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1
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。
2
在实际场景中使用「犯错以后」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住犯错以后的判断依据：先敢说清楚发生了什么。
3
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。
4
下面关于「条形图与直方图」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「条形图与直方图」的定义。条形图用条形长度表示定类数据的频数；直方图用矩形面积表示连续变量的频数分布。
5
下列关于「一起做事要商量」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：谁声音大就听谁的。正确理解应回到定义——几个人一起做事，先把规则和分工说清楚。
6
在学习「散点图与相关可视化」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。散点图以两个定量变量为坐标轴，用点群形态反映关系。
7
下列表述中，描述的是「什么是事实」而不是「什么是猜测」的是？
解析：「什么是事实」与「什么是猜测」同属事实还是猜测，但前者强调：事实是真实发生过、能被看见或者被验证的事。
8
在学习「三段论的四个格」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。按中项在两个前提中位置的不同，三段论分为第一格到第四格。
9
判断：看到好听的话，先想一想是不是真的。（　）
解析：这一表述符合别被骗的基本原理。
10
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。
11
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。
12
判断：一个问题常常会带出新的问题，这是很正常的。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
13
「标准正态分布与标准化」的正确含义是？
解析：「标准正态分布与标准化」指的是：把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。
14
在学习「比一比好处和坏处」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。每个办法都有好处，也可能有坏处。
15
判断：提问前先想清楚自己到底想知道什么。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
16
在学习「照顾小生命」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。给花草浇水，对小动物轻一点，都是在照顾生命。
17
在学习「划分与划分的规则」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。划分是把一个属概念分成若干种概念，以明确其外延的逻辑方法。
18
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。
19
在学习「三段论的一般规则」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。三段论有若干条普遍适用的规则，违反其中任何一条即形式无效。
20
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。
21
下列表述中，描述的是「二项分布」而不是「泊松分布」的是？
解析：「二项分布」与「泊松分布」同属概率分布，但前者强调：n 次独立重复试验中成功次数服从参数为 n、p 的二项分布。
22
在实际场景中使用「形式谬误」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住形式谬误的判断依据：肯定后件式：由 q 与「如果 p 那么 q」推出 p。
23
在学习「显著性水平与 P 值」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。显著性水平是事先设定的容许弃真概率，P 值由样本计算得到。
24
在学习「点估计与评价标准」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。用样本统计量作为总体参数的估计值，评价标准有无偏性、有效性与一致性。
25
在实际场景中使用「逻辑学的研究对象」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住逻辑学的研究对象的判断依据：思维形式是抽去具体内容之后留下的结构。
26
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。
27
在学习「一直问下去」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。一个答案常常会带出新的问题，可以一直问下去。
28
在学习「总体比例的估计」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。总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
29
在实际场景中使用「记忆是怎么来的」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住记忆是怎么来的的判断依据：先注意到，才可能记住。
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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