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1
关于「排队和轮流」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是排队和轮流判定过程的关键环节：轮流能让每个人都有机会。
2
判断：统计学的核心是用样本信息推断总体特征并控制推断风险。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
3
判断：做完选择就别老想着另一个，专心做好眼前的事。（　）
解析：这一表述符合做判断和选择的基本原理。
4
判断：矛盾律要求互相矛盾的两个命题不能同时为真，其中必有一假。（　）
解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
5
下面关于「二难推理、归谬法与反证法」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「二难推理、归谬法与反证法」的定义。二难推理由两个假言前提和一个选言前提构成；归谬法与反证法都是间接推出结论的经典形式。
6
下面关于「矛盾分析方法」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「矛盾分析方法」的定义。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。
7
在实际场景中使用「二难推理、归谬法与反证法」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住二难推理、归谬法与反证法的判断依据：二难推理的构造式由两个条件推出一个结论。
8
判断：小树、小猫和我们一样，都是会生长的生命。（　）
解析：这一表述符合生命与时间的基本原理。
9
「摸摸、闻闻、尝尝」的正确含义是？
解析：「摸摸、闻闻、尝尝」指的是：别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
10
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。
11
在实际场景中使用「假设检验的常见误用」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住假设检验的常见误用的判断依据：显著只说明差异不太可能由偶然造成。
12
关于「周延性」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是周延性判定过程的关键环节：否定命题谓项周延，肯定命题谓项不周延。
13
判断：生气的时候先让自己停一下，再决定怎么做。（　）
解析：这一表述符合心情和情绪的基本原理。
14
在学习「反驳的三种路径」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。反驳可以针对论题、论据或论证方式展开。
15
关于「总体、个体与样本」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是总体、个体与样本判定过程的关键环节：样本必须来自总体且具有代表性。
16
在学习「抽样分布 t / 卡方 / F」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。t 分布用于方差未知的均值推断，卡方分布用于方差与拟合检验，F 分布用于方差比与方差分析。
17
在学习「什么是选择」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。选择就是在几个办法里挑一个去做。
18
在学习「频数分布与分组」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。频数分布是把数据按取值或区间分组后统计各组个数形成的分布。
19
在学习「什么是对」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。对的事是做了以后，大家心里都更舒服、更安心。
20
在学习「生气的时候」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。生气时先停一下，等那股劲过去一些再处理事情。
21
在实际场景中使用「标准正态分布与标准化」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住标准正态分布与标准化的判断依据：标准化后均值为 0、标准差为 1。
22
在学习「正态分布」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。由均值 μ 与标准差 σ 完全确定，呈钟形对称的连续分布。
23
下列关于「定义的规则」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「不是……」给正概念下定义，导致定义过宽。正确理解应回到定义——定义必须遵守相称、不循环、不含糊、一般不用否定式等规则。
24
关于「预设谬误」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是预设谬误判定过程的关键环节：循环论证把结论当作前提使用。
25
在实际场景中使用「欧拉图与词项关系」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住欧拉图与词项关系的判断依据：全同关系画成两个重合的圆。
26
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。
27
关于「经典悖论」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是经典悖论判定过程的关键环节：罗素悖论暴露了朴素集合论的漏洞。
28
在实际场景中使用「心情会过去」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住心情会过去的判断依据：情绪像天气，会变。
29
在实际场景中使用「定义的规则」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住定义的规则的判断依据：定义项与被定义项的外延必须相称。
30
判断：全概率公式把复杂事件按完备事件组分解后加权求和。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
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