1
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据：k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
3
下列表述中，描述的是「回归的拟合优度与残差诊断」而不是「多元线性回归」的是？
解析：「回归的拟合优度与残差诊断」与「多元线性回归」同属相关与回归，但前者强调：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。
8
下列关于「贝叶斯公式」的说法中，属于常见错误的是？
来自：贝叶斯公式·常见错误辨析
单选题
解析：这是初学者最常犯的错误：忽略基础概率，只看检测准确率就下结论。正确理解应回到定义——由先验概率和条件概率求后验概率，用于根据新证据更新判断。
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在学习「抽样分布 t / 卡方 / F」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。t 分布用于方差未知的均值推断，卡方分布用于方差与拟合检验，F 分布用于方差比与方差分析。