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1
下面关于「相关分析的方法与陷阱」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「相关分析的方法与陷阱」的定义。相关分析需结合散点图判断形态，警惕离群点与虚假相关。
2
在学习「什么是原因」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。原因是让一件事发生的那股力量或者条件。
3
在学习「什么是结果」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。结果是事情发生之后得到的那个样子。
4
判断：敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
5
在学习「有没有证据」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。光有说法不够，最好有看得见的证据。
6
下列表述中，描述的是「变量与数据类型」而不是「测量尺度」的是？
解析：「变量与数据类型」与「测量尺度」同属统计学与数据，但前者强调：变量是说明现象某种特征的概念，按取值可分定性变量与定量变量。
7
判断：全称肯定命题（A）与特称否定命题（O）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。
8
在学习「逆向思维与思维定势」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。逆向思维从常规思路的反方向寻找方案，用以突破思维定势。
9
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。
10
下列关于「归纳谬误」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：以为举出一个反例就能推翻所有统计结论。正确理解应回到定义——归纳谬误是在概括与推断中使用不充分的证据，如以偏概全、轻率概括与滑坡论证。
11
下面关于「什么是好问题」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「什么是好问题」的定义。好问题是能帮我们把一件事弄明白的提问。
12
在学习「犯错以后」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。犯错一点也不可怕，改了就是好的。
13
下面关于「生气的时候」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「生气的时候」的定义。生气时先停一下，等那股劲过去一些再处理事情。
14
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。
15
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。
16
判断：全称命题真则相应的特称命题必真，反之不然，这是差等关系。（　）
解析：这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
17
在学习「规则是什么」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。规则是大家说好一起照着做的约定。
18
关于「数据清洗与整理」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是数据清洗与整理判定过程的关键环节：异常值要判断是错误还是真实极值。
19
下面关于「随机事件与样本空间」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「随机事件与样本空间」的定义。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。
20
在学习「今天、昨天、明天」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。昨天是已经过去的，今天是正在过的，明天是还没来的。
21
在学习「统计学的研究对象」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。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。
22
「广告的话要多想」的正确含义是？
解析：「广告的话要多想」指的是：广告的目的是让人来买，常把好处说得很大。
23
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。
24
判断：标准误等于总体标准差除以样本量的平方根，随样本量增大而减小。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
25
关于「太好的事要小心」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是太好的事要小心判定过程的关键环节：越是催你马上决定的，越要多想。
26
在学习「分类变量与虚拟变量」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。
27
判断：敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
28
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。
29
在实际场景中使用「条形图与直方图」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住条形图与直方图的判断依据：条形图矩形间留空隙。
30
在学习「指数平滑法」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。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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