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1
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。
2
「三段论的一般规则」的正确含义是?
解析:「三段论的一般规则」指的是:三段论有若干条普遍适用的规则,违反其中任何一条即形式无效。
3
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。
4
在学习「严格蕴含与实质蕴含」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。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。
5
下列表述中,描述的是「多元线性回归」而不是「分类变量与虚拟变量」的是?
解析:「多元线性回归」与「分类变量与虚拟变量」同属相关与回归,但前者强调:用多个自变量同时解释因变量,回归系数表示控制其他变量后的净效应。
6
在学习「原假设与备择假设」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。原假设通常表示差异不存在或维持现状,备择假设是希望被证实的结论。
7
判断:全称肯定命题(A)与特称否定命题(O)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
在学习「分心从哪里来」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。身边的声音、玩具和自己的想法都会把注意力带走。
9
判断:一件事发生前,常常有让它发生的原因。( )
解析:这一表述符合原因和结果的基本原理。
10
判断:自己的角度只是很多角度中的一个。( )
解析:这一表述符合换个角度想的基本原理。
11
判断:无偏估计指估计量的期望等于被估参数。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
12
判断:偏度大于零表示右偏,即长尾在右侧。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
13
判断:折线图适合表现随时间变化的趋势。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
14
下面关于「逆向思维与思维定势」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「逆向思维与思维定势」的定义。逆向思维从常规思路的反方向寻找方案,用以突破思维定势。
15
在学习「五种感觉」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。看见、听见、闻到、尝到、摸到,是我们认识世界的方式。
16
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。
17
下列表述中,描述的是「参数与统计量」而不是「变量与数据类型」的是?
解析:「参数与统计量」与「变量与数据类型」同属统计学与数据,但前者强调:参数描述总体,通常未知且固定;统计量描述样本,随样本变化而变化。
18
在学习「三段论的结构」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。三段论由三个直言命题构成:结论、大前提和小前提。
19
判断:广告常常会夸大商品的好处。( )
解析:这一表述符合别被骗的基本原理。
20
在学习「假言命题的三种条件」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。
21
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。
22
在学习「从小事里练判断」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。每天的小选择,都是在练习做判断。
23
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。
24
判断:全称命题真则相应的特称命题必真,反之不然,这是差等关系。( )
解析:这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
25
判断:每个人都有自己独一无二的样子和想法。( )
解析:这一表述符合我是谁的基本原理。
26
下列表述中,描述的是「真值表与重言式」而不是「假言推理:有效式与谬误式」的是?
解析:「真值表与重言式」与「假言推理:有效式与谬误式」同属复合命题与演绎推理,但前者强调:真值表穷尽列出支命题真假组合下复合命题的真值;永远为真的命题形式叫重言式。
27
在实际场景中使用「情绪没有对错」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住情绪没有对错的判断依据:人人都会有这几种情绪。
28
下列关于「我的心情」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:以为难过是不应该的。正确理解应回到定义——开心、生气、难过、害怕,都是心情在说话。
29
在学习「定义的规则」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。定义必须遵守相称、不循环、不含糊、一般不用否定式等规则。
30
「数据清洗与整理」的正确含义是?
解析:「数据清洗与整理」指的是:数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
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