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1
在实际场景中使用「贝叶斯公式」时,下列做法正确的是?
来自:贝叶斯公式·实际应用
单选题
A
不可能事件的概率为 0
B
常与树形图配合使用
C
主观概率用于无法重复的情形
D
后验 ∝ 先验 × 似然
解析:
实务中应先立住贝叶斯公式的判断依据:后验 ∝ 先验 × 似然。
2
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·计算与分析步骤
单选题
A
适用于均值显著不为零的正值数据
B
无量纲,可跨指标比较
C
只比较均值而不比较离散程度
D
总体方差分母为 N,样本方差分母为 n-1
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。
3
在学习「散点图与相关可视化」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
来自:散点图与相关可视化·易混辨析
单选题
A
看关系用散点图
B
仅凭肉眼判断相关性而不计算相关系数
C
多条折线可做对比但要限制数量
D
箱体长度即四分位距
解析:
这是典型的误解。散点图以两个定量变量为坐标轴,用点群形态反映关系。
4
判断:拉氏指数用基期数量加权,派氏指数用报告期数量加权。( )
来自:指数平滑法·常见错误辨析
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。
5
下列关于「区间估计与置信水平」的说法中,属于常见错误的是?
来自:区间估计与置信水平·常见错误辨析
单选题
A
把置信水平解释为参数落入区间的概率
B
总体越偏态所需样本量越大
C
比例的置信区间在极端比例时可能越界需修正
D
这解释了正态分布的广泛应用
解析:
这是初学者最常犯的错误:把置信水平解释为参数落入区间的概率。正确理解应回到定义——给出一个包含参数的区间,并说明该区间的可靠程度。
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