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在学习「贝叶斯公式」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：贝叶斯公式·常见错误辨析单选题

A 互斥事件加法直接相加 B 必然事件的概率为 1 C 忽略基础概率，只看检测准确率就下结论 D P(A|B) = P(AB)/P(B)

解析：这是典型的误解。由先验概率和条件概率求后验概率，用于根据新证据更新判断。

在学习「排中律」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：排中律·综合应用与推理链单选题

A 「所有……都是……」属于逻辑常项 B 理由本身必须真实 C 逻辑常项决定结构，逻辑变项表示可替换的位置 D 把「两个都不对」一律当成违反排中律，忽略了反对关系可以有第三可能

解析：这是典型的误解。两个互相矛盾的命题必有一个为真，没有第三种可能。

判断：分东西的时候让大家都有份，比只顾自己要好。（　）

来自：规则是什么·怎么想、怎么做判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合公平与规则的基本原理。

在学习「关联谬误」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：关联谬误·综合应用与推理链单选题

A 中项不周延也是典型的形式谬误 B 以为引用权威在任何场合都是谬误 C 偷换概念：同一词项在论证中改变含义 D 分类的目的在于更快定位错误

解析：这是典型的误解。关联谬误是把与论题真假无关的因素当作论据，如诉诸权威、情感、众人与人身。

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？

来自：分类变量与虚拟变量·实际应用单选题

A k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线 B 相关系数为正说明同向变动 C 需检查多重共线性 D 决定系数越高不代表模型越正确

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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