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1
下列关于「充足理由律」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：以为随便给出一个理由就算满足了充足理由律。正确理解应回到定义——任何被断定为真的命题都必须有充足理由，且理由与结论之间有必然联系。
2
在学习「努力能改变什么」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。很多本事靠练习会慢慢变好。
3
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。
4
在学习「矛盾关系的应用」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。矛盾关系的两个命题不能同真也不能同假，可由一真推另一假，也可由一假推另一真。
5
判断：忘记是很正常的事，不代表记性不好。（　）
解析：这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
6
在学习「回归的拟合优度与残差诊断」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。决定系数衡量拟合程度，残差图用于检验模型假设是否成立。
7
判断：第二类错误是原假设为假时未能拒绝它，1 减该概率即检验功效。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
8
在学习「换质法」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。换质法是改变命题的质，同时把谓项换成它的矛盾概念，命题真值保持不变。
9
在学习「直言命题的四种形式」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。按质与量的组合，直言命题分为全称肯定（A）、全称否定（E）、特称肯定（I）、特称否定（O）四种。
10
判断：找原因要看它们之间有没有真正的联系。（　）
解析：这一表述符合原因和结果的基本原理。
11
在实际场景中使用「原因可能有很多」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住原因可能有很多的判断依据：有的原因很明显，有的很隐蔽。
12
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。
13
判断：拿别人的东西以前，要先问一问。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
14
在实际场景中使用「多元线性回归」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住多元线性回归的判断依据：系数解释为在其他变量不变时的偏效应。
15
在学习「模态命题与模态词」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。含有「必然」「可能」等模态词的命题是模态命题。
16
在实际场景中使用「什么是生命」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住什么是生命的判断依据：小苗会长高，小猫会长大。
17
判断：第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它，其概率由显著性水平控制。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
18
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。
19
在学习「轮流和等一等」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。好东西一起用的时候，轮流来大家都能用上。
20
在学习「分布形态：偏度与峰度」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。偏度描述分布的不对称程度，峰度描述分布的尖峭或平坦程度。
21
判断：拉氏指数用基期数量加权，派氏指数用报告期数量加权。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
22
在学习「区间估计与置信水平」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。给出一个包含参数的区间，并说明该区间的可靠程度。
23
在学习「我和别人不一样」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。说话的样子、喜欢的东西、擅长的事，每个人都不一样。
24
下列表述中，描述的是「预设谬误」而不是「归纳谬误」的是？
解析：「预设谬误」与「归纳谬误」同属谬误与悖论，但前者强调：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。
25
在学习「各格的特殊规则」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。除一般规则之外，每个格还有自己的特殊规则，可使判定更快。
26
判断：一起做事情，先商量好规则会顺利很多。（　）
解析：这一表述符合和大家在一起的基本原理。
27
判断：有情绪不代表做错事，怎样表达才分对错。（　）
解析：这一表述符合心情和情绪的基本原理。
28
在学习「错题是好东西」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。做错的题告诉你哪里还没学会。
29
在学习「大家会互相影响」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。身边的人做什么，我们的想法常常跟着变。
30
在学习「季节变动的测定与调整」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。通过计算季节指数识别并剔除季节影响，得到季节调整后的数据。
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