2
下列表述中，描述的是「两类错误与检验功效」而不是「显著性水平与 P 值」的是？
解析：「两类错误与检验功效」与「显著性水平与 P 值」同属假设检验，但前者强调：第一类错误是弃真，第二类错误是取伪，功效等于 1 减去第二类错误概率。
4
在学习「归纳的局限：休谟问题」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。休谟指出，从「过去如此」推出「将来也如此」本身需要一条「未来与过去相似」的假设，而这条假设无法由经验证明。
8
下列表述中，描述的是「预设谬误」而不是「归纳谬误」的是？
来自：预设谬误·易混概念辨析
单选题
解析：「预设谬误」与「归纳谬误」同属谬误与悖论，但前者强调：预设谬误把需要证明的东西偷偷当作前提，包括复杂问句、循环论证和虚假二难。
13
在实际场景中使用「回归的拟合优度与残差诊断」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住回归的拟合优度与残差诊断的判断依据：决定系数越高不代表模型越正确。
17
在学习「概率的定义与计算」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。古典概型用有利结果数除以总结果数；统计概率用频率的稳定值定义。
19
下列表述中，描述的是「划分与划分的规则」而不是「概念的限制与概括」的是？
解析：「划分与划分的规则」与「概念的限制与概括」同属概念、词项与定义，但前者强调：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。
21
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。