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1
下列关于「测量尺度」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：对不同尺度的数据套用同一个统计方法。正确理解应回到定义——四种测量尺度决定了数据能做哪些运算，进而决定可用的统计方法。
2
判断：类比推理的结论是或然的，相似属性越多、越本质，结论越可靠。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
3
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。
4
判断：形式有效的推理，前提真时结论必然真；有效性并不保证前提本身真实。（　）
解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
5
在实际场景中使用「简单枚举归纳推理」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住简单枚举归纳推理的判断依据：结论是或然的，可能被反例推翻。
6
在学习「珍惜时间」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。把时间用在喜欢又值得的事情上，就是不浪费。
7
下面关于「一元线性回归」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「一元线性回归」的定义。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
8
在学习「做选择」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。做选择就是在几件事里，挑一个自己要去做的做法。
9
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。
10
关于「参数与统计量」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是参数与统计量判定过程的关键环节：参数是待估对象，统计量是估计工具。
11
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。
12
下列关于「问清楚关键的地方」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：想到什么就一口气全问出来。正确理解应回到定义——问问题要问到最想知道的那一点。
13
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。
14
在学习「什么是公平」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。公平就是一样的事，用一样的办法对待每个人。
15
判断：德摩根律：否定一个联言命题等值于肯定相应的选言命题，反之亦然。（　）
解析：这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
16
判断：每个人喜欢和擅长的东西都不太一样。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
17
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。
18
在学习「周延性」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。周延指命题对主项或谓项的全部外延有所断定。全称命题的主项周延，否定命题的谓项周延。
19
下面关于「简单枚举归纳推理」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「简单枚举归纳推理」的定义。只考察一类中的部分对象，未遇反例便作出一般性结论的推理。
20
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。
21
判断：相容选言命题只要有一个支命题为真就为真。（　）
解析：这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
22
在学习「努力能改变什么」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。很多本事靠练习会慢慢变好。
23
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。
24
下列关于「随机变量与分布」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：把连续型随机变量某点的概率理解为非零值。正确理解应回到定义——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。
25
判断：没有根据的消息，不要随便相信。（　）
解析：这一表述符合别被骗的基本原理。
26
判断：定类尺度只能分类不能排序，定序尺度可以排序但不能加减。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
27
下列关于「论证图与复杂论证的拆解」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：把并列支持误当成链式支持，低估论证强度。正确理解应回到定义——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。
28
下列表述中，描述的是「遇到不公平」而不是「什么是公平」的是？
解析：「遇到不公平」与「什么是公平」同属公平与规则，但前者强调：遇到不公平的事，可以好好说出来，再找办法解决。
29
判断：估计精度与置信水平之间存在矛盾，提高置信水平会加宽区间。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
30
下列表述中，描述的是「全概率公式」而不是「贝叶斯公式」的是？
解析：「全概率公式」与「贝叶斯公式」同属概率基础，但前者强调：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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