统计学随机测试

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1
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。
2
判断:无偏估计指估计量的期望等于被估参数。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
3
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。
4
判断:P 值是在原假设成立的前提下观测到当前或更极端结果的概率。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
5
判断:定距尺度的差值有意义但零点任意,定比尺度有绝对零点可做乘除。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
6
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?
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"。
7
关于「集中趋势指标」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是集中趋势指标判定过程的关键环节:中位数不受极端值影响。
8
判断:无偏估计指估计量的期望等于被估参数。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
9
下列表述中,描述的是「一元线性回归」而不是「回归的拟合优度与残差诊断」的是?
解析:「一元线性回归」与「回归的拟合优度与残差诊断」同属相关与回归,但前者强调:用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
10
下列表述中,描述的是「变量与数据类型」而不是「测量尺度」的是?
解析:「变量与数据类型」与「测量尺度」同属统计学与数据,但前者强调:变量是说明现象某种特征的概念,按取值可分定性变量与定量变量。
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