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1
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据：k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
2
判断：参数是总体的数量特征，统计量是样本的数量特征。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
3
在学习「定义的结构与方法」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。定义由被定义项、定义项和定义联项构成，最常用的是属加种差法。
4
在学习「变异系数」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。变异系数是标准差与均值之比，用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
5
在学习「模态命题与模态词」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。含有「必然」「可能」等模态词的命题是模态命题。
6
关于「联言命题及其真值」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是联言命题及其真值判定过程的关键环节：只要有一个支命题假，整个命题就是假的。
7
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。
8
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。
9
在学习「谬误的识别与反驳」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。识别谬误要分清论题、论据与论证方式，再判断错误出在哪一环。
10
下列关于「单侧检验与双侧检验」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：看到结果方向后再改为单侧检验。正确理解应回到定义——双侧检验关注差异是否存在，单侧检验关注差异的方向。
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