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1
下列关于「折线图与面积图」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：用折线连接无序类别，制造不存在趋势。正确理解应回到定义——折线图用线段连接数据点，表现随时间的趋势变化。
2
判断：两事件互斥指不能同时发生，独立指一个发生不影响另一个的概率。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
3
下面关于「单侧检验与双侧检验」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「单侧检验与双侧检验」的定义。双侧检验关注差异是否存在，单侧检验关注差异的方向。
4
关于「忘记很正常」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是忘记很正常判定过程的关键环节：重要的东西可以多复习几次。
5
下列关于「全概率公式」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：事件组不构成完备划分就直接套公式。正确理解应回到定义——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。
6
下列关于「负命题与德摩根律」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：否定联言命题时忘记把「且」改成「或」。正确理解应回到定义——负命题是否定一个命题所得的命题；德摩根律给出否定合取与析取时的等值转换。
7
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。
8
判断：数学期望反映随机变量的平均水平，方差反映其波动程度。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
9
「一起商量」的正确含义是？
解析：「一起商量」指的是：有不同意见时，坐下来一起说，找一个大家都接受的办法。
10
判断：条形图用于定类数据，直方图用于定量数据的频数分布。（　）
解析：这一表述符合统计图表的基本原理。
11
判断：同比消除季节影响，环比反映相邻期的短期变化。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
12
在学习「和别人比较」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。比较能看出差距，但不用把差距说成自己不行。
13
在学习「做选择」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。做选择就是在几件事里，挑一个自己要去做的做法。
14
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。
15
在学习「看看消息从哪来」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。要问一问消息是谁说的，他可靠不可靠。
16
在实际场景中使用「每个人有自己的角度」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住每个人有自己的角度的判断依据：同一幅图，不同的人说出的不一样。
17
在学习「形式化方法」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。用人工符号把自然语言中的推理结构翻译出来，以便精确检验其有效性。
18
判断：二项分布描述 n 次独立重复试验中成功次数，参数为 n 与 p。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
19
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。
20
在实际场景中使用「什么是生命」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住什么是生命的判断依据：小苗会长高，小猫会长大。
21
下面关于「折线图与面积图」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「折线图与面积图」的定义。折线图用线段连接数据点，表现随时间的趋势变化。
22
在学习「单侧检验与双侧检验」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。双侧检验关注差异是否存在，单侧检验关注差异的方向。
23
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。
24
在学习「协方差与相关系数」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。协方差反映两变量共同变动的方向，相关系数是标准化后的协方差。
25
在学习「我的身体」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。我的手、脚、眼睛属于我，我用它们去摸、去跑、去看。
26
下面关于「谬误的识别与反驳」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「谬误的识别与反驳」的定义。识别谬误要分清论题、论据与论证方式，再判断错误出在哪一环。
27
在学习「今天、昨天、明天」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。昨天是已经过去的，今天是正在过的，明天是还没来的。
28
「贝叶斯公式」的正确含义是？
解析：「贝叶斯公式」指的是：由先验概率和条件概率求后验概率，用于根据新证据更新判断。
29
下列表述中，描述的是「我的身体」而不是「我的名字」的是？
解析：「我的身体」与「我的名字」同属我是谁，但前者强调：我的手、脚、眼睛属于我，我用它们去摸、去跑、去看。
30
下列表述中，描述的是「分类变量与虚拟变量」而不是「逻辑回归」的是？
解析：「分类变量与虚拟变量」与「逻辑回归」同属相关与回归，但前者强调：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。
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