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统计学随机测试

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1
在实际场景中使用「多元线性回归」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住多元线性回归的判断依据：系数解释为在其他变量不变时的偏效应。
2
「回归的拟合优度与残差诊断」的正确含义是？
解析：「回归的拟合优度与残差诊断」指的是：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。
3
下列表述中，描述的是「测量尺度」而不是「离散变量与连续变量」的是？
解析：「测量尺度」与「离散变量与连续变量」同属统计学与数据，但前者强调：四种测量尺度决定了数据能做哪些运算，进而决定可用的统计方法。
4
判断：定类尺度只能分类不能排序，定序尺度可以排序但不能加减。（　）
解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。
5
下列关于显著性水平的说法，正确的是？
解析：α 是研究者事先设定的容许弃真概率，必须在分析前确定。事后调整 α 会让显著性失去意义。
6
下列表述中，描述的是「全概率公式」而不是「贝叶斯公式」的是？
解析：「全概率公式」与「贝叶斯公式」同属概率基础，但前者强调：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。
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？
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
下列表述中，描述的是「原假设与备择假设」而不是「两类错误与检验功效」的是？
解析：「原假设与备择假设」与「两类错误与检验功效」同属假设检验，但前者强调：原假设通常表示差异不存在或维持现状，备择假设是希望被证实的结论。
9
在学习「多元线性回归」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。用多个自变量同时解释因变量，回归系数表示控制其他变量后的净效应。
10
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。
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