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Python中如果变量未被赋值,则该变量的值为0。()

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当一组数据中各个变量值的频数相等时,该变量的 一组变量值中,哪一项将随变量值均增加m而不变 一组变量值中,哪一项将随变量值均增加m而不变 一组变量值中,哪一项将随变量值均增加m而不变?(  ) 已知n对变量值的相关系数r>0,则回归系数 已知n对变量值的相关系数r>0,则回归系数() 已知n对变量值的相关系数r>0,则回归系数 按照变量值的性质,可将变量分为() 平均差数值越小,则: 反映变量值越分散,平均数代表性越大|反映变量值越分散,平均数代表性越小|反映变量值越集中,平均数代表性越大|反映变量值越集中,平均数代表性越小 将某一变量的变量值按照从小到大顺序排列,位于中心的变量值称为() 若已知变量数列巾各组的变量值与各组的变量值总和,计算其平均数,应采用 凡是一个变量相邻的两个变量值之间可以继续分割,取得新的变量值,那么,这样的变量称为连续变量。() 组距式分组适用于(): 一切变量|所有离散型变量|离散变量且变量值变动幅度很小|离散变量且变量值变动幅度较大|连续变量 如果在过程中声明变量,则只有该过程的代码可以访问或更改变量值,此时变量具有()作用域,并被称为()变量。如果在过程之外生命变量,则该变量可以被脚本中所有过程所识别,此时变量具有()级作用域称为()变量 标准差指标数值越小,则说明变量值( )。 标准差指标数值越小,则说明变量值( )。 标准差指标数值越小,则反映变量值: 各变量值之间差异程度越大,分布中心指标对各个变量值的代表性 根据既定的外生变量值来求得内生变量值的分析方法,被称为()   某数列变量值平方的平均数等于25,而变量值平均数的平方等于9,则标准差为()
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