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1
下列关于「错题是好东西」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：错了就藏起来，不想让人看见。正确理解应回到定义——做错的题告诉你哪里还没学会。
2
下面关于「移动平均法」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「移动平均法」的定义。用连续若干期的平均値代替当期值，以平滑随机波动。
3
判断：指数平滑中平滑系数越大，近期数据的影响越大。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
4
在学习「矛盾分析方法」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。矛盾分析从对象的对立统一入手，找出主要矛盾与矛盾的主要方面。
5
在学习「随机事件与样本空间」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。样本空间是所有可能结果的集合，随机事件是样本空间的子集。
6
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。
7
在学习「提问前先想一想」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。提问前先自己动动脑筋，问题会问得更好。
8
判断：划分必须相称，各子项外延之和等于母项外延。（　）
解析：这一表述符合概念、词项与定义的基本原理。
9
在实际场景中使用「换位法」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住换位法的判断依据：E 命题可以简单换位。
10
在学习「承认自己看错了」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。发现猜错了，大方承认，再重新看事情。
11
判断：第二类错误是原假设为假时未能拒绝它，1 减该概率即检验功效。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
12
在学习「不懂就问到底」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。别人回答后还可以接着问，一直问到明白。
13
下面关于「不懂就问到底」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「不懂就问到底」的定义。别人回答后还可以接着问，一直问到明白。
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
下列关于「先难后易」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：一直做简单的，难的留到最后。正确理解应回到定义——把最费脑子的任务放在精力最好的时候做。
16
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。
17
判断：排中律要求互相矛盾的两个命题必有一个为真，不存在第三种可能。（　）
解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
18
在学习「两类错误与检验功效」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。第一类错误是弃真，第二类错误是取伪，功效等于 1 减去第二类错误概率。
19
判断：两个特称前提推不出结论。（　）
解析：这一表述符合三段论：格与式的基本原理。
20
在实际场景中使用「饼图与环形图」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住饼图与环形图的判断依据：适合类别少且需强调占比的场合。
21
判断：记住东西要先弄懂它，再想办法把它留下来。（　）
解析：这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
22
下面关于「好好去听」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「好好去听」的定义。安静下来，仔细听，会听见很多平时没留意的声音。
23
下列关于「负命题与德摩根律」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：否定联言命题时忘记把「且」改成「或」。正确理解应回到定义——负命题是否定一个命题所得的命题；德摩根律给出否定合取与析取时的等值转换。
24
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。
25
在实际场景中使用「假言命题的三种条件」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住假言命题的三种条件的判断依据：充分条件：有前件必有后件。
26
在实际场景中使用「模态对当关系」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住模态对当关系的判断依据：□p 与 ◇非 p 矛盾。
27
下列关于「语义谬误」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：把合成与分解谬误当成形式谬误。正确理解应回到定义——语义谬误源于语言的歧义与含混，包括偷换概念、歧义、合成与分解。
28
判断：互斥事件一般不是独立事件，除非其中一个概率为零。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
29
下列关于「定义的结构与方法」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：把描述、举例当作定义。正确理解应回到定义——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。
30
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。
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