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1
判断：最小二乘法使残差平方和最小，是回归参数估计的基本方法。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
2
在学习「形式化方法」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。用人工符号把自然语言中的推理结构翻译出来，以便精确检验其有效性。
3
在学习「逻辑学的研究对象」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。逻辑学以思维形式及其规律为研究对象，考察推理形式的有效性。
4
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。
5
在学习「归纳谬误」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。归纳谬误是在概括与推断中使用不充分的证据，如以偏概全、轻率概括与滑坡论证。
6
在学习「单侧检验与双侧检验」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。双侧检验关注差异是否存在，单侧检验关注差异的方向。
7
判断：定义一般要用肯定的形式，不能用否定形式去定义正概念。（　）
解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
8
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。
9
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。
10
下面关于「回归的拟合优度与残差诊断」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「回归的拟合优度与残差诊断」的定义。决定系数衡量拟合程度，残差图用于检验模型假设是否成立。
11
在学习「实验数据与观察数据」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。实验由研究者主动控制处理因素；观察数据只记录自然发生的情况。
12
在学习「词项的种类」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。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。
13
判断：偏度大于零表示右偏，即长尾在右侧。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
14
在实际场景中使用「和别人比较」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住和别人比较的判断依据：可以问问别人是怎么做的。
15
在学习「抽样分布 t / 卡方 / F」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。t 分布用于方差未知的均值推断，卡方分布用于方差与拟合检验，F 分布用于方差比与方差分析。
16
下列关于「我的身体」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：觉得自己的身体不如别人。正确理解应回到定义——我的手、脚、眼睛属于我，我用它们去摸、去跑、去看。
17
「分得一样多」的正确含义是？
解析：「分得一样多」指的是：分东西的时候，尽量让每个人拿到的差不多。
18
下面关于「我和别人不一样」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「我和别人不一样」的定义。说话的样子、喜欢的东西、擅长的事，每个人都不一样。
19
下列表述中，描述的是「频数分布与分组」而不是「集中趋势指标」的是？
解析：「频数分布与分组」与「集中趋势指标」同属描述统计，但前者强调：频数分布是把数据按取值或区间分组后统计各组个数形成的分布。
20
判断：定距尺度的差值有意义但零点任意，定比尺度有绝对零点可做乘除。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
21
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。
22
在学习「问卷设计的要点」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。问卷设计要保证题干中立、选项互斥完备、语言无歧义。
23
判断：别人的想法可能和你不一样，这很常见。（　）
解析：这一表述符合我是谁的基本原理。
24
判断：心里想出来、还没证实的，只是猜测。（　）
解析：这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
25
在学习「我和别人一样」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。我和别的小朋友在很多地方是相同的。
26
在实际场景中使用「什么是猜测」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住什么是猜测的判断依据：猜测常常来自感觉和印象。
27
「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。
28
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。
29
在学习「参数与统计量」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。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。
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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