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1
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。
2
下面关于「把感受说出来」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「把感受说出来」的定义。把喜欢的理由讲出来，别人也更能懂你的心意。
3
判断：模态命题的真假必须相对于特定的可能世界来判定。（　）
解析：这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
4
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。
5
下面关于「五种感觉」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「五种感觉」的定义。看见、听见、闻到、尝到、摸到，是我们认识世界的方式。
6
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。
7
下面关于「忘记很正常」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「忘记很正常」的定义。学过的东西会慢慢变淡，这是大家都有的情况。
8
下列表述中，描述的是「单样本均值的 t 检验」而不是「两样本比较与方差分析」的是？
解析：「单样本均值的 t 检验」与「两样本比较与方差分析」同属假设检验，但前者强调：总体方差未知且样本较小时，用 t 统计量检验均值是否等于给定值。
9
在学习「做选择」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。做选择就是在几件事里，挑一个自己要去做的做法。
10
下列表述中，描述的是「相关分析的方法与陷阱」而不是「一元线性回归」的是？
解析：「相关分析的方法与陷阱」与「一元线性回归」同属相关与回归，但前者强调：相关分析需结合散点图判断形态，警惕离群点与虚假相关。
11
下列关于「集中趋势指标」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：对定类数据计算平均数。正确理解应回到定义——平均数是代表数据一般水平的指标，包括算术平均、中位数与众数。
12
在学习「概率的基本运算」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。加法法则处理至少一个发生，乘法法则处理同时发生。
13
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。
14
「负命题与德摩根律」的正确含义是？
解析：「负命题与德摩根律」指的是：负命题是否定一个命题所得的命题；德摩根律给出否定合取与析取时的等值转换。
15
下面关于「语义谬误」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「语义谬误」的定义。语义谬误源于语言的歧义与含混，包括偷换概念、歧义、合成与分解。
16
判断：问卷题干诱导、选项互斥不完备是常见的测量误差来源。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
17
在学习「什么是选择」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。选择就是在几个办法里挑一个去做。
18
在学习「指数平滑法」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。对历史数据按时间远近给予衰减权重，得到平滑预测值。
19
下列表述中，描述的是「统计学的研究对象」而不是「总体、个体与样本」的是？
解析：「统计学的研究对象」与「总体、个体与样本」同属统计学与数据，但前者强调：统计学研究如何收集、整理、分析数据，并据以对总体做出推断。
20
判断：拿别人的东西以前，要先问一问。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
21
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。
22
判断：看到好听的话，先想一想是不是真的。（　）
解析：这一表述符合别被骗的基本原理。
23
在学习「抽样分布」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。样本统计量的概率分布称为抽样分布。
24
在学习「生气的时候」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。生气时先停一下，等那股劲过去一些再处理事情。
25
在实际场景中使用「先难后易」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住先难后易的判断依据：刚开始时精力最足。
26
在学习「大家会互相影响」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。身边的人做什么，我们的想法常常跟着变。
27
下面关于「优点和不擅长」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「优点和不擅长」的定义。每个人都有做得好的地方，也有不太顺的地方。
28
「给想法找证据」的正确含义是？
解析：「给想法找证据」指的是：有证据支持的猜测，才能更靠近事实。
29
判断：觉得不公平，可以好好说，也可以和大家商量。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
30
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。
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