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1

关于「数学期望与方差」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？

来自：数学期望与方差·计算与分析步骤单选题

A 连续型随机变量用密度函数描述 B 独立随机变量之和的方差等于方差之和 C 是二项分布在 n 大 p 小时的极限 D t 分布比正态分布尾部更厚

解析：这一步是数学期望与方差判定过程的关键环节：独立随机变量之和的方差等于方差之和。

2

判断：指数平滑中平滑系数越大，近期数据的影响越大。（　）

来自：统计指数的编制·易混辨析判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。

3

在学习「标准正态分布与标准化」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：标准正态分布与标准化·实际应用单选题

A 把 Z 分数当作百分比直接解读 B 期望为 np，方差为 np(1-p) C 独立随机变量之和的方差等于方差之和 D 离散型随机变量用分布列描述

解析：这是典型的误解。把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。

4

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。（　）

来自：随机事件与样本空间·定义与要点判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合概率基础的基本原理。

5

在学习「指数平滑法」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：指数平滑法·常见错误辨析单选题

A 期数越多曲线越平滑但反应越迟钝 B 季节调整后才能做跨期比较 C 定基以固定时期为基期 D 平滑系数凭感觉设定而不做优化

解析：这是典型的误解。对历史数据按时间远近给予衰减权重，得到平滑预测值。

6

判断：决定系数等于相关系数的平方，表示自变量解释的变异比例。（　）

来自：分类变量与虚拟变量·典型例题解析判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。

7

在学习「二项分布」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：二项分布·易混辨析单选题

A 在每次试验概率不相等时仍使用二项分布 B 分布函数适用于两类随机变量 C t 分布比正态分布尾部更厚 D 离散型随机变量用分布列描述

解析：这是典型的误解。n 次独立重复试验中成功次数服从参数为 n、p 的二项分布。

8

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·典型例题解析单选题

A 一般加法要减去交集 B 忽略基础概率，只看检测准确率就下结论 C 不可能事件的概率为 0 D 常与树形图配合使用

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。

9

下面关于「随机事件与样本空间」的说法中，正确的是？

来自：随机事件与样本空间·典型例题解析单选题

A 若 P(AB) = P(A)P(B)，则称事件 A 与 B 相互独立。 B 加法法则处理至少一个发生，乘法法则处理同时发生。 C 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。 D 在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。

解析：本题直接考查「随机事件与样本空间」的定义。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。

10

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？

来自：一元线性回归·常见错误辨析单选题

A 离群点可能大幅扭曲相关系数 B k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线 C 把回归斜率直接解释为因果效应 D 基准类别的选择影响系数解释

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。

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