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在实际场景中使用「数据清洗与整理」时，下列做法正确的是？

A 先明确缺失机制再决定处理方式 B 抽样框误差属于非抽样误差 C 记忆偏差在回顾式调查中尤其明显 D 匹配与回归调整可部分控制混杂

解析：实务中应先立住数据清洗与整理的判断依据：先明确缺失机制再决定处理方式。

下面关于「多元线性回归」的说法中，正确的是？

A 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。 B 相关分析需结合散点图判断形态，警惕离群点与虚假相关。 C 用多个自变量同时解释因变量，回归系数表示控制其他变量后的净效应。 D 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。

解析：本题直接考查「多元线性回归」的定义。用多个自变量同时解释因变量，回归系数表示控制其他变量后的净效应。

判断：抽样框是抽样单元的名单，抽样框不完整会直接导致样本有偏。（　）

来自：数据清洗与整理·实际应用判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合数据收集的基本原理。

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？

来自：数据清洗与整理·易混辨析单选题

A 把异常值一律删除而不加判断 B 选择偏差来自抽样或参与机制 C 重点调查针对占较大比重的少数单位 D 普查范围最全面但成本最高

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。

判断：排中律要求互相矛盾的两个命题必有一个为真，不存在第三种可能。（　）

来自：逻辑学的研究对象·经典例题解析判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。

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