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统计学随机测试

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1
「分类变量与虚拟变量」的正确含义是？
解析：「分类变量与虚拟变量」指的是：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
下列表述中，描述的是「变量与数据类型」而不是「测量尺度」的是？
解析：「变量与数据类型」与「测量尺度」同属统计学与数据，但前者强调：变量是说明现象某种特征的概念，按取值可分定性变量与定量变量。
3
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。
4
在学习「总体比例的估计」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。总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。
5
判断：相关系数的取值范围为负一到正一，符号表示方向、绝对值表示强度。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
6
在学习「假设检验的常见误用」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。把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
7
判断：方差分析通过组间与组内变异的比值判断多组均值是否全相等。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
8
下面关于「标准误」的说法中，正确的是？
解析：本题直接考查「标准误」的定义。统计量抽样分布的标准差称为标准误，衡量估计的精度。
9
在学习「多元线性回归」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。用多个自变量同时解释因变量，回归系数表示控制其他变量后的净效应。
10
下列表述中，描述的是「回归的拟合优度与残差诊断」而不是「多元线性回归」的是？
解析：「回归的拟合优度与残差诊断」与「多元线性回归」同属相关与回归，但前者强调：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。
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