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1
在学习「我和别人不一样」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。说话的样子、喜欢的东西、擅长的事，每个人都不一样。
2
判断：时间序列通常分解为长期趋势、季节变动、循环变动与不规则变动四部分。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
3
关于「给记忆找线索」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是给记忆找线索判定过程的关键环节：把要记的东西串成一串。
4
下面关于「难过要有人陪」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「难过要有人陪」的定义。难过时找人说说，会好受很多。
5
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。
6
在实际场景中使用「变量与数据类型」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住变量与数据类型的判断依据：定性变量分为定类与定序。
7
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。
8
下列关于「周延性」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：以为周延与否取决于词项本身，而不取决于它在命题中的位置。正确理解应回到定义——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。
9
在学习「发展水平与速度指标」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。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。
10
判断：P 值小于显著性水平时拒绝原假设，但不能推出原假设为真的概率。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
11
在实际场景中使用「负命题与德摩根律」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住负命题与德摩根律的判断依据：否定「p 且 q」等值于「非 p 或 非 q」。
12
判断：我们摸到、看到的，只是东西的一部分样子。（　）
解析：这一表述符合感觉小侦探的基本原理。
13
下列关于「什么是好问题」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：以为问得越多就越好。正确理解应回到定义——好问题是能帮我们把一件事弄明白的提问。
14
判断：犯了错可以改，改了就是新的开始。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
15
下列关于「同一律」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：以为同一律要求一个概念永远不能有新的含义。正确理解应回到定义——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。
16
关于「方差与标准差」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是方差与标准差判定过程的关键环节：标准差与原数据同量纲。
17
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。
18
下面关于「词项的种类」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「词项的种类」的定义。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。
19
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。
20
判断：同一件事，不同的人可能有不同的看法。（　）
解析：这一表述符合换个角度想的基本原理。
21
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。
22
「数学期望与方差」的正确含义是？
解析：「数学期望与方差」指的是：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。
23
判断：前提中不周延的项，在结论中也不得周延。（　）
解析：这一表述符合三段论：格与式的基本原理。
24
在学习「我的名字」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。名字是别人叫我的称呼，也是我自己的一个小标记。
25
在学习「谬误的分类」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。谬误可分为形式谬误与非形式谬误两大类，后者又分语义、关联、预设和归纳几种。
26
判断：分东西的时候让大家都有份，比只顾自己要好。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
27
判断：关心别人的感受，不等于必须听他的。（　）
解析：这一表述符合和大家在一起的基本原理。
28
在学习「好问题长什么样」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。好问题说得清楚，别人一听就明白你在问什么。
29
下面关于「选言命题及其真值」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「选言命题及其真值」的定义。选言命题断定若干可能情况中至少有一种存在，分相容选言与不相容选言。
30
下面关于「逻辑回归」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「逻辑回归」的定义。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。
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