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1

下面关于「点估计与评价标准」的说法中，正确的是？

来自：点估计与评价标准·典型例题解析单选题

A 样本统计量的概率分布称为抽样分布。 B 统计量抽样分布的标准差称为标准误，衡量估计的精度。 C 用样本统计量作为总体参数的估计值，评价标准有无偏性、有效性与一致性。 D 样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。

解析：本题直接考查「点估计与评价标准」的定义。用样本统计量作为总体参数的估计值，评价标准有无偏性、有效性与一致性。

2

在学习「变量与数据类型」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：变量与数据类型·实际应用单选题

A 总体可以是有限也可以是无限的 B 推断统计负责由样本推断总体 C 把编号当作数量，对编码求平均 D 定序尺度：可比较大小

解析：这是典型的误解。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。

3

在学习「方差与标准差」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：方差与标准差·定义与要点单选题

A 报告时最好同时给出均值与中位数 B 组距一般取等距便于比较 C 三者相等时分布接近对称 D 不清楚 n 与 n-1 的区别而随意使用

解析：这是典型的误解。方差是各数据与均值离差平方的平均数，标准差是它的算术平方根。

4

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。（　）

来自：变量与数据类型·常见错误辨析判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。

5

「分类变量与虚拟变量」的正确含义是？

来自：分类变量与虚拟变量·定义与要点单选题

A 协方差反映两变量共同变动的方向，相关系数是标准化后的协方差。 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 用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。 D 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。

解析：「分类变量与虚拟变量」指的是：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。

6

在学习「标准正态分布与标准化」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：标准正态分布与标准化·易混辨析单选题

A 连续型随机变量用密度函数描述 B 期望与方差都等于 λ C 把 Z 分数当作百分比直接解读 D 期望具有线性性质

解析：这是典型的误解。把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。

7

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？

来自：移动平均法·定义与要点单选题

A 乘法模型假设各因素相互影响 B 分解的目的是剥离干扰看清真实规律 C 用移动平均结果直接做拐点判断 D 绝对量变化也可分解为各因素的贡献

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。

8

判断：相关系数只度量线性关系，非线性关系可能相关但系数接近零。（　）

来自：分类变量与虚拟变量·计算与分析步骤判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。

9

下列表述中，描述的是「数学期望与方差」而不是「二项分布」的是？

来自：数学期望与方差·易混辨析单选题

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 由均值 μ 与标准差 σ 完全确定，呈钟形对称的连续分布。 C 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。 D 把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。

解析：「数学期望与方差」与「二项分布」同属概率分布，但前者强调：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。

10

下列表述中，描述的是「季节变动的测定与调整」而不是「统计指数的编制」的是？

来自：季节变动的测定与调整·易混辨析单选题

A 通过计算季节指数识别并剔除季节影响，得到季节调整后的数据。 B 用连续若干期的平均値代替当期值，以平滑随机波动。 C 包括发展水平、增长量、发展速度与增长速度，分环比与定基两种。 D 指数是综合反映多项事物数量变动的相对数，需选择同度量因素与权数。

解析：「季节变动的测定与调整」与「统计指数的编制」同属时间序列与指数，但前者强调：通过计算季节指数识别并剔除季节影响，得到季节调整后的数据。

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