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1
在学习「练习让人变熟」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。反复练同一件事，做得会越来越顺。
2
判断：看到好听的话，先想一想是不是真的。（　）
解析：这一表述符合别被骗的基本原理。
3
「离散变量与连续变量」的正确含义是？
解析：「离散变量与连续变量」指的是：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。
4
下面关于「贝叶斯公式」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「贝叶斯公式」的定义。由先验概率和条件概率求后验概率，用于根据新证据更新判断。
5
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。
6
判断：正态分布的偏度为 0、峰度为 3，约 95% 的观测落在均值 ±2 个标准差内。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
7
下面关于「责任」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「责任」的定义。责任是自己做的事，自己要面对、自己来担。
8
判断：规则是为了让大家都能好好玩，所以要一起守。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
9
下列关于「把大目标切小」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：只盯着很大的目标，不知道从哪开始。正确理解应回到定义——把要做的事拆成几小步，一步一步来。
10
判断：前提中有一个否定，结论必为否定；结论否定，前提中必有一个否定。（　）
解析：这一表述符合三段论：格与式的基本原理。
11
下列关于「形式有效与内容真实」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「有效」与「真实」当成同一件事。正确理解应回到定义——形式有效指前提真时结论必然真；内容真实指命题与事实相符。二者是不同层面的评价。
12
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。
13
在学习「真值表与重言式」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。真值表穷尽列出支命题真假组合下复合命题的真值；永远为真的命题形式叫重言式。
14
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。
15
在学习「给想法找证据」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。有证据支持的猜测，才能更靠近事实。
16
「三段论的一般规则」的正确含义是？
解析：「三段论的一般规则」指的是：三段论有若干条普遍适用的规则，违反其中任何一条即形式无效。
17
判断：感觉有时候会出错，比如看着长、实际却一样长。（　）
解析：这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
18
在学习「从小事里练判断」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。每天的小选择，都是在练习做判断。
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
在学习「我的心情」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。开心、生气、难过、害怕，都是心情在说话。
21
在学习「专注一会儿」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。把注意力放在一件事上，哪怕只有一小段时间。
22
在学习「努力能改变什么」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。很多本事靠练习会慢慢变好。
23
在学习「指数平滑法」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。对历史数据按时间远近给予衰减权重，得到平滑预测值。
24
下列表述中，描述的是「排队和轮流」而不是「一起商量」的是？
解析：「排队和轮流」与「一起商量」同属公平与规则，但前者强调：排队是后来的排在后面，轮流是一个一个来。
25
在学习「形式有效与内容真实」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。形式有效指前提真时结论必然真；内容真实指命题与事实相符。二者是不同层面的评价。
26
下列关于「什么是公平」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：以为谁哭得响就谁有理。正确理解应回到定义——公平就是一样的事，用一样的办法对待每个人。
27
判断：论据必须真实，且其真实性不得依赖论题，否则属于循环论证。（　）
解析：这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
28
在学习「换质法」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。换质法是改变命题的质，同时把谓项换成它的矛盾概念，命题真值保持不变。
29
判断：直方图的相邻矩形紧挨，条形图的矩形之间留有空隙。（　）
解析：这一表述符合统计图表的基本原理。
30
下列关于「全概率公式」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：事件组不构成完备划分就直接套公式。正确理解应回到定义——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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