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1
在实际场景中使用「先想清楚自己要什么」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住先想清楚自己要什么的判断依据：先问自己最想要的是什么。
2
在学习「饼图与环形图」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。用扇形角度表示各部分占整体的比重。
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
下列表述中，描述的是「条件概率」而不是「事件的独立性」的是？
解析：「条件概率」与「事件的独立性」同属概率基础，但前者强调：在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
5
下列表述中，描述的是「一起找答案」而不是「一直问下去」的是？
解析：「一起找答案」与「一直问下去」同属好奇与提问，但前者强调：有些问题可以自己找到答案，有些要和大家一起找。
6
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。
7
在学习「假言命题的三种条件」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。假言命题断定前件与后件之间的条件关系，分充分条件、必要条件和充分必要条件。
8
判断：心里想出来、还没证实的，只是猜测。（　）
解析：这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
9
在学习「练习让人变熟」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。反复练同一件事，做得会越来越顺。
10
下列关于「可能世界语义学」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「可能世界」理解成现实中已经存在的平行宇宙。正确理解应回到定义——可能世界是逻辑上一致的完整世界方案；命题在某个可能世界中取真值。
11
判断：联言命题只有在所有支命题都真时才为真。（　）
解析：这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
12
在学习「提问前先想一想」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。提问前先自己动动脑筋，问题会问得更好。
13
判断：标准误等于总体标准差除以样本量的平方根，随样本量增大而减小。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
14
在学习「两样本比较与方差分析」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。两样本 t 检验比较两组均值，方差分析比较三组及以上均值。
15
在实际场景中使用「不懂就问到底」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住不懂就问到底的判断依据：听不懂就请对方再说一遍。
16
「数据收集中的偏差」的正确含义是？
解析：「数据收集中的偏差」指的是：常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
17
在学习「给记忆找线索」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。想起一个线索，整件事就容易跟着回来。
18
判断：四分位距比极差更能反映中间 50% 数据的离散程度。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
19
在学习「珍惜时间」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。把时间用在喜欢又值得的事情上，就是不浪费。
20
在学习「数据收集中的偏差」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。常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
21
在学习「大胆提问」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。不知道就说不懂，然后问出来，这很勇敢。
22
在学习「假设检验的常见误用」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。把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
23
判断：定类尺度只能分类不能排序，定序尺度可以排序但不能加减。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
24
判断：别人的想法和我们不一样，也很正常。（　）
解析：这一表述符合换个角度想的基本原理。
25
在学习「把大目标切小」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。把要做的事拆成几小步，一步一步来。
26
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。
27
关于「难过要有人陪」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是难过要有人陪判定过程的关键环节：告诉家人或朋友发生了什么。
28
判断：提问前先想清楚自己到底想知道什么。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
29
关于「饼图与环形图」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是饼图与环形图判定过程的关键环节：类别过多时角度难以比较。
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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