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统计学随机测试

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1
下列关于「两类错误与检验功效」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：只关注第一类错误而完全忽略功效。正确理解应回到定义——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。
2
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。
3
判断：均值对极端值敏感，中位数对极端值稳健。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
4
判断：标准差与原始数据同量纲，变异系数才可用于不同量纲间的比较。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
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：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。
7
在学习「数学期望与方差」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。期望是随机变量取值的加权平均，方差是偏离期望程度的度量。
8
下列关于「标准正态分布与标准化」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 Z 分数当作百分比直接解读。正确理解应回到定义——把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。
9
下列表述中，描述的是「多元线性回归」而不是「分类变量与虚拟变量」的是？
解析：「多元线性回归」与「分类变量与虚拟变量」同属相关与回归，但前者强调：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
在学习「概率的定义与计算」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。古典概型用有利结果数除以总结果数；统计概率用频率的稳定值定义。
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