统计学随机测试

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1
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?
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。
2
下列表述中,描述的是「测量尺度」而不是「离散变量与连续变量」的是?
解析:「测量尺度」与「离散变量与连续变量」同属统计学与数据,但前者强调:四种测量尺度决定了数据能做哪些运算,进而决定可用的统计方法。
3
判断:正态分布的偏度为 0、峰度为 3,约 95% 的观测落在均值 ±2 个标准差内。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
4
判断:标准误等于总体标准差除以样本量的平方根,随样本量增大而减小。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
5
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。
6
下列关于「相关分析的方法与陷阱」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:不画散点图就报告相关系数。正确理解应回到定义——相关分析需结合散点图判断形态,警惕离群点与虚假相关。
7
在学习「单样本均值的 t 检验」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。总体方差未知且样本较小时,用 t 统计量检验均值是否等于给定值。
8
判断:总体是研究对象的全体,样本是从总体中抽取的部分个体集合。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
9
在学习「问卷设计的要点」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。问卷设计要保证题干中立、选项互斥完备、语言无歧义。
10
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据:k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
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