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在实际场景中使用「贝叶斯公式」时，下列做法正确的是？

来自：贝叶斯公式·实际应用单选题

A 不可能事件的概率为 0 B 常与树形图配合使用 C 主观概率用于无法重复的情形 D 后验 ∝ 先验 × 似然

解析：实务中应先立住贝叶斯公式的判断依据：后验 ∝ 先验 × 似然。

在学习「离散程度指标」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：离散程度指标·典型例题解析单选题

A 只比较均值而不比较离散程度 B 偏度 < 0 为左偏 C 中位数不受极端值影响 D 组距与组数要兼顾信息量与稳定性

解析：这是典型的误解。衡量数据分散程度的指标包括极差、方差、标准差与四分位距。

判断：均值对极端值敏感，中位数对极端值稳健。（　）

来自：均值、中位数、众数的选择·实际应用判断题

A 正确 B 错误

解析：这一表述符合描述统计的基本原理。

在学习「事件的独立性」时，下列哪一项属于应当避免的错误认识？

来自：事件的独立性·定义与要点单选题

A 互斥事件加法直接相加 B 看到两个事件没有因果关系就判定它们独立 C 主观概率用于无法重复的情形 D 古典概型要求结果等可能且有限

解析：这是典型的误解。若 P(AB) = P(A)P(B)，则称事件 A 与 B 相互独立。

下列表述中，描述的是「划分与划分的规则」而不是「概念的限制与概括」的是？

来自：划分与划分的规则·易混概念辨析单选题

A 限制是增加内涵、缩小外延；概括是减少内涵、扩大外延。 B 划分是把一个属概念分成若干种概念，以明确其外延的逻辑方法。 C 定义由被定义项、定义项和定义联项构成，最常用的是属加种差法。 D 按外延可分单独词项与普遍词项，按内涵可分集合词项与非集合词项。

解析：「划分与划分的规则」与「概念的限制与概括」同属概念、词项与定义，但前者强调：划分是把一个属概念分成若干种概念，以明确其外延的逻辑方法。

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