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1
判断：同一律要求在同一思维过程中，概念与命题必须保持自身的确定性。（　）
解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
2
在学习「认真听别人的回答」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。得到回答后要认真听，再想一想对不对。
3
判断：全称否定命题（E）与特称肯定命题（I）是矛盾关系，不能同真也不能同假。（　）
解析：这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
4
判断：同一样东西，不同的人可能觉得美，也可能不觉得。（　）
解析：这一表述符合美与感受的基本原理。
5
判断：定义项与被定义项的外延必须相称，不得过宽也不得过窄。（　）
解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
6
下列表述中，描述的是「认真听别人的回答」而不是「什么是好问题」的是？
解析：「认真听别人的回答」与「什么是好问题」同属会提好问题，但前者强调：得到回答后要认真听，再想一想对不对。
7
在学习「分心从哪里来」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。身边的声音、玩具和自己的想法都会把注意力带走。
8
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。
9
判断：眼睛、耳朵、鼻子、手和舌头，是我们认识世界的五个小助手。（　）
解析：这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
10
关于「时间一直往前」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是时间一直往前判定过程的关键环节：今天过了就是明天。
11
在实际场景中使用「喜欢什么、擅长什么」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住喜欢什么、擅长什么的判断依据：喜欢和擅长有时不是同一件事。
12
在学习「概率的定义与计算」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。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。
13
判断：犯了错可以改，改了就是新的开始。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
14
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。
15
在学习「方差与标准差」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。方差是各数据与均值离差平方的平均数，标准差是它的算术平方根。
16
在学习「广告的话要多想」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。广告的目的是让人来买，常把好处说得很大。
17
在实际场景中使用「努力能改变什么」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住努力能改变什么的判断依据：从今天开始练一小会儿。
18
下列关于「今天、昨天、明天」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：把今天该做的事一直推到明天。正确理解应回到定义——昨天是已经过去的，今天是正在过的，明天是还没来的。
19
关于「演绎论证与归纳论证」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是演绎论证与归纳论证判定过程的关键环节：归纳论证的结论具有或然性。
20
在学习「什么是生命」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。会生长、会变化、会累的东西，大概是生命。
21
在学习「实验数据与观察数据」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。实验由研究者主动控制处理因素；观察数据只记录自然发生的情况。
22
下列表述中，描述的是「指数体系与因素分析」而不是「时间序列的构成」的是？
解析：「指数体系与因素分析」与「时间序列的构成」同属时间序列与指数，但前者强调：利用指数之间的等式关系，分析各因素对总量变动的影响。
23
判断：高兴、生气、害怕、难过，都是正常的情绪。（　）
解析：这一表述符合心情和情绪的基本原理。
24
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。
25
在实际场景中使用「和别人比较」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住和别人比较的判断依据：可以问问别人是怎么做的。
26
判断：循环论证属于预设谬误，把结论当作前提来使用。（　）
解析：这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
27
判断：同一个问题可以从不同方面去问。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
28
在学习「概念的内涵与外延」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。内涵是概念所反映对象的特有属性，外延是概念所指对象的范围。
29
在实际场景中使用「散点图与相关可视化」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住散点图与相关可视化的判断依据：点群走向反映相关方向。
30
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据：k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
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