1
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。
4
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。
6
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?
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。
10
下列关于「测量尺度」的说法中,属于常见错误的是?
来自:测量尺度·常见错误辨析
单选题
解析:这是初学者最常犯的错误:对不同尺度的数据套用同一个统计方法。正确理解应回到定义——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。