统计学随机测试

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在学习「频数分布与分组」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：频数分布与分组·典型例题解析单选题

A 总体方差分母为 N，样本方差分母为 n-1 B 适用于均值显著不为零的正值数据 C 分组过多使每组频数太少无法看出规律 D 均值接近零时变异系数会失去意义

解析：这是典型的误解。频数分布是把数据按取值或区间分组后统计各组个数形成的分布。

在学习「条件概率」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：条件概率·计算与分析步骤单选题

A 主观概率用于无法重复的情形 B 基础概率过低时阳性结果也未必可信 C 独立可推广到多个事件的两两与相互独立 D 把 P(A|B) 与 P(B|A) 视为相等

解析：这是典型的误解。在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。

「泊松分布」的正确含义是？

来自：泊松分布·定义与要点单选题

A 由均值 μ 与标准差 σ 完全确定，呈钟形对称的连续分布。 B 把变量减去均值再除以标准差，即得标准正态分布的变量。 C 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。 D 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。

解析：「泊松分布」指的是：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。

下面关于「一元线性回归」的说法中，正确的是？

来自：一元线性回归·典型例题解析单选题

A 因变量为二分类时使用逻辑回归，模型估计的是发生比的对数。 B 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。 C 用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。 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「一元线性回归」的定义。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。

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。

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