在线答题 · 统计学随机 · 逻辑学学习平台

1

在学习「指数体系与因素分析」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：指数体系与因素分析·典型例题解析单选题

A 一次平滑适用于水平型序列 B 分解的目的是剥离干扰看清真实规律 C 定基以固定时期为基期 D 把互相没有经济关系的指标硬套指数体系

解析：这是典型的误解。利用指数之间的等式关系，分析各因素对总量变动的影响。

2

判断：相关系数只度量线性关系，非线性关系可能相关但系数接近零。（　）

来自：逻辑回归·计算与分析步骤判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。

3

判断：定距尺度的差值有意义但零点任意，定比尺度有绝对零点可做乘除。（　）

来自：测量尺度·常见错误辨析判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。

4

在学习「两样本比较与方差分析」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：两样本比较与方差分析·典型例题解析单选题

A 样本量固定时两类错误此消彼长 B 效应量与置信区间是必要补充 C 检验的逻辑是"在反例面前是否站得住" D 对多组数据反复做两两 t 检验而不校正

解析：这是典型的误解。两样本 t 检验比较两组均值，方差分析比较三组及以上均值。

5

判断：均值对极端值敏感，中位数对极端值稳健。（　）

来自：集中趋势指标·实际应用判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合描述统计的基本原理。

6

在学习「数据清洗与整理」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：数据清洗与整理·常见错误辨析单选题

A 观察数据易受混杂因素影响 B 典型调查用于深入了解个别实例 C 非概率抽样无法计算抽样误差 D 把异常值一律删除而不加判断

解析：这是典型的误解。数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。

7

在实际场景中使用「数据清洗与整理」时，下列做法正确的是？

来自：数据清洗与整理·实际应用单选题

A 先明确缺失机制再决定处理方式 B 抽样框误差属于非抽样误差 C 记忆偏差在回顾式调查中尤其明显 D 匹配与回归调整可部分控制混杂

解析：实务中应先立住数据清洗与整理的判断依据：先明确缺失机制再决定处理方式。

8

在学习「频数分布与分组」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：频数分布与分组·典型例题解析单选题

A 总体方差分母为 N，样本方差分母为 n-1 B 适用于均值显著不为零的正值数据 C 分组过多使每组频数太少无法看出规律 D 均值接近零时变异系数会失去意义

解析：这是典型的误解。频数分布是把数据按取值或区间分组后统计各组个数形成的分布。

9

在学习「集中趋势指标」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：集中趋势指标·实际应用单选题

A 偏态分布或含极端值用中位数 B 组距一般取等距便于比较 C 组距与组数要兼顾信息量与稳定性 D 对定类数据计算平均数

解析：这是典型的误解。平均数是代表数据一般水平的指标，包括算术平均、中位数与众数。

10

在实际场景中使用「图形选择的基本原则」时，下列做法正确的是？

来自：图形选择的基本原则·实际应用单选题

A 比较类别用条形图 B 条形图矩形间留空隙 C 人眼对角度差异的辨别力弱于长度 D 条形图可重排顺序，直方图不行

解析：实务中应先立住图形选择的基本原则的判断依据：比较类别用条形图。

统计学随机测试