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1
在学习「数据清洗与整理」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。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。
2
判断：数学期望反映随机变量的平均水平，方差反映其波动程度。（　）
解析：这一表述符合概率分布的基本原理。
3
关于「数据清洗与整理」的计算与分析步骤，下列表述正确的是？
解析：这一步是数据清洗与整理判定过程的关键环节：异常值要判断是错误还是真实极值。
4
判断：指数平滑中平滑系数越大，近期数据的影响越大。（　）
解析：这一表述符合时间序列与指数的基本原理。
5
判断：加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。（　）
解析：这一表述符合描述统计的基本原理。
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