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1
在学习「指数平滑法」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。对历史数据按时间远近给予衰减权重，得到平滑预测值。
2
在学习「努力能改变什么」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。很多本事靠练习会慢慢变好。
3
在学习「显著性水平与 P 值」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。显著性水平是事先设定的容许弃真概率，P 值由样本计算得到。
4
关于「理解了才好记」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是理解了才好记判定过程的关键环节：把新东西和已经会的连起来。
5
在学习「排队和轮流」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。排队是后来的排在后面，轮流是一个一个来。
6
判断：总体是研究对象的全体，样本是从总体中抽取的部分个体集合。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
7
在学习「省略式与复合式」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。省去一个前提或结论的三段论叫省略式；由两个以上三段论连接起来的是复合三段论。
8
在学习「理解不等于同意」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。懂得别人怎么想，不代表要照着做。
9
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。
10
下列关于「归纳谬误」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：以为举出一个反例就能推翻所有统计结论。正确理解应回到定义——归纳谬误是在概括与推断中使用不充分的证据，如以偏概全、轻率概括与滑坡论证。
11
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。
12
关于「什么是猜测」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是什么是猜测判定过程的关键环节：猜测可能对，也可能错。
13
在实际场景中使用「错题是好东西」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住错题是好东西的判断依据：错题要记下来，弄懂为什么错。
14
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。
15
下面关于「努力能改变什么」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「努力能改变什么」的定义。很多本事靠练习会慢慢变好。
16
下列表述中，描述的是「随机变量与分布」而不是「数学期望与方差」的是？
解析：「随机变量与分布」与「数学期望与方差」同属概率分布，但前者强调：随机变量是随机试验结果的数值化描述，其取值规律就是概率分布。
17
判断：敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
18
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。
19
判断：好奇是每个人天生就有的，不是只有聪明的人才有的。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
20
在实际场景中使用「一起找答案」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住一起找答案的判断依据：先自己想一想，再问别人。
21
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。
22
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。
23
判断：好问题能帮我们把不明白的事弄明白。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
24
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。
25
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。
26
在学习「随机变量与分布」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。随机变量是随机试验结果的数值化描述，其取值规律就是概率分布。
27
在学习「讲出来记得更牢」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。把学过的内容讲给别人听，是最好的复习。
28
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。
29
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。
30
在学习「二项分布」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。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。
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