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1
判断：把猜测当成事实，容易产生误会。（　）
解析：这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
2
在学习「联言命题及其真值」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。联言命题断定若干事物情况同时存在，形式为「p 并且 q」。
3
「直言命题的结构」的正确含义是？
解析：「直言命题的结构」指的是：直言命题由主项、谓项、联项和量项四个部分组成。
4
在学习「关联谬误」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。关联谬误是把与论题真假无关的因素当作论据，如诉诸权威、情感、众人与人身。
5
在学习「好问题长什么样」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。好问题说得清楚，别人一听就明白你在问什么。
6
判断：每个人喜欢和擅长的东西都不太一样。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
7
在学习「论证的评估标准」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。评估一个论证要看论据是否真实、论证方式是否有效、是否存在循环或跳跃。
8
在学习「归纳的局限：休谟问题」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。休谟指出，从「过去如此」推出「将来也如此」本身需要一条「未来与过去相似」的假设，而这条假设无法由经验证明。
9
在实际场景中使用「什么是结果」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住什么是结果的判断依据：结果跟在原因后面出现。
10
在学习「先想清楚自己要什么」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。明白自己最想要什么，选择就有方向。
11
在学习「不懂就问到底」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。别人回答后还可以接着问，一直问到明白。
12
在学习「什么是事实」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。事实是真实发生过、能被看见或者被验证的事。
13
在学习「看看消息从哪来」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。要问一问消息是谁说的，他可靠不可靠。
14
在学习「协方差与相关系数」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。协方差反映两变量共同变动的方向，相关系数是标准化后的协方差。
15
下列表述中，描述的是「参数与统计量」而不是「变量与数据类型」的是？
解析：「参数与统计量」与「变量与数据类型」同属统计学与数据，但前者强调：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。
16
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。
17
在学习「问清楚关键的地方」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。问问题要问到最想知道的那一点。
18
下面关于「形式谬误」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「形式谬误」的定义。形式谬误是推理形式无效的错误，与内容无关。
19
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。
20
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。
21
在学习「协方差与相关系数」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。协方差反映两变量共同变动的方向，相关系数是标准化后的协方差。
22
在学习「大胆提问」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。不知道就说不懂，然后问出来，这很勇敢。
23
在学习「全概率公式」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。
24
在学习「抽样分布」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。样本统计量的概率分布称为抽样分布。
25
在学习「标准误」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。统计量抽样分布的标准差称为标准误，衡量估计的精度。
26
判断：同比消除季节影响，环比反映相邻期的短期变化。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
27
在实际场景中使用「归纳的局限：休谟问题」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住归纳的局限：休谟问题的判断依据：归纳结论的必然性无法由经验本身保证。
28
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。
29
在学习「饼图与环形图」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。用扇形角度表示各部分占整体的比重。
30
判断：标准差与原始数据同量纲，变异系数才可用于不同量纲间的比较。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
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