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1
关于「理解了才好记」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是理解了才好记判定过程的关键环节：把新东西和已经会的连起来。
2
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。
3
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。
4
关于「三段论式」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是三段论式判定过程的关键环节：末尾数字表示属于第几格。
5
下列表述中，描述的是「抽样分布」而不是「中心极限定理」的是？
解析：「抽样分布」与「中心极限定理」同属抽样与估计，但前者强调：样本统计量的概率分布称为抽样分布。
6
判断：同比消除季节影响，环比反映相邻期的短期变化。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
7
「数据清洗与整理」的正确含义是？
解析：「数据清洗与整理」指的是：数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
8
在学习「词项的种类」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。按外延可分单独词项与普遍词项，按内涵可分集合词项与非集合词项。
9
在学习「离散变量与连续变量」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。只能取有限或可数多个值的变量是离散变量；可在区间内取任意值的是连续变量。
10
在实际场景中使用「卡方检验」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住卡方检验的判断依据：统计量是观察频数与期望频数差异的加权和。
11
判断：总体是研究对象的全体，样本是从总体中抽取的部分个体集合。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
12
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。
13
在实际场景中使用「二项分布」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住二项分布的判断依据：每次试验只有两个结果。
14
在学习「样本量的确定」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。样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
15
在学习「眼睛的错觉」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。有些图案会让眼睛看走眼，比如一样长的线看起来不一样长。
16
在学习「测量尺度」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。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。
17
「假设检验的常见误用」的正确含义是？
解析：「假设检验的常见误用」指的是：把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
18
在实际场景中使用「指数平滑法」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住指数平滑法的判断依据：平滑系数接近 1 时反应灵敏。
19
在学习「折线图与面积图」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。折线图用线段连接数据点，表现随时间的趋势变化。
20
在学习「模态命题与模态词」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。含有「必然」「可能」等模态词的命题是模态命题。
21
在学习「难过要有人陪」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。难过时找人说说，会好受很多。
22
判断：P 值是在原假设成立的前提下观测到当前或更极端结果的概率。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
23
在学习「逻辑回归」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。因变量为二分类时使用逻辑回归，模型估计的是发生比的对数。
24
关于「假说与假说的检验」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是假说与假说的检验判定过程的关键环节：由假说推出可观察的推断，再与实际比较。
25
「折线图与面积图」的正确含义是？
解析：「折线图与面积图」指的是：折线图用线段连接数据点，表现随时间的趋势变化。
26
判断：循环论证属于预设谬误，把结论当作前提来使用。（　）
解析：这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
27
在学习「类比推理」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。根据两个对象在某些属性上相同或相似，推出它们在其它的属性上也相同或相似。
28
在学习「情绪没有对错」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。有某种情绪是自然发生的，不是犯错。
29
判断：前提中有一个否定，结论必为否定；结论否定，前提中必有一个否定。（　）
解析：这一表述符合三段论：格与式的基本原理。
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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