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1
在学习「事实和猜测的区别」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。事实可以核对，猜测只能等待确认。
2
关于「和别人比较」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是和别人比较判定过程的关键环节：和过去的自己比也很重要。
3
在学习「泊松分布」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。描述单位时间或单位面积内稀有事件发生次数的分布，参数为 λ。
4
关于「点估计与评价标准」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是点估计与评价标准判定过程的关键环节：有效性指方差更小。
5
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。
6
下面关于「别怕说不」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「别怕说不」的定义。不想买、不想信的时候，可以礼貌地说不。
7
在学习「每个人都不太一样」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。人各有各的样子，没有两个完全一样的人。
8
判断：方差分析通过组间与组内变异的比值判断多组均值是否全相等。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
9
下列关于「各格的特殊规则」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：把某一格的特殊规则套用到其它格上。正确理解应回到定义——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。
10
在学习「别人做，我也要做吗」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。很多人一起做一件事，也不代表这件事就是对的。
11
判断：做选择前，先把几个办法拿出来比一比。（　）
解析：这一表述符合做判断和选择的基本原理。
12
在学习「分得一样多」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。分东西的时候，尽量让每个人拿到的差不多。
13
下列关于显著性水平的说法，正确的是？
解析：α 是研究者事先设定的容许弃真概率，必须在分析前确定。事后调整 α 会让显著性失去意义。
14
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。
15
在学习「简单枚举归纳推理」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。只考察一类中的部分对象，未遇反例便作出一般性结论的推理。
16
判断：同一次划分必须按同一标准进行，各子项不得交叉重叠。（　）
解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
17
在学习「从小事里练判断」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。每天的小选择，都是在练习做判断。
18
下列关于「二项分布」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：在每次试验概率不相等时仍使用二项分布。正确理解应回到定义——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。
19
下面关于「好奇是什么」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「好奇是什么」的定义。好奇就是看到一个东西，心里冒出想弄明白的念头。
20
下列表述中，描述的是「认真去看」而不是「好好去听」的是？
解析：「认真去看」与「好好去听」同属美与感受，但前者强调：停下来，慢慢看，就能发现平时没有注意的东西。
21
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。
22
下列关于「模态命题与模态词」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：把模态词当成对命题真假的评价，而不是命题的组成部分。正确理解应回到定义——含有「必然」「可能」等模态词的命题是模态命题。
23
判断：加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
24
「选言推理与假言连锁」的正确含义是？
解析：「选言推理与假言连锁」指的是：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。
25
在实际场景中使用「泊松分布」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住泊松分布的判断依据：期望与方差都等于 λ。
26
判断：遇到不懂的事情，先问清楚再下结论。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
27
在学习「抽样框与抽样误差」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。抽样框是抽样的操作名单；抽样误差源于抽到不同样本造成的随机差异。
28
判断：指数平滑中平滑系数越大，近期数据的影响越大。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
29
关于「正态分布」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是正态分布判定过程的关键环节：约 68% 观测落在 ±1σ 内。
30
下列表述中，描述的是「统计概括与样本代表性」而不是「完全归纳推理」的是？
解析：「统计概括与样本代表性」与「完全归纳推理」同属归纳推理与类比，但前者强调：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。
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