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1
在学习「找原因的办法」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。想找原因，可以比一比做法不同时结果是否不同。
2
下面关于「时间一直往前」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「时间一直往前」的定义。时间像河水，只会往一个方向流。
3
关于「我的名字」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是我的名字判定过程的关键环节：一个名字会跟着你很久。
4
在学习「图尔敏模型」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。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。
5
判断：敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
6
在学习「箱线图」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。箱线图由中位数、上下四分位数与须线构成，并可标出异常值。
7
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。
8
在学习「传言会走样」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。话一个人一个人地传，常常会变得不一样。
9
判断：做错的题最值得再看一遍。（　）
解析：这一表述符合越练越会的基本原理。
10
在学习「矛盾关系的应用」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。矛盾关系的两个命题不能同真也不能同假，可由一真推另一假，也可由一假推另一真。
11
在学习「离散变量与连续变量」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。只能取有限或可数多个值的变量是离散变量；可在区间内取任意值的是连续变量。
12
在学习「移动平均法」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。用连续若干期的平均値代替当期值，以平滑随机波动。
13
下列表述中，描述的是「什么是公平」而不是「规则是什么」的是？
解析：「什么是公平」与「规则是什么」同属公平与规则，但前者强调：公平就是一样的事，用一样的办法对待每个人。
14
在学习「巧合不是原因」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。两件事碰巧一起发生，并不说明它们有关系。
15
下列关于「条件概率」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 P(A|B) 与 P(B|A) 视为相等。正确理解应回到定义——在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
16
判断：只有排除了其他可能，才能比较有把握地说出原因。（　）
解析：这一表述符合原因和结果的基本原理。
17
在学习「中心极限定理」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。无论总体分布如何，样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
18
「找原因的办法」的正确含义是？
解析：「找原因的办法」指的是：想找原因，可以比一比做法不同时结果是否不同。
19
判断：每个人都有自己独一无二的样子和想法。（　）
解析：这一表述符合我是谁的基本原理。
20
在学习「分布形态：偏度与峰度」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。偏度描述分布的不对称程度，峰度描述分布的尖峭或平坦程度。
21
在学习「问题的不同种类」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。问题有的问是什么，有的问为什么，有的问怎么办。
22
判断：拉氏指数用基期数量加权，派氏指数用报告期数量加权。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
23
在实际场景中使用「二项分布」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住二项分布的判断依据：每次试验只有两个结果。
24
下列关于「轮流和等一等」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：抢到手才算赢。正确理解应回到定义——好东西一起用的时候，轮流来大家都能用上。
25
关于「轮流和等一等」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是轮流和等一等判定过程的关键环节：等的时候可以先做别的事。
26
下列关于「联言命题及其真值」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：以为日常语言里的「和」一律表达联言。正确理解应回到定义——联言命题断定若干事物情况同时存在，形式为「p 并且 q」。
27
「全概率公式」的正确含义是？
解析：「全概率公式」指的是：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。
28
在学习「欧拉图与词项关系」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。欧拉图用圆表示词项的外延，用圆的包含与相交关系直观呈现词项间的关系。
29
判断：说谎瞒得住一时，心里却会一直不踏实。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
30
下列表述中，描述的是「全概率公式」而不是「贝叶斯公式」的是？
解析：「全概率公式」与「贝叶斯公式」同属概率基础，但前者强调：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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