1
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据:k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
2
在学习「假设检验的常见误用」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。把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
6
下列关于「回归的拟合优度与残差诊断」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:只看决定系数就宣布模型可用。正确理解应回到定义——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
在实际场景中使用「单样本均值的 t 检验」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住单样本均值的 t 检验的判断依据:t 统计量等于样本均值与检验值之差除以标准误。