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统计学随机测试

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1
判断：贝叶斯公式用先验概率与似然度计算后验概率。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
2
判断：互斥事件一般不是独立事件，除非其中一个概率为零。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
3
在学习「分类变量与虚拟变量」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。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。
4
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。
5
判断：贝叶斯公式用先验概率与似然度计算后验概率。（　）
解析：这一表述符合概率基础的基本原理。
6
下列表述中，描述的是「样本量的确定」而不是「总体比例的估计」的是？
解析：「样本量的确定」与「总体比例的估计」同属抽样与估计，但前者强调：样本量取决于允许误差、置信水平和总体变异程度。
7
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。
8
判断：泊松分布描述单位时间或空间内稀有事件发生次数。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
9
下列表述中，描述的是「原假设与备择假设」而不是「两类错误与检验功效」的是？
解析：「原假设与备择假设」与「两类错误与检验功效」同属假设检验，但前者强调：原假设通常表示差异不存在或维持现状，备择假设是希望被证实的结论。
10
判断：第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它，其概率由显著性水平控制。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
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