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1
在学习「同一律」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。在同一思维过程中，每一概念或命题必须保持确定的内容，A 就是 A。
2
在学习「规则是什么」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。规则是大家说好一起照着做的约定。
3
下列关于「什么是选择」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：以为选择不用花心思。正确理解应回到定义——选择就是在几个办法里挑一个去做。
4
在学习「矛盾律」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。两个互相矛盾的命题不能同时为真，其中必有一假。
5
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。
6
「显著性水平与 P 值」的正确含义是？
解析：「显著性水平与 P 值」指的是：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。
7
判断：完全归纳推理考察了一类的全部对象，其结论是必然的。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
8
在学习「带着好奇去提问」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。好奇是问问题的开始，看见不懂的就多想一想。
9
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。
10
在学习「换质法」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。换质法是改变命题的质，同时把谓项换成它的矛盾概念，命题真值保持不变。
11
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。
12
判断：定距尺度的差值有意义但零点任意，定比尺度有绝对零点可做乘除。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
13
下面关于「从小事里练判断」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「从小事里练判断」的定义。每天的小选择，都是在练习做判断。
14
判断：参数是总体的数量特征，统计量是样本的数量特征。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
15
「离散程度指标」的正确含义是？
解析：「离散程度指标」指的是：衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。
16
判断：时间序列通常分解为长期趋势、季节变动、循环变动与不规则变动四部分。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
17
下列表述中，描述的是「找原因的办法」而不是「原因可能有很多」的是？
解析：「找原因的办法」与「原因可能有很多」同属原因和结果，但前者强调：想找原因，可以比一比做法不同时结果是否不同。
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
下列表述中，描述的是「抽样分布 t / 卡方 / F」而不是「随机变量与分布」的是？
解析：「抽样分布 t / 卡方 / F」与「随机变量与分布」同属概率分布，但前者强调：t 分布用于方差未知的均值推断，卡方分布用于方差与拟合检验，F 分布用于方差比与方差分析。
20
下列表述中，描述的是「标准误」而不是「区间估计与置信水平」的是？
解析：「标准误」与「区间估计与置信水平」同属抽样与估计，但前者强调：统计量抽样分布的标准差称为标准误，衡量估计的精度。
21
判断：论据必须真实，且其真实性不得依赖论题，否则属于循环论证。（　）
解析：这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
22
下面关于「我和别人一样」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「我和别人一样」的定义。我和别的小朋友在很多地方是相同的。
23
在学习「排中律」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。两个互相矛盾的命题必有一个为真，没有第三种可能。
24
在学习「文恩图与直言命题」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。文恩图用交叠的圆表示主项与谓项的外延，通过标记存在与空缺来判定命题。
25
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。
26
判断：两个否定前提推不出结论。（　）
解析：这一表述符合三段论：格与式的基本原理。
27
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。
28
在学习「测量尺度」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。四种测量尺度决定了数据能做哪些运算，进而决定可用的统计方法。
29
在学习「专注一会儿」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。把注意力放在一件事上，哪怕只有一小段时间。
30
关于「随机变量与分布」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是随机变量与分布判定过程的关键环节：连续型随机变量用密度函数描述。
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