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统计学随机测试

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1
在学习「参数与统计量」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。参数描述总体，通常未知且固定；统计量描述样本，随样本变化而变化。
2
判断：P 值小于显著性水平时拒绝原假设，但不能推出原假设为真的概率。（　）
解析：这一表述符合假设检验的基本原理。
3
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。
4
下列关于「泊松分布」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：把期望与方差不等的数据强行用泊松分布拟合。正确理解应回到定义——描述单位时间或单位面积内稀有事件发生次数的分布，参数为 λ。
5
「分类变量与虚拟变量」的正确含义是？
解析：「分类变量与虚拟变量」指的是：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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