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统计学随机测试

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1
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。
2
判断：样本量很大时，极小的实际差异也可能得到很小的 P 值。（　）
解析：P 值同时受效应量与样本量影响。样本量足够大时标准误很小，即使差异在实际意义上微不足道，也可能达到统计显著。
3
判断：纵轴不从零开始会放大差异，属于视觉误导。（　）
解析：这一表述符合统计图表的基本原理。
4
在学习「随机事件与样本空间」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。样本空间是所有可能结果的集合，随机事件是样本空间的子集。
5
判断：两事件互斥指不能同时发生，独立指一个发生不影响另一个的概率。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
6
判断：二项分布描述 n 次独立重复试验中成功次数，参数为 n 与 p。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
7
在学习「正态分布」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。由均值 μ 与标准差 σ 完全确定，呈钟形对称的连续分布。
8
下列关于「泊松分布」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：把期望与方差不等的数据强行用泊松分布拟合。正确理解应回到定义——描述单位时间或单位面积内稀有事件发生次数的分布，参数为 λ。
9
判断：中心极限定理说明样本量足够大时样本均值近似服从正态分布。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
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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