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统计学随机测试

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1
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。
2
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。
3
判断：无回答会带来偏差，尤其当无回答者与回答者系统不同时。（　）
解析：这一表述符合数据收集的基本原理。
4
在学习「均值、中位数、众数的选择」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。选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。
5
判断：置信水平 95% 指长期重复抽样中约 95% 的区间会包含参数真值。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
6
判断：中位数对极端值不敏感，因此当数据存在异常值时它比均值更稳健。（　）
解析：中位数只取决于数据的位置，改变极端值的大小（只要不跨越中位数位置）不会改变它的取值，因此具有稳健性。
7
判断：无偏估计指估计量的期望等于被估参数。（　）
解析：这一表述符合抽样与估计的基本原理。
8
「回归的拟合优度与残差诊断」的正确含义是？
解析：「回归的拟合优度与残差诊断」指的是：决定系数衡量拟合程度，残差图用于检验模型假设是否成立。
9
在学习「两类错误与检验功效」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。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。
10
在实际场景中使用「折线图与面积图」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住折线图与面积图的判断依据：横轴通常是时间或有序变量。
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