6
下列表述中，描述的是「回归的拟合优度与残差诊断」而不是「多元线性回归」的是？
解析：「回归的拟合优度与残差诊断」与「多元线性回归」同属相关与回归，但前者强调：决定系数衡量拟合程度，残差图用于检验模型假设是否成立。
7
下列关于「数据清洗与整理」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：把异常值一律删除而不加判断。正确理解应回到定义——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。
13
下列关于「点估计与评价标准」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：只用一个样本的结果就宣称估计准确。正确理解应回到定义——用样本统计量作为总体参数的估计值，评价标准有无偏性、有效性与一致性。
22
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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在学习「条形图与直方图」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。条形图用条形长度表示定类数据的频数；直方图用矩形面积表示连续变量的频数分布。
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在学习「回归的拟合优度与残差诊断」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。决定系数衡量拟合程度，残差图用于检验模型假设是否成立。