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1
判断:中心极限定理说明样本量足够大时样本均值近似服从正态分布。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
2
在实际场景中使用「遇到不公平」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住遇到不公平的判断依据:先冷静,把话说清楚。
3
在实际场景中使用「离散变量与连续变量」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住离散变量与连续变量的判断依据:计件数据通常是离散的。
4
下面关于「换位法」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「换位法」的定义。换位法是交换主项与谓项的位置,前提是原命题中不周延的项在结论中也不得周延。
5
下列表述中,描述的是「方差与标准差」而不是「变异系数」的是?
解析:「方差与标准差」与「变异系数」同属描述统计,但前者强调:方差是各数据与均值离差平方的平均数,标准差是它的算术平方根。
6
判断:相关系数的取值范围为负一到正一,符号表示方向、绝对值表示强度。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
7
判断:我们摸到、看到的,只是东西的一部分样子。( )
解析:这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
8
判断:记住东西要先弄懂它,再想办法把它留下来。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
9
判断:论证由论题、论据和论证方式三个要素构成,缺一不可。( )
解析:这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
10
关于「隔开时间复习」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是隔开时间复习判定过程的关键环节:隔几天再复习一次更牢。
11
在学习「优点和不擅长」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。每个人都有做得好的地方,也有不太顺的地方。
12
判断:前提中不周延的项,在结论中也不得周延。( )
解析:这一表述符合三段论:格与式的基本原理。
13
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。
14
在学习「指数体系与因素分析」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。利用指数之间的等式关系,分析各因素对总量变动的影响。
15
在学习「参数与统计量」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。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。
16
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。
17
在学习「什么是对」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。对的事是做了以后,大家心里都更舒服、更安心。
18
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。
19
在学习「变量与数据类型」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。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。
20
「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。
21
在实际场景中使用「每个人都不太一样」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住每个人都不太一样的判断依据:有人爱热闹,有人爱安静,都很正常。
22
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。
23
下面关于「联言命题及其真值」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「联言命题及其真值」的定义。联言命题断定若干事物情况同时存在,形式为「p 并且 q」。
24
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。
25
判断:样本量很大时,极小的实际差异也可能得到很小的 P 值。( )
解析:P 值同时受效应量与样本量影响。样本量足够大时标准误很小,即使差异在实际意义上微不足道,也可能达到统计显著。
26
判断:决定系数等于相关系数的平方,表示自变量解释的变异比例。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
27
在学习「测量尺度」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。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。
28
在学习「大胆提问」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。不知道就说不懂,然后问出来,这很勇敢。
29
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。
30
在学习「眼睛的错觉」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。有些图案会让眼睛看走眼,比如一样长的线看起来不一样长。
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