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1
在学习「不一样也很美」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。你觉得美的，我可能觉得普通，这些都很好。
2
判断：不相容选言命题恰有一个支命题为真时才为真。（　）
解析：这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
3
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。
4
在学习「想成为什么样的人」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。心里有想去的方向，做事会更有劲。
5
判断：均值对极端值敏感，中位数对极端值稳健。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
6
判断：四分位距比极差更能反映中间 50% 数据的离散程度。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
7
对于定序数据（如满意度等级：很不满意到很满意），最合适的集中趋势指标是？
解析：定序数据只有顺序没有等距，等级之间的"距离"不可加，因此不适合计算算术平均数，应使用中位数或众数。
8
下列表述中，描述的是「分类变量与虚拟变量」而不是「逻辑回归」的是？
解析：「分类变量与虚拟变量」与「逻辑回归」同属相关与回归，但前者强调：把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
9
下列关于「一起商量」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：只想让别人都听自己的。正确理解应回到定义——有不同意见时，坐下来一起说，找一个大家都接受的办法。
10
判断：想成为什么样的人，可以从今天的小事做起。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
11
在学习「标准正态分布与标准化」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。把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。
12
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。
13
「分类变量与虚拟变量」的正确含义是？
解析：「分类变量与虚拟变量」指的是：把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
14
在实际场景中使用「直言命题的四种形式」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住直言命题的四种形式的判断依据：A：所有 S 都是 P。
15
在学习「语义谬误」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。语义谬误源于语言的歧义与含混，包括偷换概念、歧义、合成与分解。
16
判断：我们摸到、看到的，只是东西的一部分样子。（　）
解析：这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
17
在学习「时间序列的构成」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。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
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。
19
关于「一起商量」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是一起商量判定过程的关键环节：可以各让一步。
20
「词项的种类」的正确含义是？
解析：「词项的种类」指的是：按外延可分单独词项与普遍词项，按内涵可分集合词项与非集合词项。
21
判断：事实可以用办法去核对，猜测常常做不到。（　）
解析：这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
22
在学习「时间一直往前」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。时间像河水，只会往一个方向流。
23
判断：全称肯定命题（A）与全称否定命题（E）是反对关系，不能同真但可以同假。（　）
解析：这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
24
下列表述中，描述的是「图尔敏模型」而不是「论证的评估标准」的是？
解析：「图尔敏模型」与「论证的评估标准」同属论证、反驳与论证结构，但前者强调：图尔敏把论证拆成主张、依据、保证、支援、限定和反驳六个部分，比三段论更贴近实际论辩。
25
「预设谬误」的正确含义是？
解析：「预设谬误」指的是：预设谬误把需要证明的东西偷偷当作前提，包括复杂问句、循环论证和虚假二难。
26
在学习「什么是结果」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。结果是事情发生之后得到的那个样子。
27
下面关于「类比推理」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「类比推理」的定义。根据两个对象在某些属性上相同或相似，推出它们在其它的属性上也相同或相似。
28
「照顾小生命」的正确含义是？
解析：「照顾小生命」指的是：给花草浇水，对小动物轻一点，都是在照顾生命。
29
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。
30
下面关于「二项分布」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「二项分布」的定义。n 次独立重复试验中成功次数服从参数为 n、p 的二项分布。
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