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1
在学习「数据收集中的偏差」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
来自:数据收集中的偏差·易混辨析
单选题
A
只关注样本量而忽略偏差方向
B
清洗过程必须留痕可追溯
C
匹配与回归调整可部分控制混杂
D
抽样调查是最常用的方式
解析:
这是典型的误解。常见偏差包括选择偏差、无回答偏差、测量偏差与记忆偏差。
2
下面关于「贝叶斯公式」的说法中,正确的是?
来自:贝叶斯公式·典型例题解析
单选题
A
样本空间是所有可能结果的集合,随机事件是样本空间的子集。
B
若完备事件组划分样本空间,则任一事件的概率可由各组加权求和得到。
C
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。
D
在事件 B 已发生的条件下事件 A 发生的概率记作 P(A|B)。
解析:
本题直接考查「贝叶斯公式」的定义。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。
3
判断:P 值是在原假设成立的前提下观测到当前或更极端结果的概率。( )
来自:假设检验的常见误用·典型例题解析
判断题
A
正确
B
错误
解析:
这一表述符合假设检验的基本原理。
4
在学习「多元线性回归」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
来自:多元线性回归·常见错误辨析
单选题
A
在强共线性下强行解释单个系数的符号
B
用最小二乘法估计截距与斜率
C
相关系数为正说明同向变动
D
交互项用于考察调节效应
解析:
这是典型的误解。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。
5
判断:第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它,其概率由显著性水平控制。( )
来自:原假设与备择假设·实际应用
判断题
A
正确
B
错误
解析:
这一表述符合假设检验的基本原理。
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