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1
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。
2
在学习「轮流和等一等」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。好东西一起用的时候，轮流来大家都能用上。
3
下面关于「概率的基本运算」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「概率的基本运算」的定义。加法法则处理至少一个发生，乘法法则处理同时发生。
4
下列表述中，描述的是「照顾小生命」而不是「什么是生命」的是？
解析：「照顾小生命」与「什么是生命」同属生命与时间，但前者强调：给花草浇水，对小动物轻一点，都是在照顾生命。
5
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。
6
判断：说谎瞒得住一时，心里却会一直不踏实。（　）
解析：这一表述符合对与错的基本原理。
7
在学习「条件概率」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。在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
8
判断：相关不等于因果，因果推断需要实验设计或专门方法支撑。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
9
在学习「离散程度指标」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。衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。
10
下面关于「摸摸、闻闻、尝尝」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「摸摸、闻闻、尝尝」的定义。别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
11
在学习「变异系数」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。变异系数是标准差与均值之比，用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。
12
在学习「看法不一样很正常」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。大家想法不同，是很平常的事。
13
在学习「离散程度指标」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。衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。
14
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。
15
判断：每个办法都有好处，也可能有坏处。（　）
解析：这一表述符合做判断和选择的基本原理。
16
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。
17
判断：第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它，其概率由显著性水平控制。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
18
在学习「什么是结果」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。结果是事情发生之后得到的那个样子。
19
下列表述中，描述的是「归纳谬误」而不是「经典悖论」的是？
解析：「归纳谬误」与「经典悖论」同属谬误与悖论，但前者强调：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。
20
关于「遇到不公平」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是遇到不公平判定过程的关键环节：可以找大人一起想办法。
21
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。
22
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。
23
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。
24
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。
25
下面关于「图表的误导手法」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「图表的误导手法」的定义。通过坐标轴截断、面积夸张、选择性呈现等手段可让图表失真。
26
在学习「均值、中位数、众数的选择」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。选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
27
关于「移动平均法」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是移动平均法判定过程的关键环节：移动平均会产生滞后。
28
在学习「概念的内涵与外延」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。内涵是概念所反映对象的特有属性，外延是概念所指对象的范围。
29
在实际场景中使用「不一样也很美」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住不一样也很美的判断依据：不一样让世界变得更丰富。
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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