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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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下面关于「数据清洗与整理」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「数据清洗与整理」的定义。数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
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下列关于「原假设与备择假设」的说法中,属于常见错误的是?
解析:这是初学者最常犯的错误:为了得到显著结果而反复更换原假设。正确理解应回到定义——原假设通常表示差异不存在或维持现状,备择假设是希望被证实的结论。
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在学习「抽样框与抽样误差」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。抽样框是抽样的操作名单;抽样误差源于抽到不同样本造成的随机差异。