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1
判断：一个问题常常会带出新的问题，这是很正常的。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
2
判断：二手数据使用前必须核对口径、时间范围与统计范围。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
3
关于「照顾小生命」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是照顾小生命判定过程的关键环节：照顾别人，自己也会变温柔。
4
下面关于「完全归纳推理」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「完全归纳推理」的定义。考察一类中的全部对象之后作出一般性结论的推理叫完全归纳推理。
5
下列表述中，描述的是「忘记很正常」而不是「理解了才好记」的是？
解析：「忘记很正常」与「理解了才好记」同属记住和忘掉，但前者强调：学过的东西会慢慢变淡，这是大家都有的情况。
6
在实际场景中使用「一元线性回归」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住一元线性回归的判断依据：用最小二乘法估计截距与斜率。
7
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。
8
判断：美没有唯一的标准答案，大家的看法可以不同。（　）
解析：这一表述符合美与感受的基本原理。
9
在学习「把大目标切小」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。把要做的事拆成几小步，一步一步来。
10
判断：相容选言命题只要有一个支命题为真就为真。（　）
解析：这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
11
在学习「选言命题及其真值」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。选言命题断定若干可能情况中至少有一种存在，分相容选言与不相容选言。
12
在实际场景中使用「假言命题的三种条件」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住假言命题的三种条件的判断依据：充分条件：有前件必有后件。
13
判断：大家都做一件事，不代表这件事就是对的。（　）
解析：这一表述符合和大家在一起的基本原理。
14
判断：抽样框是抽样单元的名单，抽样框不完整会直接导致样本有偏。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
15
下列关于「什么是公平」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：以为谁哭得响就谁有理。正确理解应回到定义——公平就是一样的事，用一样的办法对待每个人。
16
「别人做，我也要做吗」的正确含义是？
解析：「别人做，我也要做吗」指的是：很多人一起做一件事，也不代表这件事就是对的。
17
「统计概括与样本代表性」的正确含义是？
解析：「统计概括与样本代表性」指的是：统计概括是根据样本的统计特征推出总体特征；结论的可靠性取决于样本的代表性。
18
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。
19
在学习「责任」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。责任是自己做的事，自己要面对、自己来担。
20
在学习「道歉和原谅」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。做错了说对不起，被弄难受了可以说出感受。
21
判断：好问题能帮我们把不明白的事弄明白。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
22
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。
23
在学习「一直问下去」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。一个答案常常会带出新的问题，可以一直问下去。
24
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。
25
下列关于「省略式与复合式」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：把省略式的省略部分想象成自己希望的结论。正确理解应回到定义——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。
26
关于「讲出来记得更牢」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是讲出来记得更牢判定过程的关键环节：讲一遍等于复习好几次。
27
在实际场景中使用「有效性判定：规则法与文恩图」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住有效性判定：规则法与文恩图的判断依据：规则法适合快速筛查。
28
下列关于「做完选择别老后悔」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：一直怪自己没选对。正确理解应回到定义——选好了就认真去做，别一直想着别的。
29
在学习「比一比好处和坏处」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。每个办法都有好处，也可能有坏处。
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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