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1
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。
2
下列关于「什么是好问题」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：以为问得越多就越好。正确理解应回到定义——好问题是能帮我们把一件事弄明白的提问。
3
下列表述中，描述的是「论证的三要素」而不是「论证与推理的关系」的是？
解析：「论证的三要素」与「论证与推理的关系」同属论证、反驳与论证结构，但前者强调：论证由论题、论据和论证方式构成。
4
在实际场景中使用「提问前先想一想」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住提问前先想一想的判断依据：先猜一猜可能的答案。
5
在学习「我的想法」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。想法是你在心里对自己说的话，别人看不见。
6
关于「先难后易」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是先难后易判定过程的关键环节：难的做完，简单的会更快。
7
判断：高兴、生气、害怕、难过，都是正常的情绪。（　）
解析：这一表述符合心情和情绪的基本原理。
8
在学习「矛盾分析方法」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。矛盾分析从对象的对立统一入手，找出主要矛盾与矛盾的主要方面。
9
在学习「形式化方法」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。用人工符号把自然语言中的推理结构翻译出来，以便精确检验其有效性。
10
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。
11
在学习「好奇是什么」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。好奇就是看到一个东西，心里冒出想弄明白的念头。
12
判断：时间序列通常分解为长期趋势、季节变动、循环变动与不规则变动四部分。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
13
下面关于「回归的拟合优度与残差诊断」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「回归的拟合优度与残差诊断」的定义。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。
14
在学习「中项的作用」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。中项是两个前提的媒介，靠它把大项与小项必然地联结起来。
15
在实际场景中使用「单样本均值的 t 检验」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住单样本均值的 t 检验的判断依据：t 统计量等于样本均值与检验值之差除以标准误。
16
下面关于「概率抽样与非概率抽样」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「概率抽样与非概率抽样」的定义。概率抽样中各单位的入样概率已知，非概率抽样则依赖方便或判断。
17
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。
18
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。
19
在学习「不一样也很美」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。你觉得美的，我可能觉得普通，这些都很好。
20
判断：越是想让人马上买、马上信的话，越要多想一步。（　）
解析：这一表述符合别被骗的基本原理。
21
在学习「直言命题的结构」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。直言命题由主项、谓项、联项和量项四个部分组成。
22
在学习「传言会走样」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。话一个人一个人地传，常常会变得不一样。
23
在学习「选言推理与假言连锁」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。选言推理以选言命题为前提；假言连锁把若干假言命题串成链条逐段推出。
24
在学习「换位法」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。换位法是交换主项与谓项的位置，前提是原命题中不周延的项在结论中也不得周延。
25
判断：累了要休息，休息好才练得进去。（　）
解析：这一表述符合越练越会的基本原理。
26
在学习「方差与标准差」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。方差是各数据与均值离差平方的平均数，标准差是它的算术平方根。
27
判断：条件概率 P(A|B) 等于 P(AB) 除以 P(B)，要求 P(B) 大于零。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
28
在实际场景中使用「换质法」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住换质法的判断依据：「所有 S 都是 P」换质得「所有 S 都不是非 P」。
29
判断：广告常常会夸大商品的好处。（　）
解析：这一表述符合别被骗的基本原理。
30
下列关于「分类变量与虚拟变量」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：为每个类别都设一个虚拟变量。正确理解应回到定义——把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
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