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1
「变量与数据类型」的正确含义是？
解析：「变量与数据类型」指的是：变量是说明现象某种特征的概念，按取值可分定性变量与定量变量。
2
下列关于「听听别人的建议」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：别人说什么就照着做什么。正确理解应回到定义——拿不定主意时，可以问问信得过的人。
3
判断：想清楚自己最想要的是什么，才好做选择。（　）
解析：这一表述符合做判断和选择的基本原理。
4
在学习「什么是猜测」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。猜测是心里想出来但还没有证实的想法。
5
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。
6
下面关于「标准误」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「标准误」的定义。统计量抽样分布的标准差称为标准误，衡量估计的精度。
7
判断：形式谬误是推理形式本身无效，如由肯定后件推出肯定前件。（　）
解析：这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
8
在学习「泊松分布」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。描述单位时间或单位面积内稀有事件发生次数的分布，参数为 λ。
9
在学习「别怕说不」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。不想买、不想信的时候，可以礼貌地说不。
10
判断：关心别人的感受，不等于必须听他的。（　）
解析：这一表述符合和大家在一起的基本原理。
11
在学习「核对一下再相信」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。感觉不确定时，换一种办法确认一下。
12
判断：条形图用于定类数据，直方图用于定量数据的频数分布。（　）
解析：这一表述符合统计图表的基本原理。
13
在学习「把心情说出来」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。用话描述自己的感受，别人才能明白。
14
在学习「认真听别人的回答」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。得到回答后要认真听，再想一想对不对。
15
「经典悖论」的正确含义是？
解析：「经典悖论」指的是：悖论是由看似合理的前提与推理导出矛盾结论的命题，推动了对语言层次与集合概念的重新审查。
16
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。
17
关于「问题的不同种类」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是问题的不同种类判定过程的关键环节：问为什么，是想找到原因。
18
在学习「把几种说法合起来看」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。多听听不同的说法，事情看得更清楚。
19
下列关于「对当关系与逻辑方阵」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：脱离「同素材」这一前提去套用对当关系。正确理解应回到定义——同素材的 A、E、I、O 之间的真假制约关系称为对当关系，可用逻辑方阵表示。
20
在学习「词项间的五种关系」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。两个词项外延之间的关系有全同、真包含、真包含于、交叉、全异五种。
21
下列关于「抽样分布 t / 卡方 / F」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：在小样本且总体方差未知时仍用正态分布。正确理解应回到定义——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。
22
在实际场景中使用「演绎论证与归纳论证」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住演绎论证与归纳论证的判断依据：演绎论证的结论具有必然性。
23
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。
24
在学习「广告的话要多想」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。广告的目的是让人来买，常把好处说得很大。
25
下列表述中，描述的是「移动平均法」而不是「指数平滑法」的是？
解析：「移动平均法」与「指数平滑法」同属时间序列与指数，但前者强调：用连续若干期的平均値代替当期值，以平滑随机波动。
26
判断：总体是研究对象的全体，样本是从总体中抽取的部分个体集合。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
27
下列关于「方差与标准差」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：不清楚 n 与 n-1 的区别而随意使用。正确理解应回到定义——方差是各数据与均值离差平方的平均数，标准差是它的算术平方根。
28
判断：矛盾律要求互相矛盾的两个命题不能同时为真，其中必有一假。（　）
解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
29
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据：k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
30
判断：一次能做的时间不长，专注一小段就有用。（　）
解析：这一表述符合越练越会的基本原理。
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