标准正态分布就是平均数为0、方差为1的正态分布。A. 正确B. 错误

设随机变量X,Y分别服从正态分布，那么(X,Y)是().A. 二维正态随机变量B. 二维随机变量，但不一定是二维正态随机变量C. 二维随机变量，但不可能是二维正态随机变量D. 不是二维随机变量

对两个类别进行相关性度量的统计量有（）A. 变异系数B. ϕ系数C. 偏态系数D. V系数E. 列联系数

设 eta_n sim b(n, p) (0 A. Phi((n varepsilon)/(sqrt(np(1-p))))B. Phi((varepsilon)/(sqrt(np(1-p))))C. 2Phi((varepsilon)/(sqrt(np(1-p)))) - 1D. 2Phi(varepsilon sqrt((n)/(p(1-p)))) - 1

相关系数r为0表示什么？A. 两个变量之间没有任何关系B. 两个变量之间不存在线性相关关系C. 两个变量之间存在因果关系D. 两个变量之间存在非线性相关关系

某校20名学生的数学成绩xi（i=1，2，•••，20）和知识竞赛成绩yi（i=1，2，•••，20）如下表： 学生编号i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 数学成绩xi 100 99 96 93 90 88 85 83 80 77 知识竞赛成绩yi 290 160 220 200 65 70 90 100 60 270 学生编号i 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 数学成绩xi 75 74 72 70 68 66 60 50 39 35 知识竞赛成绩yi 45 35 40 50 25 30 20 15 10 5 计算可得数学成绩的平均值是overline(x)=75，知识竞赛成绩的平均值是overline(y)=90，并且sum_(i=1)^20({（{x)_(i)-overline(x)）}^2}=6464，sum_(i=1)^20({（{y)_(i)-overline(y)）}^2}=149450，sum_(i=1)^20(（{x)_(i)-overline(x)）}（(y)_(i)-overline(y)）=21650．（1）求这组学生的数学成绩和知识竞赛成绩的样本相关系数（精确到0.01）；（2）设N∈N*，变量x和变量y的一组样本数据为(（xi，yi）|i=1，2，•••，N)，其中xi（i=1，2，•••，N）两两不相同，yi（i=1，2，•••，N）两两不相同．记xi在(xn|n=1，2，•••，N)中的排名是第Ri位，yi在(yn|n=1，2，•••，N)中的排名是第Si位，i=1，2，•••，N．定义变量x和变量y的“斯皮尔曼相关系数”（记为ρ）为变量x的排名和变量y的排名的样本相关系数．（i）记di=Ri-Si，i=1，2，•••，N．证明：ρ=1-(6)/(N（(N)^2-1）)sum_(i=1)^N({d)_(i)^2}；（ii）用（i）的公式求得这组学生的数学成绩和知识竞赛成绩的“斯皮尔曼相关系数”约为0.91，简述“斯皮尔曼相关系数”在分析线性相关性时的优势．注：参考公式与参考数据．r=(sum_(i=1)^n)/(（(x)_{i-overline{x)）}（(y)_(i)-overline(y)）}(sqrt(sum_{i=1)^n{{（{x)_(i)-overline(x)）}^2}sum_(i=1)^n({（{y)_(i)-overline(y)）}^2}}}；sum_(k=1)^n({k)^2}=(n（n+1）（2n+1）)/(6)；sqrt(6464×149450)≈31000．

24. (4.0分) 设X服从标准正态分布，且有 Phi(1.96)=0.975，则 P(|X|>1.96)=__.

设随机变量X的概率密度函数是 f(x)= (1)/(sqrt(pi)) e^-x^2 + 4x - 4，则有()。A. X sim N(2,1)B. X sim N(4,1/4)C. X sim N(0,1)D. X sim N(2,1/2)

用来表示成倍数关系定量资料集中趋势的恰当指标是A. 众数B. 中位数C. 算术均数D. 几何均数E. 调和均数

33.（2.0分）设X服从标准正态分布，且有Φ(1.96)=0.975，则P(|X|>1.96)=____.