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统计学随机测试

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1
判断：箱线图能同时展示中位数、四分位数与异常值。（　）
解析：这一表述符合统计图表的基本原理。
2
「数据清洗与整理」的正确含义是？
解析：「数据清洗与整理」指的是：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。
3
下列表述中，描述的是「总体、个体与样本」而不是「参数与统计量」的是？
解析：「总体、个体与样本」与「参数与统计量」同属统计学与数据，但前者强调：总体是研究对象的全体，个体是构成总体的每个单位，样本是被抽取的部分个体。
4
判断：相关不等于因果，因果推断需要实验设计或专门方法支撑。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
5
在学习「指数平滑法」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。对历史数据按时间远近给予衰减权重，得到平滑预测值。
6
判断：第二类错误是原假设为假时未能拒绝它，1 减该概率即检验功效。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
7
在学习「标准误」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。统计量抽样分布的标准差称为标准误，衡量估计的精度。
8
下列表述中，描述的是「两类错误与检验功效」而不是「显著性水平与 P 值」的是？
解析：「两类错误与检验功效」与「显著性水平与 P 值」同属假设检验，但前者强调：第一类错误是弃真，第二类错误是取伪，功效等于 1 减去第二类错误概率。
9
下列关于「数据收集中的偏差」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：只关注样本量而忽略偏差方向。正确理解应回到定义——常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
10
在实际场景中使用「数据清洗与整理」时，下列做法正确的是？
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。
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