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1
判断：中项在前提中至少要周延一次，否则无法把大项与小项必然地联结起来。（　）
解析：这一表述符合三段论：格与式的基本原理。
2
下列表述中，描述的是「参数与统计量」而不是「变量与数据类型」的是？
解析：「参数与统计量」与「变量与数据类型」同属统计学与数据，但前者强调：参数描述总体，通常未知且固定；统计量描述样本，随样本变化而变化。
3
判断：问题可以有很多种，有的问是什么，有的问为什么，有的问怎么办。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
4
「泊松分布」的正确含义是？
解析：「泊松分布」指的是：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。
5
在学习「一起找答案」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。有些问题可以自己找到答案，有些要和大家一起找。
6
下列表述中，描述的是「什么是好问题」而不是「带着好奇去提问」的是？
解析：「什么是好问题」与「带着好奇去提问」同属会提好问题，但前者强调：好问题是能帮我们把一件事弄明白的提问。
7
在学习「随机事件与样本空间」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。样本空间是所有可能结果的集合，随机事件是样本空间的子集。
8
下列关于「形式谬误」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：把形式有效但前提虚假与形式谬误混为一谈。正确理解应回到定义——形式谬误是推理形式无效的错误，与内容无关。
9
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。
10
判断：一件普普通通的东西，也能让人觉得美。（　）
解析：这一表述符合美与感受的基本原理。
11
判断：今天做的事，会变成明天的回忆。（　）
解析：这一表述符合生命与时间的基本原理。
12
判断：给要记的东西找一个线索，想起来会更容易。（　）
解析：这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
13
判断：有些事练一练就会变好，有些事只要喜欢也能做。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
14
判断：置信水平 95% 指长期重复抽样中约 95% 的区间会包含参数真值。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
15
下列关于「泊松分布」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：把期望与方差不等的数据强行用泊松分布拟合。正确理解应回到定义——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。
16
判断：说谎瞒得住一时，心里却会一直不踏实。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
17
在学习「逻辑回归」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。因变量为二分类时使用逻辑回归，模型估计的是发生比的对数。
18
在学习「练习让人变熟」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。反复练同一件事，做得会越来越顺。
19
判断：小树、小猫和我们一样，都是会生长的生命。（　）
解析：这一表述符合生命与时间的基本原理。
20
判断：贝叶斯公式用先验概率与似然度计算后验概率。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
21
在学习「卡方检验」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。用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
22
判断：定义项与被定义项的外延必须相称，不得过宽也不得过窄。（　）
解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
23
判断：和别人比较能看出差距，也能找到自己的样子。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
24
在学习「有效性判定：规则法与文恩图」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。规则法靠逐条核对规则，文恩图靠画图观察结论是否已被前提蕴含，二者可互为校验。
25
下列表述中，描述的是「论证与推理的关系」而不是「演绎论证与归纳论证」的是？
解析：「论证与推理的关系」与「演绎论证与归纳论证」同属论证、反驳与论证结构，但前者强调：论证总要借助推理，但推理不等于论证：论证还要求论题真实、论据真实。
26
判断：做错的题最值得再看一遍。（　）
解析：这一表述符合越练越会的基本原理。
27
关于「问清楚关键的地方」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是问清楚关键的地方判定过程的关键环节：把问题说短一点说清楚。
28
在学习「假设检验的常见误用」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。把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
29
在学习「想成为什么样的人」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。心里有想去的方向，做事会更有劲。
30
下列表述中，描述的是「标准正态分布与标准化」而不是「抽样分布 t / 卡方 / F」的是？
解析：「标准正态分布与标准化」与「抽样分布 t / 卡方 / F」同属概率分布，但前者强调：把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。
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