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1
判断：加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
2
在实际场景中使用「努力能改变什么」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住努力能改变什么的判断依据：从今天开始练一小会儿。
3
在学习「时间序列的构成」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。时间序列由长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四因素构成。
4
判断：心里想出来、还没证实的，只是猜测。（　）
解析：这一表述符合事实还是猜测的基本原理。
5
在实际场景中使用「实验数据与观察数据」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住实验数据与观察数据的判断依据：随机化实验是判断因果关系的金标准。
6
关于「给想法找证据」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是给想法找证据判定过程的关键环节：去问一问知道的人。
7
在学习「中项的作用」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。中项是两个前提的媒介，靠它把大项与小项必然地联结起来。
8
关于「五种感觉」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是五种感觉判定过程的关键环节：几种感觉合用会更准。
9
在学习「把感受说出来」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。把喜欢的理由讲出来，别人也更能懂你的心意。
10
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。
11
关于「问清楚关键的地方」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是问清楚关键的地方判定过程的关键环节：把问题说短一点说清楚。
12
下列关于「难过要有人陪」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：把难过憋在心里。正确理解应回到定义——难过时找人说说，会好受很多。
13
在学习「给想法找证据」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。有证据支持的猜测，才能更靠近事实。
14
下列关于「二项分布」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：在每次试验概率不相等时仍使用二项分布。正确理解应回到定义——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。
15
「直接论证与间接论证」的正确含义是？
解析：「直接论证与间接论证」指的是：由论据直接推出论题是直接论证；先由论据推出其它结果再回到论题是间接论证。
16
「概念的限制与概括」的正确含义是？
解析：「概念的限制与概括」指的是：限制是增加内涵、缩小外延；概括是减少内涵、扩大外延。
17
「原因可能有很多」的正确含义是？
解析：「原因可能有很多」指的是：一个结果常常是好几个原因一起造成的。
18
在学习「相关分析的方法与陷阱」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。相关分析需结合散点图判断形态，警惕离群点与虚假相关。
19
在学习「散点图与相关可视化」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。散点图以两个定量变量为坐标轴，用点群形态反映关系。
20
关于「抽样分布 t / 卡方 / F」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是抽样分布 t / 卡方 / F判定过程的关键环节：自由度越大 t 分布越接近正态。
21
判断：条形图用于定类数据，直方图用于定量数据的频数分布。（　）
解析：这一表述符合统计图表的基本原理。
22
在学习「一元线性回归」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。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
23
下列关于「看看消息从哪来」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：不管谁说的都当真。正确理解应回到定义——要问一问消息是谁说的，他可靠不可靠。
24
在学习「什么是选择」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。选择就是在几个办法里挑一个去做。
25
在实际场景中使用「问卷设计的要点」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住问卷设计的要点的判断依据：避免双重问题和诱导性问题。
26
下面关于「听错和听不清」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「听错和听不清」的定义。声音太轻、太吵，或者离得太远，就容易听错。
27
在学习「把大目标切小」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。把要做的事拆成几小步，一步一步来。
28
下列关于「忘记很正常」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：忘了一点就觉得自己很失败。正确理解应回到定义——学过的东西会慢慢变淡，这是大家都有的情况。
29
在学习「别人做，我也要做吗」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。很多人一起做一件事，也不代表这件事就是对的。
30
判断：拉氏指数用基期数量加权，派氏指数用报告期数量加权。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
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