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1
「把几种说法合起来看」的正确含义是？
解析：「把几种说法合起来看」指的是：多听听不同的说法，事情看得更清楚。
2
判断：二手数据使用前必须核对口径、时间范围与统计范围。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
3
在实际场景中使用「数据收集中的偏差」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住数据收集中的偏差的判断依据：选择偏差来自抽样或参与机制。
4
判断：你有时开心，有时难过，这些都是正常的心情。（　）
解析：这一表述符合我是谁的基本原理。
5
在学习「频数分布与分组」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。频数分布是把数据按取值或区间分组后统计各组个数形成的分布。
6
关于「变异系数」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是变异系数判定过程的关键环节：适用于均值显著不为零的正值数据。
7
判断：说出对不起和表达原谅，都让关系更好。（　）
解析：这一表述符合和大家在一起的基本原理。
8
在学习「我的心情」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。开心、生气、难过、害怕，都是心情在说话。
9
在学习「条形图与直方图」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。条形图用条形长度表示定类数据的频数；直方图用矩形面积表示连续变量的频数分布。
10
下面关于「季节变动的测定与调整」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「季节变动的测定与调整」的定义。通过计算季节指数识别并剔除季节影响，得到季节调整后的数据。
11
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。
12
在实际场景中使用「假言命题的三种条件」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住假言命题的三种条件的判断依据：充分条件：有前件必有后件。
13
「先后不等于因果」的正确含义是？
解析：「先后不等于因果」指的是：一件事在前，一件事在后，不一定有联系。
14
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。
15
判断：决定系数等于相关系数的平方，表示自变量解释的变异比例。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
16
判断：一件事发生前，常常有让它发生的原因。（　）
解析：这一表述符合原因和结果的基本原理。
17
某公司 100 名员工，99 人月薪 8000 元，CEO 月薪 100 万元。下列说法正确的是？
解析：极端高值把均值大幅拉高，而中位数不受影响，仍落在 8000 元附近。这是典型的右偏分布，收入类数据应优先报告中位数。
18
在学习「假说与假说的检验」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。假说是对未知现象作出的、尚待检验的说明；检验要靠推出可观察的结论并与事实核对。
19
「泊松分布」的正确含义是？
解析：「泊松分布」指的是：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。
20
判断：问题问得说清楚，别人才能听懂。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
21
在学习「贝叶斯公式」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。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。
22
判断：抽样框是抽样单元的名单，抽样框不完整会直接导致样本有偏。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
23
下列关于「什么是结果」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：把还没发生的事当成结果。正确理解应回到定义——结果是事情发生之后得到的那个样子。
24
在实际场景中使用「对当关系与逻辑方阵」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住对当关系与逻辑方阵的判断依据：A 与 O、E 与 I 是矛盾关系。
25
下面关于「论证与推理的关系」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「论证与推理的关系」的定义。论证总要借助推理，但推理不等于论证：论证还要求论题真实、论据真实。
26
在学习「中项的作用」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。中项是两个前提的媒介，靠它把大项与小项必然地联结起来。
27
判断：统计学的核心是用样本信息推断总体特征并控制推断风险。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
28
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。
29
下列表述中，描述的是「并用法、共变法和剩余法」而不是「类比推理」的是？
解析：「并用法、共变法和剩余法」与「类比推理」同属归纳推理与类比，但前者强调：穆勒五法的另外三种：求同求异并用法、共变法和剩余法。
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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