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1
下列表述中，描述的是「贝叶斯公式」而不是「随机事件与样本空间」的是？
解析：「贝叶斯公式」与「随机事件与样本空间」同属概率基础，但前者强调：由先验概率和条件概率求后验概率，用于根据新证据更新判断。
2
判断：求同法通过不同场合中唯一相同的先行情况来确定因果联系。（　）
解析：这一表述符合归纳推理与类比的基本原理。
3
下列关于「一元线性回归」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：把回归斜率直接解释为因果效应。正确理解应回到定义——用一条直线描述一个自变量与因变量之间的线性关系。
4
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？
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。
5
判断：中位数对极端值不敏感，因此当数据存在异常值时它比均值更稳健。（　）
解析：中位数只取决于数据的位置，改变极端值的大小（只要不跨越中位数位置）不会改变它的取值，因此具有稳健性。
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