1
下列关于「数据清洗与整理」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:把异常值一律删除而不加判断。正确理解应回到定义——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。
2
下面关于「分类变量与虚拟变量」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「分类变量与虚拟变量」的定义。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。
5
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。
9
在学习「显著性水平与 P 值」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。显著性水平是事先设定的容许弃真概率,P 值由样本计算得到。