1
下列关于「数据清洗与整理」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:把异常值一律删除而不加判断。正确理解应回到定义——数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
2
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。
5
下列表述中,描述的是「全概率公式」而不是「贝叶斯公式」的是?
来自:全概率公式·易混辨析
单选题
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。