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1

在学习「中心极限定理」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：中心极限定理·易混辨析单选题

A 确定答案的比例 p 未知时一般取 0.5 B 置信区间由点估计加减临界值乘标准误构成 C 标准差描述的是个体差异 D 在小样本且总体严重偏态时仍套用正态近似

解析：这是典型的误解。无论总体分布如何，样本量足够大时样本均值的分布近似正态。

2

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？

来自：数据清洗与整理·计算与分析步骤单选题

A 重点调查针对占较大比重的少数单位 B 选择偏差来自抽样或参与机制 C 把异常值一律删除而不加判断 D 典型调查用于深入了解个别实例

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。

3

下列表述中，描述的是「单样本均值的 t 检验」而不是「两样本比较与方差分析」的是？

来自：单样本均值的 t 检验·易混辨析单选题

A 用于分类变量的拟合优度检验与独立性检验。 B 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。 C 两样本 t 检验比较两组均值，方差分析比较三组及以上均值。 D 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。

解析：「单样本均值的 t 检验」与「两样本比较与方差分析」同属假设检验，但前者强调：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。

4

下面关于「多元线性回归」的说法中，正确的是？

来自：多元线性回归·典型例题解析单选题

A 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。 B 相关分析需结合散点图判断形态，警惕离群点与虚假相关。 C 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。 D 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。

解析：本题直接考查「多元线性回归」的定义。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。

5

判断：相关系数只度量线性关系，非线性关系可能相关但系数接近零。（　）

来自：分类变量与虚拟变量·计算与分析步骤判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合相关与回归的基本原理。

6

在学习「单侧检验与双侧检验」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：单侧检验与双侧检验·定义与要点单选题

A 检验的逻辑是"在反例面前是否站得住" B P 值不能衡量效应大小或实际重要性 C 提高功效的办法包括增大样本量与提高效应量 D 看到结果方向后再改为单侧检验

解析：这是典型的误解。双侧检验关注差异是否存在，单侧检验关注差异的方向。

7

判断：移动平均法通过平滑短期波动来显示长期趋势。（　）

来自：季节变动的测定与调整·计算与分析步骤判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。

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？

来自：离散程度指标·常见错误辨析单选题

A 标准差与原数据同量纲 B 峰度以正态分布为参照 C 偏度 > 0 为右偏，均值大于中位数 D 只比较均值而不比较离散程度

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

在学习「总体比例的估计」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：总体比例的估计·常见错误辨析单选题

A 样本量越大抽样分布越集中 B 通常样本量大于 30 即可近似 C 置信区间由点估计加减临界值乘标准误构成 D 在极端比例（如 0% 或 100%）时仍用正态近似

解析：这是典型的误解。总体比例的估计依赖样本比例的抽样分布近似正态。

10

判断：抽样框是抽样单元的名单，抽样框不完整会直接导致样本有偏。（　）

来自：实验数据与观察数据·定义与要点判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合数据收集的基本原理。

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