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1

「数学期望与方差」的正确含义是？

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 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。 C 随机变量是随机试验结果的数值化描述，其取值规律就是概率分布。 D t 分布用于方差未知的均值推断，卡方分布用于方差与拟合检验，F 分布用于方差比与方差分析。

解析：「数学期望与方差」指的是：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

关于「协方差与相关系数」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？

来自：协方差与相关系数·计算与分析步骤单选题

A 交互项用于考察调节效应 B 斜率表示自变量每增加一个单位因变量的平均变化 C 两个变量同时受第三变量影响会造成伪相关 D 相关系数为正说明同向变动

解析：这一步是协方差与相关系数判定过程的关键环节：相关系数为正说明同向变动。

3

在学习「变异系数」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：变异系数·典型例题解析单选题

A 在均值可能为负或接近零的数据上使用变异系数 B 四分位距稳健且易解释 C 组距一般取等距便于比较 D 偏度 < 0 为左偏

解析：这是典型的误解。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。

4

判断：加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。（　）

来自：方差与标准差·易混辨析判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合描述统计的基本原理。

5

下面关于「逻辑回归」的说法中，正确的是？

来自：逻辑回归·典型例题解析单选题

A 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。 B 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。 C 因变量为二分类时使用逻辑回归，模型估计的是发生比的对数。 D 用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。

解析：本题直接考查「逻辑回归」的定义。因变量为二分类时使用逻辑回归，模型估计的是发生比的对数。

6

在学习「泊松分布」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：泊松分布·定义与要点单选题

A 标准化后均值为 0、标准差为 1 B t 分布比正态分布尾部更厚 C 各次试验相互独立且 p 保持不变 D 把期望与方差不等的数据强行用泊松分布拟合

解析：这是典型的误解。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

关于「原假设与备择假设」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？

来自：原假设与备择假设·计算与分析步骤单选题

A 自由度取决于行列数 B 先看数据后定假设会严重高估显著性 C 检验的逻辑是"在反例面前是否站得住" D 两样本 t 检验需判断方差是否齐性

解析：这一步是原假设与备择假设判定过程的关键环节：检验的逻辑是"在反例面前是否站得住"。

8

关于「数据收集中的偏差」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？

来自：数据收集中的偏差·计算与分析步骤单选题

A 无回答偏差来自拒答者的系统性差异 B 抽样误差随样本量增大而减小 C 非概率抽样无法计算抽样误差 D 抽样框应覆盖总体且不重复

解析：这一步是数据收集中的偏差判定过程的关键环节：无回答偏差来自拒答者的系统性差异。

9

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。（　）

来自：概率的基本运算·定义与要点判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合概率基础的基本原理。

10

在实际场景中使用「变量与数据类型」时，下列做法正确的是？

来自：变量与数据类型·实际应用单选题

A 样本必须来自总体且具有代表性 B 计量数据通常是连续的 C 定性变量分为定类与定序 D 描述统计负责整理与展示数据

解析：实务中应先立住变量与数据类型的判断依据：定性变量分为定类与定序。

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