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统计学随机测试

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1
在实际场景中使用「参数与统计量」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住参数与统计量的判断依据：总体均值用 μ，样本均值用 x̄。
2
「总体、个体与样本」的正确含义是？
解析：「总体、个体与样本」指的是：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。
3
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。
4
在实际场景中使用「单样本均值的 t 检验」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住单样本均值的 t 检验的判断依据：t 统计量等于样本均值与检验值之差除以标准误。
5
在实际场景中使用「总体、个体与样本」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住总体、个体与样本的判断依据：总体可以是有限也可以是无限的。
6
判断：最小二乘法使残差平方和最小，是回归参数估计的基本方法。（　）
解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。
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
在学习「离散程度指标」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。衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。
9
下列关于「分类变量与虚拟变量」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：为每个类别都设一个虚拟变量。正确理解应回到定义——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。
10
在实际场景中使用「统计工作的基本流程」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住统计工作的基本流程的判断依据：统计设计决定后续分析的上限。
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