统计学随机测试

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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？

A 只关注样本量而忽略偏差方向 B 抽样调查是最常用的方式 C 典型调查用于深入了解个别实例 D 匹配与回归调整可部分控制混杂

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。

下面关于「分类变量与虚拟变量」的说法中，正确的是？

A 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。 B 相关分析需结合散点图判断形态，警惕离群点与虚假相关。 C 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。 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「分类变量与虚拟变量」的定义。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。

判断：互斥事件一般不是独立事件，除非其中一个概率为零。（　）

来自：贝叶斯公式·典型例题解析判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合概率基础的基本原理。

在实际场景中使用「图表的误导手法」时，下列做法正确的是？

来自：图表的误导手法·实际应用单选题

A 纵轴不从零开始会放大差异 B 看分布用直方图或箱线图 C 可叠加回归线辅助判断 D 看关系用散点图

解析：实务中应先立住图表的误导手法的判断依据：纵轴不从零开始会放大差异。

在学习「一元线性回归」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：一元线性回归·定义与要点单选题

A 决定系数越高不代表模型越正确 B k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线 C 把回归斜率直接解释为因果效应 D 用 ROC 曲线与 AUC 评价判别能力

解析：这是典型的误解。用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。

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