统计学随机测试

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1
下列表述中,描述的是「总体比例的估计」而不是「抽样分布」的是?
解析:「总体比例的估计」与「抽样分布」同属抽样与估计,但前者强调:总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
2
判断:贝叶斯公式用先验概率与似然度计算后验概率。( )
解析:这一表述符合概率基础的基本原理。
3
在学习「卡方检验」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。用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。
4
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。
5
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。
6
下列关于「假设检验的常见误用」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:用显著性水平代替业务上的重要性判断。正确理解应回到定义——把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
7
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。
8
下列表述中,描述的是「数学期望与方差」而不是「二项分布」的是?
解析:「数学期望与方差」与「二项分布」同属概率分布,但前者强调:期望是随机变量取值的加权平均,方差是偏离期望程度的度量。
9
在实际场景中使用「指数平滑法」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住指数平滑法的判断依据:平滑系数接近 1 时反应灵敏。
10
「中心极限定理」的正确含义是?
解析:「中心极限定理」指的是:无论总体分布如何,样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
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