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1
下列关于「今天、昨天、明天」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：把今天该做的事一直推到明天。正确理解应回到定义——昨天是已经过去的，今天是正在过的，明天是还没来的。
2
在学习「结果和后果」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。结果是你做的事情后面发生的事情。
3
「什么是公平」的正确含义是？
解析：「什么是公平」指的是：公平就是一样的事，用一样的办法对待每个人。
4
在实际场景中使用「别人做，我也要做吗」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住别人做，我也要做吗的判断依据：先想一想这件事对不对。
5
判断：标准差与原始数据同量纲，变异系数才可用于不同量纲间的比较。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
6
在学习「原因可能有很多」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。一个结果常常是好几个原因一起造成的。
7
判断：和别人待在一起时，我们的做法会互相影响。（　）
解析：这一表述符合和大家在一起的基本原理。
8
判断：统计学的核心是用样本信息推断总体特征并控制推断风险。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
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
判断：贝叶斯公式用先验概率与似然度计算后验概率。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
11
在学习「显著性水平与 P 值」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。显著性水平是事先设定的容许弃真概率，P 值由样本计算得到。
12
在实际场景中使用「定义的规则」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住定义的规则的判断依据：定义项与被定义项的外延必须相称。
13
判断：二项分布描述 n 次独立重复试验中成功次数，参数为 n 与 p。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
14
下列关于「单样本均值的 t 检验」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：不检查正态性就对小样本用 t 检验。正确理解应回到定义——总体方差未知且样本较小时，用 t 统计量检验均值是否等于给定值。
15
关于「单样本均值的 t 检验」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是单样本均值的 t 检验判定过程的关键环节：自由度为样本量减一。
16
判断：泊松分布描述单位时间或空间内稀有事件发生次数。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
17
关于「谬误的分类」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是谬误的分类判定过程的关键环节：非形式谬误涉及内容与语境。
18
在学习「讲出来记得更牢」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。把学过的内容讲给别人听，是最好的复习。
19
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。
20
在学习「不一样也很美」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。你觉得美的，我可能觉得普通，这些都很好。
21
判断：中项在前提中至少要周延一次，否则无法把大项与小项必然地联结起来。（　）
解析：这一表述符合三段论：格与式的基本原理。
22
"甲说应当增加研发投入，乙回应说：你想把公司所有钱都砸进实验室，让公司破产吗？"乙犯了哪种谬误？
解析：甲的主张只是"增加研发投入"，乙把它歪曲成"把所有钱都砸进实验室"，攻击的是一个被夸大后的版本，属于典型的稻草人谬误。
23
判断：特称肯定命题（I）与特称否定命题（O）是下反对关系，不能同假但可以同真。（　）
解析：这一表述符合直言命题与对当关系的基本原理。
24
判断：正态分布的偏度为 0、峰度为 3，约 95% 的观测落在均值 ±2 个标准差内。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
25
在学习「两样本比较与方差分析」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。两样本 t 检验比较两组均值，方差分析比较三组及以上均值。
26
判断：模态命题的真假必须相对于特定的可能世界来判定。（　）
解析：这一表述符合模态逻辑与思维方法的基本原理。
27
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。
28
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。
29
在学习「隔开时间复习」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。分几次、隔开时间复习，比一次念很多遍更有效。
30
下面关于「标准正态分布与标准化」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「标准正态分布与标准化」的定义。把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。
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