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1
在实际场景中使用「排中律」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住排中律的判断依据：排中律管的是思维的明确性。
2
下列关于「统计概括与样本代表性」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：用容易获得的样本代替随机样本。正确理解应回到定义——统计概括是根据样本的统计特征推出总体特征；结论的可靠性取决于样本的代表性。
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
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。
5
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。
6
下面关于「换质法」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「换质法」的定义。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。
7
「离散程度指标」的正确含义是？
解析：「离散程度指标」指的是：衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。
8
关于「移动平均法」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是移动平均法判定过程的关键环节：移动平均会产生滞后。
9
在学习「什么是猜测」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。猜测是心里想出来但还没有证实的想法。
10
判断：自己的角度只是很多角度中的一个。（　）
解析：这一表述符合换个角度想的基本原理。
11
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。
12
在学习「省略式与复合式」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。省去一个前提或结论的三段论叫省略式；由两个以上三段论连接起来的是复合三段论。
13
在实际场景中使用「把感受说出来」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住把感受说出来的判断依据：可以说说它让你想到了什么。
14
在学习「充足理由律」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。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。
15
判断：前提中不周延的项，在结论中也不得周延。（　）
解析：这一表述符合三段论：格与式的基本原理。
16
下列表述中，描述的是「喜欢什么、擅长什么」而不是「优点和不擅长」的是？
解析：「喜欢什么、擅长什么」与「优点和不擅长」同属认识我自己，但前者强调：喜欢的事让你愿意做，擅长的事做起来更顺。
17
「我的名字」的正确含义是？
解析：「我的名字」指的是：名字是别人叫我的称呼，也是我自己的一个小标记。
18
在实际场景中使用「三段论的结构」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住三段论的结构的判断依据：结论的谓项是大项，结论的主项是小项。
19
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。
20
判断：把大目标切成小目标，更容易开始。（　）
解析：这一表述符合越练越会的基本原理。
21
下列表述中，描述的是「认真听别人的回答」而不是「什么是好问题」的是？
解析：「认真听别人的回答」与「什么是好问题」同属会提好问题，但前者强调：得到回答后要认真听，再想一想对不对。
22
关于「练习让人变熟」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是练习让人变熟判定过程的关键环节：每次进步一点点也算进步。
23
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。
24
关于「心情会过去」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是心情会过去判定过程的关键环节：做点别的事能帮自己缓一缓。
25
「想成为什么样的人」的正确含义是？
解析：「想成为什么样的人」指的是：心里有想去的方向，做事会更有劲。
26
在学习「负命题与德摩根律」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。负命题是否定一个命题所得的命题；德摩根律给出否定合取与析取时的等值转换。
27
在学习「定义的规则」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。定义必须遵守相称、不循环、不含糊、一般不用否定式等规则。
28
下列关于「喜欢什么、擅长什么」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：只做擅长的，不去尝试喜欢的。正确理解应回到定义——喜欢的事让你愿意做，擅长的事做起来更顺。
29
在学习「看看消息从哪来」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。要问一问消息是谁说的，他可靠不可靠。
30
判断：最小二乘法使残差平方和最小，是回归参数估计的基本方法。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
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