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1
关于「统计指数的编制」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是统计指数的编制判定过程的关键环节：派氏指数以报告期数量为权数。
2
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。
3
下面关于「摸摸、闻闻、尝尝」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「摸摸、闻闻、尝尝」的定义。别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
4
在学习「我的名字」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。名字是别人叫我的称呼，也是我自己的一个小标记。
5
判断：形式谬误是推理形式本身无效，如由肯定后件推出肯定前件。（　）
解析：这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
6
下面关于「全概率公式」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「全概率公式」的定义。若完备事件组划分样本空间，则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
7
在学习「选言推理与假言连锁」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。选言推理以选言命题为前提；假言连锁把若干假言命题串成链条逐段推出。
8
在学习「听听别人的建议」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。拿不定主意时，可以问问信得过的人。
9
判断：全概率公式把复杂事件按完备事件组分解后加权求和。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
10
在学习「正态分布」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。由均值 μ 与标准差 σ 完全确定，呈钟形对称的连续分布。
11
判断：求异法通过其它情况相同、只有一个情况不同的对比来确定因果联系。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
12
判断：「必然 p」蕴含「p」，「p」蕴含「可能 p」。（　）
解析：这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
13
下列表述中，描述的是「总体、个体与样本」而不是「参数与统计量」的是？
解析：「总体、个体与样本」与「参数与统计量」同属统计学与数据，但前者强调：总体是研究对象的全体，个体是构成总体的每个单位，样本是被抽取的部分个体。
14
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。
15
判断：同一件事，不同的人可能有不同的看法。（　）
解析：这一表述符合换个角度想的基本原理。
16
在实际场景中使用「三段论式」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住三段论式的判断依据：每个字母依次对应大前提、小前提和结论。
17
判断：标准误等于总体标准差除以样本量的平方根，随样本量增大而减小。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
18
判断：偷换概念属于语义谬误，指在同一论证中改变词项的含义。（　）
解析：这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
19
下列表述中，描述的是「长大需要时间」而不是「珍惜时间」的是？
解析：「长大需要时间」与「珍惜时间」同属生命与时间，但前者强调：小苗、小猫和我们，都要一天一天慢慢长大。
20
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。
21
下列表述中，描述的是「抽样分布」而不是「中心极限定理」的是？
解析：「抽样分布」与「中心极限定理」同属抽样与估计，但前者强调：样本统计量的概率分布称为抽样分布。
22
在学习「一元线性回归」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。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
23
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。
24
在学习「每个人有自己的角度」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。站的位置不一样，看到的东西也会不一样。
25
判断：P 值小于显著性水平时拒绝原假设，但不能推出原假设为真的概率。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
26
下列关于「总体、个体与样本」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：把样本量大小当成代表性的唯一标准，忽略抽样方式。正确理解应回到定义——总体是研究对象的全体，个体是构成总体的每个单位，样本是被抽取的部分个体。
27
在实际场景中使用「关联谬误」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住关联谬误的判断依据：诉诸权威：以权威代替论证。
28
关于「美是什么」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是美是什么判定过程的关键环节：美不只用眼睛看，也用耳朵听。
29
在实际场景中使用「完全归纳推理」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住完全归纳推理的判断依据：前提考察了全部对象，结论是必然的。
30
下列表述中，描述的是「数学期望与方差」而不是「二项分布」的是？
解析：「数学期望与方差」与「二项分布」同属概率分布，但前者强调：期望是随机变量取值的加权平均，方差是偏离期望程度的度量。
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