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统计学随机测试

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1
下列表述中，描述的是「贝叶斯公式」而不是「随机事件与样本空间」的是？
解析：「贝叶斯公式」与「随机事件与样本空间」同属概率基础，但前者强调：由先验概率和条件概率求后验概率，用于根据新证据更新判断。
2
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。
3
下列关于「指数平滑法」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：平滑系数凭感觉设定而不做优化。正确理解应回到定义——对历史数据按时间远近给予衰减权重，得到平滑预测值。
4
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。
5
在学习「参数与统计量」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。参数描述总体，通常未知且固定；统计量描述样本，随样本变化而变化。
6
判断：互斥事件一般不是独立事件，除非其中一个概率为零。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
7
在学习「时间序列的构成」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。时间序列由长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四因素构成。
8
判断：抽样框是抽样单元的名单，抽样框不完整会直接导致样本有偏。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
9
在实际场景中使用「样本量的确定」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住样本量的确定的判断依据：允许误差越小所需样本量越大。
10
判断：相关不等于因果，因果推断需要实验设计或专门方法支撑。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
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