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统计学随机测试

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1
「参数与统计量」的正确含义是？
解析：「参数与统计量」指的是：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。
2
关于「两类错误与检验功效」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是两类错误与检验功效判定过程的关键环节：降低显著性水平会增大第二类错误。
3
在实际场景中使用「回归的拟合优度与残差诊断」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住回归的拟合优度与残差诊断的判断依据：决定系数越高不代表模型越正确。
4
在学习「总体、个体与样本」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。总体是研究对象的全体，个体是构成总体的每个单位，样本是被抽取的部分个体。
5
在学习「散点图与相关可视化」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。散点图以两个定量变量为坐标轴，用点群形态反映关系。
6
判断：均值对极端值敏感，中位数对极端值稳健。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
7
在学习「数据收集中的偏差」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。常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
8
在学习「分类变量与虚拟变量」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。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。
9
判断：最小二乘法使残差平方和最小，是回归参数估计的基本方法。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
10
在学习「两类错误与检验功效」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。第一类错误是弃真，第二类错误是取伪，功效等于 1 减去第二类错误概率。
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