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。
3
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？
来自：贝叶斯公式·易混辨析
单选题
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。
5
在学习「抽样分布 t / 卡方 / F」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。t 分布用于方差未知的均值推断，卡方分布用于方差与拟合检验，F 分布用于方差比与方差分析。
6
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。
7
在学习「条形图与直方图」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？
来自：条形图与直方图·易混辨析
单选题
解析：这是典型的误解。条形图用条形长度表示定类数据的频数；直方图用矩形面积表示连续变量的频数分布。
8
下列关于「二项分布」的说法中，属于常见错误的是？
来自：二项分布·常见错误辨析
单选题
解析：这是初学者最常犯的错误：在每次试验概率不相等时仍使用二项分布。正确理解应回到定义——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。