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1
在学习「什么是选择」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。选择就是在几个办法里挑一个去做。
2
在实际场景中使用「直言命题的四种形式」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住直言命题的四种形式的判断依据：A：所有 S 都是 P。
3
判断：拿不准的时候，可以用别的办法核对一次。（　）
解析：这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
4
下列关于「箱线图」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：把箱线图当作可以读出样本量的图形。正确理解应回到定义——箱线图由中位数、上下四分位数与须线构成，并可标出异常值。
5
在学习「假言推理：有效式与谬误式」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。充分条件假言推理有两个有效式：肯定前件式与否定后件式；也有两个常见的谬误式。
6
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。
7
判断：指数平滑中平滑系数越大，近期数据的影响越大。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
8
下列表述中，描述的是「我和别人一样」而不是「我和别人不一样」的是？
解析：「我和别人一样」与「我和别人不一样」同属我是谁，但前者强调：我和别的小朋友在很多地方是相同的。
9
在实际场景中使用「感觉会出错」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住感觉会出错的判断依据：环境变了，感觉也跟着变。
10
判断：特称肯定命题（I）与特称否定命题（O）是下反对关系，不能同假但可以同真。（　）
解析：这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
11
判断：以偏概全属于归纳谬误，用不充分的样本支撑普遍结论。（　）
解析：这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
12
在学习「发展水平与速度指标」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。包括发展水平、增长量、发展速度与增长速度，分环比与定基两种。
13
判断：觉得不公平，可以好好说，也可以和大家商量。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
14
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。
15
判断：做了让人难受的事，说一声对不起是很好的做法。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
16
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。
17
判断：指数平滑中平滑系数越大，近期数据的影响越大。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
18
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。
19
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。
20
在学习「抽样框与抽样误差」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。抽样框是抽样的操作名单；抽样误差源于抽到不同样本造成的随机差异。
21
判断：「必然 p」与「可能非 p」互相矛盾，不能同真也不能同假。（　）
解析：这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
22
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。
23
在学习「我和别人一样」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。我和别的小朋友在很多地方是相同的。
24
判断：每个人都有自己独一无二的样子和想法。（　）
解析：这一表述符合我是谁的基本原理。
25
判断：每个人喜欢和擅长的东西都不太一样。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
26
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。
27
判断：互斥事件一般不是独立事件，除非其中一个概率为零。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
28
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。
29
在实际场景中使用「事件的独立性」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住事件的独立性的判断依据：独立是概率意义上的关系，不是因果无关。
30
下列表述中，描述的是「全概率公式」而不是「贝叶斯公式」的是？
解析：「全概率公式」与「贝叶斯公式」同属概率基础，但前者强调：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。
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