Python中如果变量未被赋值，则该变量的值为0。()

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 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 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（） 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。() 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 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 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: 标准差指标数值越小，则说明变量值( )。 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（）