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1
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。
2
下列表述中，描述的是「抽样分布」而不是「中心极限定理」的是？
解析：「抽样分布」与「中心极限定理」同属抽样与估计，但前者强调：样本统计量的概率分布称为抽样分布。
3
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。
4
判断：贝叶斯公式用先验概率与似然度计算后验概率。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
5
判断：标准正态分布均值为 0、标准差为 1，任意正态变量可标准化。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
6
在学习「样本量的确定」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。样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
7
下列关于「比一比好处和坏处」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：只挑好处最多的想。正确理解应回到定义——每个办法都有好处，也可能有坏处。
8
在实际场景中使用「反驳的三种路径」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住反驳的三种路径的判断依据：反驳论题是最根本的方式，可用反例。
9
关于「每个人都不太一样」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是每个人都不太一样判定过程的关键环节：不一样不等于谁不好。
10
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。
11
判断：全称肯定命题（A）与特称否定命题（O）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。
12
在学习「数据清洗与整理」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。数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
13
判断：形式有效的推理，前提真时结论必然真；有效性并不保证前提本身真实。（　）
解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
14
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。
15
判断：本事是练出来的，练得越多越熟。（　）
解析：这一表述符合越练越会的基本原理。
16
关于「相关分析的方法与陷阱」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是相关分析的方法与陷阱判定过程的关键环节：离群点可能大幅扭曲相关系数。
17
在学习「完全归纳推理」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。考察一类中的全部对象之后作出一般性结论的推理叫完全归纳推理。
18
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。
19
下面关于「三段论的四个格」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「三段论的四个格」的定义。按中项在两个前提中位置的不同，三段论分为第一格到第四格。
20
关于「思维形式的构成」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是思维形式的构成判定过程的关键环节：「S」「P」属于逻辑变项。
21
下列关于「隔开时间复习」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：一口气念到很晚。正确理解应回到定义——分几次、隔开时间复习，比一次念很多遍更有效。
22
判断：和别人比较能看出差距，也能找到自己的样子。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
23
关于「害怕也有用」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是害怕也有用判定过程的关键环节：害怕时先找信得过的大人。
24
下面关于「原假设与备择假设」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「原假设与备择假设」的定义。原假设通常表示差异不存在或维持现状，备择假设是希望被证实的结论。
25
在学习「事件的独立性」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。若 P(AB) = P(A)P(B)，则称事件 A 与 B 相互独立。
26
下面关于「显著性水平与 P 值」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「显著性水平与 P 值」的定义。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。
27
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。
28
下列表述中，描述的是「区间估计与置信水平」而不是「样本量的确定」的是？
解析：「区间估计与置信水平」与「样本量的确定」同属抽样与估计，但前者强调：给出一个包含参数的区间，并说明该区间的可靠程度。
29
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。
30
下面关于「全概率公式」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「全概率公式」的定义。若完备事件组划分样本空间，则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
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