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1
判断：类比推理的结论是或然的，相似属性越多、越本质，结论越可靠。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
2
在学习「选言推理与假言连锁」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。选言推理以选言命题为前提；假言连锁把若干假言命题串成链条逐段推出。
3
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。
4
判断：完全归纳推理考察了一类的全部对象，其结论是必然的。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
5
判断：类比推理的结论是或然的，相似属性越多、越本质，结论越可靠。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
6
判断：均值对极端值敏感，中位数对极端值稳健。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
7
下列表述中，描述的是「变异系数」而不是「分布形态：偏度与峰度」的是？
解析：「变异系数」与「分布形态：偏度与峰度」同属描述统计，但前者强调：变异系数是标准差与均值之比，用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
8
在学习「轮流和等一等」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。好东西一起用的时候，轮流来大家都能用上。
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：规则是为了让大家都能好好玩，所以要一起守。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
11
「统计调查的方式」的正确含义是？
解析：「统计调查的方式」指的是：常见方式有普查、抽样调查、重点调查与典型调查。
12
判断：分东西的时候让大家都有份，比只顾自己要好。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
13
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。
14
在学习「论证的三要素」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。论证由论题、论据和论证方式构成。
15
下列表述中，描述的是「概率的定义与计算」而不是「概率的基本运算」的是？
解析：「概率的定义与计算」与「概率的基本运算」同属概率基础，但前者强调：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。
16
在学习「均值、中位数、众数的选择」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。选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
17
下面关于「核对一下再相信」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「核对一下再相信」的定义。感觉不确定时，换一种办法确认一下。
18
判断：论据必须真实，且其真实性不得依赖论题，否则属于循环论证。（　）
解析：这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
19
判断：时间一直往前，过去的就回不来了。（　）
解析：这一表述符合生命与时间的基本原理。
20
判断：想成为什么样的人，可以从今天的小事做起。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
21
关于「概率的基本运算」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是概率的基本运算判定过程的关键环节：一般加法要减去交集。
22
下列关于「比一比好处和坏处」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：只挑好处最多的想。正确理解应回到定义——每个办法都有好处，也可能有坏处。
23
在学习「区间估计与置信水平」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。给出一个包含参数的区间，并说明该区间的可靠程度。
24
在学习「参数与统计量」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。参数描述总体，通常未知且固定；统计量描述样本，随样本变化而变化。
25
关于「散点图与相关可视化」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是散点图与相关可视化判定过程的关键环节：点群紧密程度反映相关强度。
26
在学习「看法不一样很正常」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。大家想法不同，是很平常的事。
27
下列表述中，描述的是「标准正态分布与标准化」而不是「抽样分布 t / 卡方 / F」的是？
解析：「标准正态分布与标准化」与「抽样分布 t / 卡方 / F」同属概率分布，但前者强调：把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。
28
在学习「先想清楚自己要什么」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。明白自己最想要什么，选择就有方向。
29
在学习「各格的特殊规则」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。除一般规则之外，每个格还有自己的特殊规则，可使判定更快。
30
下列关于「指数平滑法」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：平滑系数凭感觉设定而不做优化。正确理解应回到定义——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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