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1
在学习「好好去听」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。安静下来，仔细听，会听见很多平时没留意的声音。
2
在学习「犯错以后」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。犯错一点也不可怕，改了就是好的。
3
判断：不相容选言命题恰有一个支命题为真时才为真。（　）
解析：这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
4
在学习「谬误的识别与反驳」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。识别谬误要分清论题、论据与论证方式，再判断错误出在哪一环。
5
下面关于「什么是猜测」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「什么是猜测」的定义。猜测是心里想出来但还没有证实的想法。
6
判断：标准差与原始数据同量纲，变异系数才可用于不同量纲间的比较。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
7
在学习「理解了才好记」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。弄懂意思之后再记，会比硬背容易得多。
8
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。
9
在学习「论证图与复杂论证的拆解」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。论证图用节点表示命题、用箭头表示支持关系，把长论证拆成可以逐段检查的结构。
10
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。
11
下列表述中，描述的是「矛盾律」而不是「排中律」的是？
解析：「矛盾律」与「排中律」同属传统形式逻辑导论，但前者强调：两个互相矛盾的命题不能同时为真，其中必有一假。
12
在学习「听听别人的建议」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。拿不定主意时，可以问问信得过的人。
13
在学习「分布形态：偏度与峰度」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。偏度描述分布的不对称程度，峰度描述分布的尖峭或平坦程度。
14
在学习「语义谬误」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。语义谬误源于语言的歧义与含混，包括偷换概念、歧义、合成与分解。
15
判断：每个人都有自己独一无二的样子和想法。（　）
解析：这一表述符合我是谁的基本原理。
16
下列表述中，描述的是「忘记很正常」而不是「理解了才好记」的是？
解析：「忘记很正常」与「理解了才好记」同属记住和忘掉，但前者强调：学过的东西会慢慢变淡，这是大家都有的情况。
17
在学习「太好的事要小心」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。好得不太真实的事，常常有问题。
18
判断：你有时开心，有时难过，这些都是正常的心情。（　）
解析：这一表述符合我是谁的基本原理。
19
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。
20
在学习「同一律」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。在同一思维过程中，每一概念或命题必须保持确定的内容，A 就是 A。
21
在学习「划分与划分的规则」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。划分是把一个属概念分成若干种概念，以明确其外延的逻辑方法。
22
下列关于「我的名字」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：以为名字不好听就等于自己不好。正确理解应回到定义——名字是别人叫我的称呼，也是我自己的一个小标记。
23
关于「随机事件与样本空间」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是随机事件与样本空间判定过程的关键环节：不可能事件的概率为 0。
24
关于「图尔敏模型」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是图尔敏模型判定过程的关键环节：依据是支持主张的事实。
25
在学习「我和别人不一样」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。说话的样子、喜欢的东西、擅长的事，每个人都不一样。
26
判断：大家都做一件事，不代表这件事就是对的。（　）
解析：这一表述符合和大家在一起的基本原理。
27
在学习「卡方检验」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。用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
28
下面关于「两类错误与检验功效」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「两类错误与检验功效」的定义。第一类错误是弃真，第二类错误是取伪，功效等于 1 减去第二类错误概率。
29
在学习「数学期望与方差」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。期望是随机变量取值的加权平均，方差是偏离期望程度的度量。
30
判断：标准正态分布均值为 0、标准差为 1，任意正态变量可标准化。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
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