当重复测量的测量结果是受大量、微小、独立因素影响的连续型随机变量时,其概率分布可近似为()。
第1题:
第2题:
大量经验表明,测量误差的分布服从()。
第3题:
均匀概率分布被用于()。
第4题:
大量经验表示,许多随机变量(测量值、误差)的分布服从()
第5题:
当一个过程中的某个质量特性(以连续随机变量为例)只受到一般原因变异影响时,其量值范围(或这个随机变量的取值)呈正态分布,而正态分布随机变量取值落在之间的概率为()。
第6题:
均匀分布,正态分布和指数分布()。
第7题:
均匀分布
正态分布
二项分布
对数正态分布
第8题:
正态分布
指数分布
χ<sup>2</sup>分布
均匀分布
第9题:
正态分布
指数分布
二项分布
均匀分布
第10题:
泊松分布
正态分布
均匀分布
指数分布
超几何分布
第11题:
正态分布
均匀分布
梯形分布
第12题:
指数分布
二项分布
正态分布
均匀分布
第13题:
第14题:
指数概率分布用于()。
第15题:
当重复测量的测量结果是受大量、微小、独立因素影响的连续型随机变量时,其概率分布可近似为()。
第16题:
关于中心极限定理的描述正确的是:()。
第17题:
常见的连续型随机变量分布包括()
第18题:
也称为独立同分布中心极限定理
给离散型随机变量与连续型随机变量之间的转换提供了一种有效途径
它的结果表明二项分布的极限分布是正态分布
当n充分大时,近似的有x~N(np,np(1一p))
可以利用正态分布近似地计算二项分布的概率
第19题:
几何分布(均匀分布)
超几何分布
正态分布
指数分布
t分布
第20题:
多个随机变量的平均值(仍然是一个随机变量)服从或近似服从正态分布
n个相互独立同分布随机变量,其共同分布不为正态分布或未知,但其均值μ和方差σ2都存在,则在n相当大的情况下,样本均值X—近似服从正态分布N(μ,σ2/n)
无论什么分布(离散分布或连续分布,正态分布或非正态分布),其样本均值X—的分布总近似于正态分布
设n个分布一样的随机变量,假如其共同分布为正态分布N(μ,σ2),则样本均值X—仍为正态分布,其均值不变仍为μ,方差为σ2/n
第21题:
正态分布
指数分布
x2分布
均匀分布
第22题:
正态分布
均匀分布
二项分布
泊松分布
第23题:
正态分布
均匀分布
梯形分布
高斯分布