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1
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。
2
在学习「分得一样多」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。分东西的时候，尽量让每个人拿到的差不多。
3
判断：分东西的时候让大家都有份，比只顾自己要好。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
4
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。
5
在实际场景中使用「离散程度指标」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住离散程度指标的判断依据：极差只看两端，信息粗糙。
6
在学习「条件概率」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。在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
7
下面关于「直接论证与间接论证」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「直接论证与间接论证」的定义。由论据直接推出论题是直接论证；先由论据推出其它结果再回到论题是间接论证。
8
判断：相关系数的取值范围为负一到正一，符号表示方向、绝对值表示强度。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
9
下列关于「预设谬误」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：在虚假二难中被迫二选一，而不去质疑选项是否穷尽。正确理解应回到定义——预设谬误把需要证明的东西偷偷当作前提，包括复杂问句、循环论证和虚假二难。
10
在学习「词项的种类」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。按外延可分单独词项与普遍词项，按内涵可分集合词项与非集合词项。
11
判断：偷换概念属于语义谬误，指在同一论证中改变词项的含义。（　）
解析：这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
12
在学习「中心极限定理」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。无论总体分布如何，样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
13
判断：相关不等于因果，因果推断需要实验设计或专门方法支撑。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
14
下列关于「统计学的研究对象」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：把统计学当成单纯的计算技巧。正确理解应回到定义——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。
15
下列关于「记忆是怎么来的」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：以为听一遍就能记住。正确理解应回到定义——记忆是先看到或听到，再把它留在脑子里的过程。
16
判断：想成为什么样的人，可以从今天的小事做起。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
17
判断：定距尺度的差值有意义但零点任意，定比尺度有绝对零点可做乘除。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
18
下列关于「珍惜时间」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：以为时间多得用不完，随便浪费。正确理解应回到定义——把时间用在喜欢又值得的事情上，就是不浪费。
19
判断：你有时开心，有时难过，这些都是正常的心情。（　）
解析：这一表述符合我是谁的基本原理。
20
判断：充分条件假言命题只有在「前件真而后件假」时才为假。（　）
解析：这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
21
关于「一元线性回归」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是一元线性回归判定过程的关键环节：斜率表示自变量每增加一个单位因变量的平均变化。
22
「谬误的识别与反驳」的正确含义是？
解析：「谬误的识别与反驳」指的是：识别谬误要分清论题、论据与论证方式，再判断错误出在哪一环。
23
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。
24
在学习「好好去听」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。安静下来，仔细听，会听见很多平时没留意的声音。
25
下列关于「难过要有人陪」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：把难过憋在心里。正确理解应回到定义——难过时找人说说，会好受很多。
26
判断：形式谬误是推理形式本身无效，如由肯定后件推出肯定前件。（　）
解析：这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
27
在学习「变异系数」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。变异系数是标准差与均值之比，用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
28
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。
29
在学习「折线图与面积图」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。折线图用线段连接数据点，表现随时间的趋势变化。
30
下列表述中，描述的是「随机事件与样本空间」而不是「概率的定义与计算」的是？
解析：「随机事件与样本空间」与「概率的定义与计算」同属概率基础，但前者强调：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。
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