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1
在实际场景中使用「情绪没有对错」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住情绪没有对错的判断依据：人人都会有这几种情绪。
2
在学习「分类变量与虚拟变量」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。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。
3
下列表述中，描述的是「概念的限制与概括」而不是「欧拉图与词项关系」的是？
解析：「概念的限制与概括」与「欧拉图与词项关系」同属概念、词项与定义，但前者强调：限制是增加内涵、缩小外延；概括是减少内涵、扩大外延。
4
判断：第二类错误是原假设为假时未能拒绝它，1 减该概率即检验功效。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
5
在实际场景中使用「同一律」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住同一律的判断依据：同一律管的是思维的确定性。
6
在实际场景中使用「单侧检验与双侧检验」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住单侧检验与双侧检验的判断依据：单侧检验必须先有理论依据。
7
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。
8
判断：指数平滑中平滑系数越大，近期数据的影响越大。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
9
在学习「条件概率」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。在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
10
下面关于「一起商量」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「一起商量」的定义。有不同意见时，坐下来一起说，找一个大家都接受的办法。
11
在学习「直接论证与间接论证」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。由论据直接推出论题是直接论证；先由论据推出其它结果再回到论题是间接论证。
12
关于「难过要有人陪」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是难过要有人陪判定过程的关键环节：告诉家人或朋友发生了什么。
13
下列表述中，描述的是「难过要有人陪」而不是「把心情说出来」的是？
解析：「难过要有人陪」与「把心情说出来」同属心情和情绪，但前者强调：难过时找人说说，会好受很多。
14
判断：专心地看，认真地听，常常能发现更多美。（　）
解析：这一表述符合美与感受的基本原理。
15
「随机事件与样本空间」的正确含义是？
解析：「随机事件与样本空间」指的是：样本空间是所有可能结果的集合，随机事件是样本空间的子集。
16
「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。
17
关于「完全归纳推理」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是完全归纳推理判定过程的关键环节：结论没有超出前提的范围。
18
在实际场景中使用「什么是对」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住什么是对的判断依据：对的事常常让身边的人也开心。
19
在学习「什么是原因」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。原因是让一件事发生的那股力量或者条件。
20
判断：慢慢长大需要时间，急也急不来。（　）
解析：这一表述符合生命与时间的基本原理。
21
在实际场景中使用「把感受说出来」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住把感受说出来的判断依据：可以说说它让你想到了什么。
22
判断：不完全归纳推理只考察部分对象，其结论是或然的。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
23
在学习「假说与假说的检验」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。假说是对未知现象作出的、尚待检验的说明；检验要靠推出可观察的结论并与事实核对。
24
下列关于「犯错以后」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：犯错以后只想藏起来。正确理解应回到定义——犯错一点也不可怕，改了就是好的。
25
在学习「什么是生命」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。会生长、会变化、会累的东西，大概是生命。
26
下列关于「结果和后果」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：以为只要没被抓住就没有结果。正确理解应回到定义——结果是你做的事情后面发生的事情。
27
在学习「有没有证据」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。光有说法不够，最好有看得见的证据。
28
在学习「矛盾律」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。两个互相矛盾的命题不能同时为真，其中必有一假。
29
判断：循环论证属于预设谬误，把结论当作前提来使用。（　）
解析：这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
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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