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1
下列表述中，描述的是「随机变量与分布」而不是「数学期望与方差」的是？
解析：「随机变量与分布」与「数学期望与方差」同属概率分布，但前者强调：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。
2
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。
3
在学习「形式谬误」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。形式谬误是推理形式无效的错误，与内容无关。
4
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。
5
关于「忘记很正常」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是忘记很正常判定过程的关键环节：重要的东西可以多复习几次。
6
在实际场景中使用「事实和猜测的区别」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住事实和猜测的区别的判断依据：事实有看得见摸得着的证据。
7
在学习「分布形态：偏度与峰度」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。偏度描述分布的不对称程度，峰度描述分布的尖峭或平坦程度。
8
在学习「分类变量与虚拟变量」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。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。
9
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。
10
判断：你有时开心，有时难过，这些都是正常的心情。（　）
解析：这一表述符合我是谁的基本原理。
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