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1
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。
2
关于「分得一样多」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是分得一样多判定过程的关键环节：有人多拿了，就有人会少。
3
关于「事件的独立性」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是事件的独立性判定过程的关键环节：独立可推广到多个事件的两两与相互独立。
4
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。
5
在学习「概念的内涵与外延」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。内涵是概念所反映对象的特有属性，外延是概念所指对象的范围。
6
在实际场景中使用「单样本均值的 t 检验」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住单样本均值的 t 检验的判断依据：t 统计量等于样本均值与检验值之差除以标准误。
7
下面关于「今天、昨天、明天」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「今天、昨天、明天」的定义。昨天是已经过去的，今天是正在过的，明天是还没来的。
8
在学习「别人做，我也要做吗」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。很多人一起做一件事，也不代表这件事就是对的。
9
判断：指数平滑中平滑系数越大，近期数据的影响越大。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
10
在学习「省略式与复合式」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。省去一个前提或结论的三段论叫省略式；由两个以上三段论连接起来的是复合三段论。
11
下面关于「箱线图」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「箱线图」的定义。箱线图由中位数、上下四分位数与须线构成，并可标出异常值。
12
在学习「泊松分布」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。描述单位时间或单位面积内稀有事件发生次数的分布，参数为 λ。
13
下列关于「条形图与直方图」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：把直方图当作条形图来解读类别比较。正确理解应回到定义——条形图用条形长度表示定类数据的频数；直方图用矩形面积表示连续变量的频数分布。
14
关于「谬误的分类」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是谬误的分类判定过程的关键环节：非形式谬误涉及内容与语境。
15
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。
16
判断：定义一般要用肯定的形式，不能用否定形式去定义正概念。（　）
解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
17
关于「贝叶斯公式」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是贝叶斯公式判定过程的关键环节：基础概率过低时阳性结果也未必可信。
18
判断：标准差与原始数据同量纲，变异系数才可用于不同量纲间的比较。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
19
判断：均值对极端值敏感，中位数对极端值稳健。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
20
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。
21
判断：联言命题只有在所有支命题都真时才为真。（　）
解析：这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
22
判断：最小二乘法使残差平方和最小，是回归参数估计的基本方法。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
23
下列表述中，描述的是「欧拉图与词项关系」而不是「概念的内涵与外延」的是？
解析：「欧拉图与词项关系」与「概念的内涵与外延」同属概念、词项与定义，但前者强调：欧拉图用圆表示词项的外延，用圆的包含与相交关系直观呈现词项间的关系。
24
在学习「喜欢什么、擅长什么」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。喜欢的事让你愿意做，擅长的事做起来更顺。
25
在学习「求同法与求异法」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。求同法在被研究现象出现的多个场合中寻找唯一共同的先行情况；求异法在正反两个场合的差异中寻找原因。
26
判断：「不可能 p」等值于「必然非 p」。（　）
解析：这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
27
判断：同一样东西，不同的人可能觉得美，也可能不觉得。（　）
解析：这一表述符合美与感受的基本原理。
28
判断：提问前先想清楚自己到底想知道什么。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
29
在实际场景中使用「抽样框与抽样误差」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住抽样框与抽样误差的判断依据：抽样框应覆盖总体且不重复。
30
下列表述中，描述的是「离散程度指标」而不是「方差与标准差」的是？
解析：「离散程度指标」与「方差与标准差」同属描述统计，但前者强调：衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。
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