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1

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？

A 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。 B 由均值 μ 与标准差 σ 完全确定，呈钟形对称的连续分布。 C 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。 D 把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。

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。

2

在学习「条件概率」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：条件概率·实际应用单选题

A 基础概率过低时阳性结果也未必可信 B 古典概型要求结果等可能且有限 C 独立是概率意义上的关系，不是因果无关 D 把 P(A|B) 与 P(B|A) 视为相等

解析：这是典型的误解。在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。

3

在学习「回归的拟合优度与残差诊断」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：回归的拟合优度与残差诊断·计算与分析步骤单选题

A 需检查多重共线性 B 只看决定系数就宣布模型可用 C 交互项用于考察调节效应 D 回归方程必须配合决定系数与残差诊断

解析：这是典型的误解。决定系数衡量拟合程度，残差图用于检验模型假设是否成立。

4

下列关于「两类错误与检验功效」的说法中，属于常见错误的是？

来自：两类错误与检验功效·常见错误辨析单选题

A 需大致满足正态性，大样本时可放宽 B 检验的逻辑是"在反例面前是否站得住" C P 值越小说明观测结果与原假设越不相容 D 只关注第一类错误而完全忽略功效

解析：这是初学者最常犯的错误：只关注第一类错误而完全忽略功效。正确理解应回到定义——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。

5

在学习「数据收集中的偏差」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：数据收集中的偏差·计算与分析步骤单选题

A 概率抽样可计算并控制抽样误差 B 匹配与回归调整可部分控制混杂 C 典型调查用于深入了解个别实例 D 只关注样本量而忽略偏差方向

解析：这是典型的误解。常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。

6

在学习「数据收集中的偏差」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：数据收集中的偏差·典型例题解析单选题

A 只关注样本量而忽略偏差方向 B 抽样调查是最常用的方式 C 典型调查用于深入了解个别实例 D 匹配与回归调整可部分控制混杂

解析：这是典型的误解。常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。

7

「全概率公式」的正确含义是？

来自：全概率公式·定义与要点单选题

A 加法法则处理至少一个发生，乘法法则处理同时发生。 B 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。 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 若完备事件组划分样本空间，则任一事件的概率可由各组加权求和得到。

解析：「全概率公式」指的是：若完备事件组划分样本空间，则任一事件的概率可由各组加权求和得到。

8

下列关于「标准正态分布与标准化」的说法中，属于常见错误的是？

来自：标准正态分布与标准化·常见错误辨析单选题

A 连续型随机变量用密度函数描述 B 每次试验只有两个结果 C 常数的方差为零 D 把 Z 分数当作百分比直接解读

解析：这是初学者最常犯的错误：把 Z 分数当作百分比直接解读。正确理解应回到定义——把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。

9

下列表述中，描述的是「方差与标准差」而不是「变异系数」的是？

来自：方差与标准差·易混辨析单选题

A 选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。 B 平均数是代表数据一般水平的指标，包括算术平均、中位数与众数。 C 方差是各数据与均值离差平方的平均数，标准差是它的算术平方根。 D 变异系数是标准差与均值之比，用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。

解析：「方差与标准差」与「变异系数」同属描述统计，但前者强调：方差是各数据与均值离差平方的平均数，标准差是它的算术平方根。

10

「均值、中位数、众数的选择」的正确含义是？

来自：均值、中位数、众数的选择·定义与要点单选题

A 选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。 B 方差是各数据与均值离差平方的平均数，标准差是它的算术平方根。 C 变异系数是标准差与均值之比，用于比较不同量纲或不同水平数据的离散程度。 D 频数分布是把数据按取值或区间分组后统计各组个数形成的分布。

解析：「均值、中位数、众数的选择」指的是：选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。

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