告诉你哪里还没学会。
23
判断:求同法通过不同场合中唯一相同的先行情况来确定因果联系。( )
解析:这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
24
在学习「联言命题及其真值」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。联言命题断定若干事物情况同时存在,形式为「p 并且 q」。
25
判断:眼睛、耳朵、鼻子、手和舌头,是我们认识世界的五个小助手。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
26
判断:眼睛、耳朵、鼻子、手和舌头,是我们认识世界的五个小助手。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
27
在学习「词项的种类」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。按外延可分单独词项与普遍词项,按内涵可分集合词项与非集合词项。
28
在实际场景中使用「二项分布」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住二项分布的判断依据:每次试验只有两个结果。
29
判断:均值对极端值敏感,中位数对极端值稳健。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
30
判断:定距尺度的差值有意义但零点任意,定比尺度有绝对零点可做乘除。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
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