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1
「今天、昨天、明天」的正确含义是？
解析：「今天、昨天、明天」指的是：昨天是已经过去的，今天是正在过的，明天是还没来的。
2
在实际场景中使用「模态命题与模态词」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住模态命题与模态词的判断依据：必然 p 记作 □p。
3
下列表述中，描述的是「频数分布与分组」而不是「集中趋势指标」的是？
解析：「频数分布与分组」与「集中趋势指标」同属描述统计，但前者强调：频数分布是把数据按取值或区间分组后统计各组个数形成的分布。
4
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。
5
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。
6
关于「显著性水平与 P 值」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是显著性水平与 P 值判定过程的关键环节：P 值不能衡量效应大小或实际重要性。
7
判断：泊松分布描述单位时间或空间内稀有事件发生次数。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
8
在学习「排队和轮流」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。排队是后来的排在后面，轮流是一个一个来。
9
关于「什么是对」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是什么是对判定过程的关键环节：对的事经得起别人问。
10
下面关于「想成为什么样的人」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「想成为什么样的人」的定义。心里有想去的方向，做事会更有劲。
11
在学习「协方差与相关系数」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。协方差反映两变量共同变动的方向，相关系数是标准化后的协方差。
12
判断：别人的想法和我们不一样，也很正常。（　）
解析：这一表述符合换个角度想的基本原理。
13
在学习「同一律」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。在同一思维过程中，每一概念或命题必须保持确定的内容，A 就是 A。
14
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。
15
在学习「总体比例的估计」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。总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
16
在学习「照顾小生命」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。给花草浇水，对小动物轻一点，都是在照顾生命。
17
在学习「划分与划分的规则」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。划分是把一个属概念分成若干种概念，以明确其外延的逻辑方法。
18
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。
19
关于「道歉和原谅」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是道歉和原谅判定过程的关键环节：原谅别人也要给自己时间。
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
下列关于「全概率公式」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：事件组不构成完备划分就直接套公式。正确理解应回到定义——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。
22
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。
23
判断：全称否定命题（E）与特称肯定命题（I）是矛盾关系，不能同真也不能同假。（　）
解析：这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
24
判断：论证由论题、论据和论证方式三个要素构成，缺一不可。（　）
解析：这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
25
关于「什么是原因」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是什么是原因判定过程的关键环节：原因往往不止一个。
26
在学习「统计工作的基本流程」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。完整统计工作包括统计设计、数据收集、整理与分析、推断与决策五个环节。
27
在学习「好问题长什么样」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。好问题说得清楚，别人一听就明白你在问什么。
28
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。
29
在学习「显著性水平与 P 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。显著性水平是事先设定的容许弃真概率，P 值由样本计算得到。
30
下列关于「指数平滑法」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：平滑系数凭感觉设定而不做优化。正确理解应回到定义——对历史数据按时间远近给予衰减权重，得到平滑预测值。
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