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1
下列表述中，描述的是「论证的评估标准」而不是「论证图与复杂论证的拆解」的是？
解析：「论证的评估标准」与「论证图与复杂论证的拆解」同属论证、反驳与论证结构，但前者强调：评估一个论证要看论据是否真实、论证方式是否有效、是否存在循环或跳跃。
2
在实际场景中使用「指数体系与因素分析」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住指数体系与因素分析的判断依据：总量指数等于因素指数的乘积。
3
在学习「带着好奇去提问」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。好奇是问问题的开始，看见不懂的就多想一想。
4
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。
5
在学习「统计工作的基本流程」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。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。
6
判断：折线图适合表现随时间变化的趋势。（　）
解析：这一表述符合统计图表的基本原理。
7
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。
8
下列关于「样本量的确定」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：凭经验随意确定样本量而不做计算。正确理解应回到定义——样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
9
判断：一个选择会带来结果，结果要自己想一想。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
10
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。
11
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。
12
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。
13
判断：事实可以用办法去核对，猜测常常做不到。（　）
解析：这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
14
在学习「今天、昨天、明天」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。昨天是已经过去的，今天是正在过的，明天是还没来的。
15
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。
16
判断：置信水平 95% 指长期重复抽样中约 95% 的区间会包含参数真值。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
17
在实际场景中使用「道歉和原谅」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住道歉和原谅的判断依据：说对不起要讲清楚哪件事。
18
在实际场景中使用「充足理由律」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住充足理由律的判断依据：充足理由律管的是思维的论证性。
19
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。
20
判断：求同法通过不同场合中唯一相同的先行情况来确定因果联系。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
21
「我和别人不一样」的正确含义是？
解析：「我和别人不一样」指的是：说话的样子、喜欢的东西、擅长的事，每个人都不一样。
22
在学习「遇到不公平」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。遇到不公平的事，可以好好说出来，再找办法解决。
23
下列表述中，描述的是「看看消息从哪来」而不是「有没有证据」的是？
解析：「看看消息从哪来」与「有没有证据」同属别被骗，但前者强调：要问一问消息是谁说的，他可靠不可靠。
24
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。
25
「逆向思维与思维定势」的正确含义是？
解析：「逆向思维与思维定势」指的是：逆向思维从常规思路的反方向寻找方案，用以突破思维定势。
26
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。
27
在学习「事件的独立性」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 P(AB) = P(A)P(B)，则称事件 A 与 B 相互独立。
28
下列关于「错题是好东西」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：错了就藏起来，不想让人看见。正确理解应回到定义——做错的题告诉你哪里还没学会。
29
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。
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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