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1
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。
2
判断：反驳可以从论题、论据、论证方式三个方向入手。（　）
解析：这一表述符合论证、反驳与论证结构的基本原理。
3
下列关于「点估计与评价标准」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：只用一个样本的结果就宣称估计准确。正确理解应回到定义——用样本统计量作为总体参数的估计值，评价标准有无偏性、有效性与一致性。
4
「演绎论证与归纳论证」的正确含义是？
解析：「演绎论证与归纳论证」指的是：以演绎推理为主的论证是演绎论证，以归纳推理为主的论证是归纳论证。
5
关于「测量尺度」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是测量尺度判定过程的关键环节：定序尺度：可比较大小。
6
在学习「我的身体」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。我的手、脚、眼睛属于我，我用它们去摸、去跑、去看。
7
关于「情绪没有对错」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是情绪没有对错判定过程的关键环节：情绪不分好坏，表达方式才分。
8
下列关于「什么是猜测」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：以为猜对了一次就永远是事实。正确理解应回到定义——猜测是心里想出来但还没有证实的想法。
9
判断：多换几种感觉一起去了解，结果会更准。（　）
解析：这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
10
在实际场景中使用「总体、个体与样本」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住总体、个体与样本的判断依据：总体可以是有限也可以是无限的。
11
在学习「我的身体」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。我的手、脚、眼睛属于我，我用它们去摸、去跑、去看。
12
在学习「点估计与评价标准」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。用样本统计量作为总体参数的估计值，评价标准有无偏性、有效性与一致性。
13
判断：划分必须相称，各子项外延之和等于母项外延。（　）
解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
14
下列关于「演绎论证与归纳论证」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：用归纳论证去承担只能由演绎论证承担的严格性要求。正确理解应回到定义——以演绎推理为主的论证是演绎论证，以归纳推理为主的论证是归纳论证。
15
在学习「排队和轮流」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。排队是后来的排在后面，轮流是一个一个来。
16
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。
17
在实际场景中使用「思维形式的构成」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住思维形式的构成的判断依据：「所有……都是……」属于逻辑常项。
18
判断：认识自己是慢慢来的，需要多试几次。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
19
在学习「标准正态分布与标准化」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。把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。
20
判断：同一律要求在同一思维过程中，概念与命题必须保持自身的确定性。（　）
解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
21
下面关于「统计工作的基本流程」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「统计工作的基本流程」的定义。完整统计工作包括统计设计、数据收集、整理与分析、推断与决策五个环节。
22
判断：自己亲眼看见、亲耳听见的，才算事实。（　）
解析：这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
23
判断：二项分布描述 n 次独立重复试验中成功次数，参数为 n 与 p。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
24
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。
25
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。
26
在学习「二项分布」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。n 次独立重复试验中成功次数服从参数为 n、p 的二项分布。
27
下面关于「每个人的感觉不一样」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「每个人的感觉不一样」的定义。同一样东西，你喜欢的，别人不一定喜欢。
28
判断：均值对极端值敏感，中位数对极端值稳健。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
29
下面关于「犯错以后」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「犯错以后」的定义。犯错一点也不可怕，改了就是好的。
30
下列关于「指数平滑法」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：平滑系数凭感觉设定而不做优化。正确理解应回到定义——对历史数据按时间远近给予衰减权重，得到平滑预测值。
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