3
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据:k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
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下列表述中,描述的是「预设谬误」而不是「归纳谬误」的是?
来自:预设谬误·易混概念辨析
单选题
解析:「预设谬误」与「归纳谬误」同属谬误与悖论,但前者强调:预设谬误把需要证明的东西偷偷当作前提,包括复杂问句、循环论证和虚假二难。
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在学习「均值、中位数、众数的选择」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。选择哪个代表值取决于数据分布形态与测量尺度。