如果变量x 的平均数和标准差是X，s，若每个变量值都加一个常数4，变成新的变量为y，那么y 的平均数和标准差是

X±2.58S包括变量值的（）.

正态分布曲线下，X±1.96S的范围包括全部变量值的百分数是（）

如果随机变量X是离散型，每个值发生概率之和等于（ ）。

在平均数指数体系中，编制关于变量值水平x的指数时，通常引入的同度量因素是（）

如果掌握各组标志总量和各组变量值时，计算平均数应采用（）。

在同一数列中，若各变量值不等，则几何平均数（G）与算术平均数（X）比较有（）。

具有数量变异特点的标志和指标都是变量，变量的数值表现就是变量值，所以（）。

如果回归变差等于总变差，说明两个变量x和y之间完全相关。

10个人随机地进入15个房间（每个房间容纳的人数不限），若随机变量X表示有人的房间数，则X的数学期望为（）。

如果所有变量值的频数都减少为原来的1/5，而变量值仍然不变，那么算数平均数（）

若随机变量x～N（2.5，22），标准化后其均数与标准差分别为：

如果变量x的平均数和标准差是，s，若每个变量值都加一个常数5，并称新的变量为y，那么y的平均数和标准差是

已知变量X和变量Y间的皮尔逊积差相关系数为r，现在将变量X中的每个值都加上一个常数C，并重新计算X和Y间的相关得到相关系数为r，那么r和r之间的关系为

为研究两类病人的红细胞总体水平有无差别，分别测定30例甲类病人和25例乙类病人的红细胞数，计算得其均数X₁和X₂，标准差S₁和S₂（α=0.05）。其对应的变量和统计资料类型是（）

X±2.58S包括变量值的

一个总体的平均数和标准差是μ=60，σ=30，P（X＞50)是（不查表)（)A．0.1293B．0.3707C．0.6293D．0

两个独立的Possion分布变量Xl（服从均数为μ₁的Possion分布）及X₂（服从均数为μ₂的Possion分布）之和的总体标准差是（）。

“若两个随机变虽在统计上独立，则两者的相关系数为零。但反之未必成立。也就是说，等相关不意味着统计独立性。然而，如果两个变量都是正态分布的，则零相关必然意味着统计独立性。”试利用下面的两个正态分布变量K和x的联合概率密度函数(又称双变量正态概宰密度函数，bivariatenormalprobabilitydensityfunction)来证明这一命题。

若频数分布各变量值扩大2倍，而频数都减少为原来的1/3，则平均数（）

如果变量数列中变量值较小组的次数分布较多，则计算出来的算术平均数（）

标准差是其各变量值对其算数平均数的（）

标准差是表示一组性质相同的变量值的（)指标。