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在学习「分类变量与虚拟变量」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：分类变量与虚拟变量·典型例题解析单选题

A 为每个类别都设一个虚拟变量 B 决定系数越高不代表模型越正确 C 回归方程必须配合决定系数与残差诊断 D 先画散点图再算相关系数

解析：这是典型的误解。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：二项分布描述 n 次独立重复试验中成功次数，参数为 n 与 p。（　）

来自：数学期望与方差·计算与分析步骤判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合概率分布的基本原理。

下面关于「参数与统计量」的说法中，正确的是？

来自：参数与统计量·典型例题解析单选题

A 参数描述总体，通常未知且固定；统计量描述样本，随样本变化而变化。 B 四种测量尺度决定了数据能做哪些运算，进而决定可用的统计方法。 C 完整统计工作包括统计设计、数据收集、整理与分析、推断与决策五个环节。 D 总体是研究对象的全体，个体是构成总体的每个单位，样本是被抽取的部分个体。

解析：本题直接考查「参数与统计量」的定义。参数描述总体，通常未知且固定；统计量描述样本，随样本变化而变化。

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·实际应用单选题

A 决定系数越高不代表模型越正确 B 相关系数只适用于线性关系 C 把回归斜率直接解释为因果效应 D 需检查多重共线性

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。

判断：总体是研究对象的全体，样本是从总体中抽取的部分个体集合。（　）

来自：统计学的研究对象·定义与要点判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合统计学与数据的基本原理。

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