当np≥5，且n（1-p）≥5时，就可以认为样本容量足够大，样本比例近似服从正态分布。（）
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当总体为未知的非正态分布时，当样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值的期望值为（）。
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在大样本条件下，若np≥5，且n（1-p）≥5，样本比例在置信水平（1-α）下的置信区间为 https://assets.asklib.com/psource/2015111011242315299.jpg 。（）
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当保留n位有效数字，若第n+1位数字=5且后面还有不为（）的任何数字时，无论第n位数字是奇或是偶都加1。
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当n足够大，且p与1－p不接近零时，总体率的99%可信区间的表示方法为（）
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当总体为未知的非正态分布，样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值贾的方差为总体方差的（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101516481479027.jpg
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一般来讲，当np≥5，且n（1-p）≥5时，就可以认为样本容量足够大。（）
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当有多个参数需要估计时，可以计算出多个样品容量n，为满足共同的要求，必要的样本容量一般应是（）。
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当np≥5时，二项分布变成了正态分布。
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在大样本条件下，若np≥5，且n（1-p）≥5，样本比例在置信水平（1-α）下的置信区间为（）
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当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n≥30），样本均值仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1/n。（）
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当总体为未知的非正态分布时，当样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值 https://assets.asklib.com/psource/2015101511411437099.jpg 的期望值为（）
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在大样本条件下，若np≥5，且n（1-p）≥5，样本比例在置信水平（1-α）下的置信区间为 https://assets.asklib.com/psource/2015111011301560594.jpg 。（）
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其他条件相同时，误差范围越大，样本容量就可以越小；误差范围越小，样本容量就必须越大。（）
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当Y~N（10，16）时，以样本容量n=4抽得样本平均数大于14的概率（）。
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当n足够大，且p与1－p不接近零时，总体率的95%可信区间的表示方法为（）
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当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量n小于30，此时可以用来比较样本平均数和总体平均数的差异是否显著的是（）
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二项分布取何值概率最大当(n+1)p不是整数时，教材认为取整数m，使得(n+1)p-1
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当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n ≥30），样本均值贾仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1／n（）
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总体X,Y相互独立,X~N（150,400),Y~N（125,625),从两总体中各自抽取容量为5的样本,X,Y分别为样本均值,求P{X-Y≤0}.
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在总体X~N（5,16)中随机地抽取一个容量为36的样本,则均值落在4与6之间的概率=（).
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当样本容量n﹤30且总体方差σ2未知时，平均数的检验方法是（）。
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（)的应用条件必须具备n＞50，np或n（1-p)＞5.
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当总体呈正态分布，但总体标准差σ未知，且样本容量又较小（如n≥30)时，可进行（)
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25、于给定的下面的一段python程序。已知=∙，且W为参数矩阵，X为样本矩阵，则空格中应该填入的数值是 import numpy as np 正向传播 W = np.random.randn（5, ) X = np.random.randn（10, 2) D = W.dot（X)
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