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1
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。
2
判断：两事件互斥指不能同时发生，独立指一个发生不影响另一个的概率。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
3
在学习「努力能改变什么」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。很多本事靠练习会慢慢变好。
4
下面关于「核对一下再相信」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「核对一下再相信」的定义。感觉不确定时，换一种办法确认一下。
5
「定义的结构与方法」的正确含义是？
解析：「定义的结构与方法」指的是：定义由被定义项、定义项和定义联项构成，最常用的是属加种差法。
6
下面关于「经典悖论」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「经典悖论」的定义。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。
7
判断：一样的规则对每个人都一样，才算公平。（　）
解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。
8
下列表述中，描述的是「一起找答案」而不是「一直问下去」的是？
解析：「一起找答案」与「一直问下去」同属好奇与提问，但前者强调：有些问题可以自己找到答案，有些要和大家一起找。
9
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。
10
「抽样分布」的正确含义是？
解析：「抽样分布」指的是：样本统计量的概率分布称为抽样分布。
11
下列关于「巧合不是原因」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：只要连着发生两次就断定有关系。正确理解应回到定义——两件事碰巧一起发生，并不说明它们有关系。
12
在实际场景中使用「错题是好东西」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住错题是好东西的判断依据：错题要记下来，弄懂为什么错。
13
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。
14
在学习「移动平均法」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。用连续若干期的平均値代替当期值，以平滑随机波动。
15
关于「今天、昨天、明天」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是今天、昨天、明天判定过程的关键环节：今天的事可以马上去做。
16
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。
17
关于「假设检验的常见误用」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是假设检验的常见误用判定过程的关键环节：效应量与置信区间是必要补充。
18
在实际场景中使用「带着好奇去提问」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住带着好奇去提问的判断依据：好奇让你发现身边的怪事。
19
关于「划分与划分的规则」的判定规则与步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是划分与划分的规则判定过程的关键环节：子项之和必须等于母项，不多不少。
20
在学习「摸摸、闻闻、尝尝」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。别的感觉能帮我们补上眼睛看不出的信息。
21
下列关于「先后不等于因果」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：先发生的就是原因。正确理解应回到定义——一件事在前，一件事在后，不一定有联系。
22
判断：标准误等于总体标准差除以样本量的平方根，随样本量增大而减小。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
23
判断：把学过的东西讲给别人听，会记得更牢。（　）
解析：这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
24
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。
25
在学习「预设谬误」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。预设谬误把需要证明的东西偷偷当作前提，包括复杂问句、循环论证和虚假二难。
26
下面关于「模态对当关系」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「模态对当关系」的定义。□p、◇p 与其否定之间构成类似逻辑方阵的制约关系。
27
下面关于「各格的特殊规则」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「各格的特殊规则」的定义。除一般规则之外，每个格还有自己的特殊规则，可使判定更快。
28
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。
29
在学习「好奇是什么」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。好奇就是看到一个东西，心里冒出想弄明白的念头。
30
下列关于「逻辑回归」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：对二分类因变量直接使用线性回归。正确理解应回到定义——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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