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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
判断：一样的规则对每个人都一样，才算公平。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
3
「参数与统计量」的正确含义是？
解析：「参数与统计量」指的是：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。
4
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。
5
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。
6
在学习「什么是选择」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。选择就是在几个办法里挑一个去做。
7
关于「箱线图」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是箱线图判定过程的关键环节：须线一般延伸到 1.5 倍四分位距内的极值。
8
判断：面对不知道的事，先说不知道，然后再去找答案，是很好的习惯。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
9
下列表述中，描述的是「假言命题的三种条件」而不是「负命题与德摩根律」的是？
解析：「假言命题的三种条件」与「负命题与德摩根律」同属复合命题与演绎推理，但前者强调：假言命题断定前件与后件之间的条件关系，分充分条件、必要条件和充分必要条件。
10
在学习「逻辑回归」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。因变量为二分类时使用逻辑回归，模型估计的是发生比的对数。
11
判断：两事件互斥指不能同时发生，独立指一个发生不影响另一个的概率。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
12
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。
13
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。
14
在学习「变异系数」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。变异系数是标准差与均值之比，用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
15
判断：每个办法都有好处，也可能有坏处。（　）
解析：这一表述符合做判断和选择的基本原理。
16
在学习「充足理由律」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。任何被断定为真的命题都必须有充足理由，且理由与结论之间有必然联系。
17
「时间序列的构成」的正确含义是？
解析：「时间序列的构成」指的是：时间序列由长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四因素构成。
18
「概率抽样与非概率抽样」的正确含义是？
解析：「概率抽样与非概率抽样」指的是：概率抽样中各单位的入样概率已知，非概率抽样则依赖方便或判断。
19
在学习「散点图与相关可视化」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。散点图以两个定量变量为坐标轴，用点群形态反映关系。
20
在学习「把大目标切小」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。把要做的事拆成几小步，一步一步来。
21
判断：正态分布的偏度为 0、峰度为 3，约 95% 的观测落在均值 ±2 个标准差内。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
22
判断：中心极限定理说明样本量足够大时样本均值近似服从正态分布。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
23
关于「形式化方法」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是形式化方法判定过程的关键环节：形式语言消除了自然语言的歧义。
24
在实际场景中使用「集中趋势指标」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住集中趋势指标的判断依据：算术平均利用全部数据但受极值影响。
25
下列关于「参数与统计量」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：把样本均值直接说成总体均值而不做区间估计。正确理解应回到定义——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。
26
在实际场景中使用「均值、中位数、众数的选择」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住均值、中位数、众数的选择的判断依据：对称分布优先用均值。
27
判断：一个问题常常会带出新的问题，这是很正常的。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
28
在实际场景中使用「离散程度指标」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住离散程度指标的判断依据：极差只看两端，信息粗糙。
29
在学习「模态命题与模态词」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。含有「必然」「可能」等模态词的命题是模态命题。
30
「事件的独立性」的正确含义是？
解析：「事件的独立性」指的是：若 P(AB) = P(A)P(B)，则称事件 A 与 B 相互独立。
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