统计学随机测试

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1
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。
2
判断:时间序列通常分解为长期趋势、季节变动、循环变动与不规则变动四部分。( )
解析:这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
3
判断:纵轴不从零开始会放大差异,属于视觉误导。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
4
在学习「条形图与直方图」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。条形图用条形长度表示定类数据的频数;直方图用矩形面积表示连续变量的频数分布。
5
在学习「假设检验的常见误用」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。把统计显著当成实际重要、事后挑检验、多重比较不校正是最常见的三类问题。
6
在实际场景中使用「数据清洗与整理」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住数据清洗与整理的判断依据:先明确缺失机制再决定处理方式。
7
在学习「问卷设计的要点」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。问卷设计要保证题干中立、选项互斥完备、语言无歧义。
8
在学习「发展水平与速度指标」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。包括发展水平、增长量、发展速度与增长速度,分环比与定基两种。
9
在学习「抽样分布」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。样本统计量的概率分布称为抽样分布。
10
判断:概率抽样中每个单位被抽中的概率已知且非零,才能计算抽样误差。( )
解析:这一表述符合数据收集的基本原理。
11
关于「指数体系与因素分析」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是指数体系与因素分析判定过程的关键环节:绝对量变化也可分解为各因素的贡献。
12
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。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
13
判断:正态分布的偏度为 0、峰度为 3,约 95% 的观测落在均值 ±2 个标准差内。( )
解析:这一表述符合概率分布的基本原理。
14
下列表述中,描述的是「显著性水平与 P 值」而不是「单侧检验与双侧检验」的是?
解析:「显著性水平与 P 值」与「单侧检验与双侧检验」同属假设检验,但前者强调:显著性水平是事先设定的容许弃真概率,P 值由样本计算得到。
15
在学习「概率抽样与非概率抽样」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。概率抽样中各单位的入样概率已知,非概率抽样则依赖方便或判断。
16
在学习「总体、个体与样本」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。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。
17
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。
18
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。
19
判断:参数是总体的数量特征,统计量是样本的数量特征。( )
解析:这一表述符合统计学与数据的基本原理。
20
「协方差与相关系数」的正确含义是?
解析:「协方差与相关系数」指的是:协方差反映两变量共同变动的方向,相关系数是标准化后的协方差。
21
在实际场景中使用「两类错误与检验功效」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住两类错误与检验功效的判断依据:样本量固定时两类错误此消彼长。
22
「显著性水平与 P 值」的正确含义是?
解析:「显著性水平与 P 值」指的是:显著性水平是事先设定的容许弃真概率,P 值由样本计算得到。
23
下列关于「数据收集中的偏差」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:只关注样本量而忽略偏差方向。正确理解应回到定义——常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
24
下列表述中,描述的是「数学期望与方差」而不是「二项分布」的是?
解析:「数学期望与方差」与「二项分布」同属概率分布,但前者强调:期望是随机变量取值的加权平均,方差是偏离期望程度的度量。
25
判断:纵轴不从零开始会放大差异,属于视觉误导。( )
解析:这一表述符合统计图表的基本原理。
26
在学习「标准正态分布与标准化」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。把变量减去均值再除以标准差,即得标准正态分布的变量。
27
在学习「变量与数据类型」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。变量是说明现象某种特征的概念,按取值可分定性变量与定量变量。
28
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。
29
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?
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。
30
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。
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