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统计学随机测试

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1
判断：全概率公式把复杂事件按完备事件组分解后加权求和。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
2
关于「贝叶斯公式」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是贝叶斯公式判定过程的关键环节：基础概率过低时阳性结果也未必可信。
3
判断：指数平滑中平滑系数越大，近期数据的影响越大。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
4
在学习「显著性水平与 P 值」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。显著性水平是事先设定的容许弃真概率，P 值由样本计算得到。
5
在学习「移动平均法」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。用连续若干期的平均値代替当期值，以平滑随机波动。
6
下面关于「泊松分布」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「泊松分布」的定义。描述单位时间或单位面积内稀有事件发生次数的分布，参数为 λ。
7
在学习「测量尺度」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。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。
8
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。
9
下列关于「分类变量与虚拟变量」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：为每个类别都设一个虚拟变量。正确理解应回到定义——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。
10
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。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
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