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1
「参数与统计量」的正确含义是？
解析：「参数与统计量」指的是：参数描述总体，通常未知且固定；统计量描述样本，随样本变化而变化。
2
下面关于「严格蕴含与实质蕴含」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「严格蕴含与实质蕴含」的定义。实质蕴含只要求不出现「前件真后件假」；严格蕴含还要求后件在所有可能世界中都随前件为真。
3
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。
4
关于「我的名字」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是我的名字判定过程的关键环节：一个名字会跟着你很久。
5
在学习「一元线性回归」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。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
6
判断：敢问为什么的小朋友更容易学到新东西。（　）
解析：这一表述符合好奇与提问的基本原理。
7
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据：k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
8
判断：同一律要求在同一思维过程中，概念与命题必须保持自身的确定性。（　）
解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
9
关于「单侧检验与双侧检验」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是单侧检验与双侧检验判定过程的关键环节：同一数据下单侧检验的 P 值约为双侧的一半。
10
在学习「认真去看」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。停下来，慢慢看，就能发现平时没有注意的东西。
11
在学习「离散变量与连续变量」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。只能取有限或可数多个值的变量是离散变量；可在区间内取任意值的是连续变量。
12
在学习「换位想一想」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。换位就是想一想，如果是别人会怎么想。
13
在学习「区间估计与置信水平」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。给出一个包含参数的区间，并说明该区间的可靠程度。
14
判断：无偏估计指估计量的期望等于被估参数。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
15
在学习「情绪没有对错」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。有某种情绪是自然发生的，不是犯错。
16
判断：问题问得说清楚，别人才能听懂。（　）
解析：这一表述符合会提好问题的基本原理。
17
关于「巧合不是原因」的怎么想、怎么做，下列表述正确的是？
解析：这一步是巧合不是原因判定过程的关键环节：要多看几次是不是总这样。
18
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。
19
「眼睛的错觉」的正确含义是？
解析：「眼睛的错觉」指的是：有些图案会让眼睛看走眼，比如一样长的线看起来不一样长。
20
在学习「散点图与相关可视化」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。散点图以两个定量变量为坐标轴，用点群形态反映关系。
21
在学习「换位法」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。换位法是交换主项与谓项的位置，前提是原命题中不周延的项在结论中也不得周延。
22
在实际场景中使用「假言推理：有效式与谬误式」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住假言推理：有效式与谬误式的判断依据：肯定前件式：由 p 与「如果 p 那么 q」推出 q。
23
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。
24
下列表述中，描述的是「我和别人不一样」而不是「我的身体」的是？
解析：「我和别人不一样」与「我的身体」同属我是谁，但前者强调：说话的样子、喜欢的东西、擅长的事，每个人都不一样。
25
判断：你的名字是你的一部分，但你不是只有名字。（　）
解析：这一表述符合我是谁的基本原理。
26
在学习「完全归纳推理」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。考察一类中的全部对象之后作出一般性结论的推理叫完全归纳推理。
27
判断：定距尺度的差值有意义但零点任意，定比尺度有绝对零点可做乘除。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
28
在实际场景中使用「抽样框与抽样误差」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住抽样框与抽样误差的判断依据：抽样框应覆盖总体且不重复。
29
在学习「谬误的识别与反驳」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。识别谬误要分清论题、论据与论证方式，再判断错误出在哪一环。
30
在学习「分类变量与虚拟变量」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。把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
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