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1
下列表述中，描述的是「数学期望与方差」而不是「二项分布」的是？
解析：「数学期望与方差」与「二项分布」同属概率分布，但前者强调：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。
2
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。
3
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。
4
下面关于「矛盾律」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「矛盾律」的定义。两个互相矛盾的命题不能同时为真，其中必有一假。
5
下列表述中，描述的是「图形选择的基本原则」而不是「条形图与直方图」的是？
解析：「图形选择的基本原则」与「条形图与直方图」同属统计图表，但前者强调：图形选择取决于数据类型与分析目的。
6
下列关于「什么是公平」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：以为谁哭得响就谁有理。正确理解应回到定义——公平就是一样的事，用一样的办法对待每个人。
7
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。
8
在学习「归纳谬误」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。归纳谬误是在概括与推断中使用不充分的证据，如以偏概全、轻率概括与滑坡论证。
9
下面关于「每个人都不太一样」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「每个人都不太一样」的定义。人各有各的样子，没有两个完全一样的人。
10
判断：完全归纳推理考察了一类的全部对象，其结论是必然的。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
11
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。
12
在学习「从小事里练判断」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。每天的小选择，都是在练习做判断。
13
判断：有些事练一练就会变好，有些事只要喜欢也能做。（　）
解析：这一表述符合认识我自己的基本原理。
14
在实际场景中使用「传言会走样」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住传言会走样的判断依据：传的人越多，变化越大。
15
「箱线图」的正确含义是？
解析：「箱线图」指的是：箱线图由中位数、上下四分位数与须线构成，并可标出异常值。
16
判断：相关系数的取值范围为负一到正一，符号表示方向、绝对值表示强度。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
17
在学习「系统思维与整体性」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。系统思维把对象看作由要素、结构、功能与环境构成的整体。
18
判断：做了让人难受的事，说一声对不起是很好的做法。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
19
判断：高兴、生气、害怕、难过，都是正常的情绪。（　）
解析：这一表述符合心情和情绪的基本原理。
20
在学习「经典悖论」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。悖论是由看似合理的前提与推理导出矛盾结论的命题，推动了对语言层次与集合概念的重新审查。
21
判断：不相容选言命题恰有一个支命题为真时才为真。（　）
解析：这一表述符合复合命题与演绎推理的基本原理。
22
判断：形式谬误是推理形式本身无效，如由肯定后件推出肯定前件。（　）
解析：这一表述符合谬误与悖论的基本原理。
23
「统计工作的基本流程」的正确含义是？
解析：「统计工作的基本流程」指的是：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。
24
在学习「定义的规则」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。定义必须遵守相称、不循环、不含糊、一般不用否定式等规则。
25
下列关于「发展水平与速度指标」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：把增长速度与发展速度混用造成量级错误。正确理解应回到定义——包括发展水平、增长量、发展速度与增长速度，分环比与定基两种。
26
判断：有情绪不代表做错事，怎样表达才分对错。（　）
解析：这一表述符合心情和情绪的基本原理。
27
判断：方差分析通过组间与组内变异的比值判断多组均值是否全相等。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
28
「中心极限定理」的正确含义是？
解析：「中心极限定理」指的是：无论总体分布如何，样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
29
在学习「论证与推理的关系」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。论证总要借助推理，但推理不等于论证：论证还要求论题真实、论据真实。
30
在学习「数据清洗与整理」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。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。
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