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1
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。
2
在学习「两样本比较与方差分析」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。两样本 t 检验比较两组均值，方差分析比较三组及以上均值。
3
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。
4
判断：「必然 p」与「可能非 p」互相矛盾，不能同真也不能同假。（　）
解析：这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
5
判断：第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它，其概率由显著性水平控制。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
6
判断：分东西的时候让大家都有份，比只顾自己要好。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
7
下列表述中，描述的是「随机变量与分布」而不是「数学期望与方差」的是？
解析：「随机变量与分布」与「数学期望与方差」同属概率分布，但前者强调：随机变量是随机试验结果的数值化描述，其取值规律就是概率分布。
8
下列关于「系统思维与整体性」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：把系统思维等同于「考虑得更全面一些」。正确理解应回到定义——系统思维把对象看作由要素、结构、功能与环境构成的整体。
9
某公司 100 名员工，99 人月薪 8000 元，CEO 月薪 100 万元。下列说法正确的是？
解析：极端高值把均值大幅拉高，而中位数不受影响，仍落在 8000 元附近。这是典型的右偏分布，收入类数据应优先报告中位数。
10
在学习「美是什么」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。美是看到、听到一样东西时，心里觉得很舒服、很喜欢。
11
判断：完全归纳推理考察了一类的全部对象，其结论是必然的。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
12
判断：一件普普通通的东西，也能让人觉得美。（　）
解析：这一表述符合美与感受的基本原理。
13
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。
14
判断：统计学的核心是用样本信息推断总体特征并控制推断风险。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
15
判断：一次只能做一件事时，要选更重要的那件。（　）
解析：这一表述符合做判断和选择的基本原理。
16
判断：四分位距比极差更能反映中间 50% 数据的离散程度。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
17
在实际场景中使用「三段论的四个格」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住三段论的四个格的判断依据：第一格中项分别是大前提的主项、小前提的谓项。
18
判断：概率抽样中每个单位被抽中的概率已知且非零，才能计算抽样误差。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
19
在学习「做完选择别老后悔」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。选好了就认真去做，别一直想着别的。
20
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。
21
下列关于「分得一样多」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：自己最喜欢就多拿一点。正确理解应回到定义——分东西的时候，尽量让每个人拿到的差不多。
22
在学习「别人为什么这样做」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。每个人做事，背后常常有自己的理由。
23
判断：想成为什么样的人，可以从今天的小事做起。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
24
下列表述中，描述的是「好好去听」而不是「把感受说出来」的是？
解析：「好好去听」与「把感受说出来」同属美与感受，但前者强调：安静下来，仔细听，会听见很多平时没留意的声音。
25
在学习「正态分布」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。由均值 μ 与标准差 σ 完全确定，呈钟形对称的连续分布。
26
在实际场景中使用「美是什么」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住美是什么的判断依据：美会让人觉得开心或者安静。
27
判断：全称肯定命题（A）与特称否定命题（O）是矛盾关系，不能同真也不能同假。（　）
解析：这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
28
判断：做错的题最值得再看一遍。（　）
解析：这一表述符合越练越会的基本原理。
29
在学习「对当关系与逻辑方阵」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。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。
30
下列关于「分类变量与虚拟变量」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：为每个类别都设一个虚拟变量。正确理解应回到定义——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。
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