统计学随机测试

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1
下面关于「分类变量与虚拟变量」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「分类变量与虚拟变量」的定义。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。
2
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"。
3
判断:决定系数等于相关系数的平方,表示自变量解释的变异比例。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
4
「回归的拟合优度与残差诊断」的正确含义是?
解析:「回归的拟合优度与残差诊断」指的是: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。
5
在学习「指数平滑法」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。对历史数据按时间远近给予衰减权重,得到平滑预测值。
6
判断:问卷题干诱导、选项互斥不完备是常见的测量误差来源。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
7
判断:拉氏指数用基期数量加权,派氏指数用报告期数量加权。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
8
下列关于「离散变量与连续变量」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:把连续变量随意分成过多组导致频数过小。正确理解应回到定义——只能取有限或可数多个值的变量是离散变量;可在区间内取任意值的是连续变量。
9
在学习「数学期望与方差」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。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
在实际场景中使用「概率的定义与计算」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住概率的定义与计算的判断依据:古典概型要求结果等可能且有限。
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