随机误差的分布范围被认为是±3σ，这是因为在这个范围内随机误差出现的概率在99.73%。
相似题目
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随机误差实际分布范围与误差分布规律、标准偏差估计方法和（）等有关。
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意识和物质的对立只是在非常有限的范围内才有绝对的意义，超出这个范围，起对立便是相对的，这是因为（）
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为了保证无限次的测量产生的随机误差都在规定的误差范围内，提出（）的概念.
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在系统误差和随机误差同时存在的情况下，为使求得的观测船位更可靠，应选择三天体分布范围在（）。
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若随机误差符合正态分布，且无系统误差和粗大误差，则测量结果出现在L±3σ范围内的置倍概率为（）。
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对服从正态分布的随机误差，如其分布为N（0，σ），则误差落在[−3σ，3σ]内的概率为（）。
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随机变量X～N（μ,σ2），参数μ和σ的取值范围是（）。
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已知某次物理考试非正态分布，σ=8，从这个总体中随机抽取n=64的样本，并计算得其平均分为71，那么下列成绩在这次考试中全体考生成绩均值μ的0.95的置信区间之内的有（）
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已知随机误差服从N（0，б2）分布，随机误差在（－1.96σ，1.96σ）区间内的概率是（）。
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对服从正态分布的随机误差，如其分布为N（0，1），则误差落在[−σ，σ]的概率为（）。
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如果质量特性值的分布符合正态分布，一个质量特性值落在其特性值分布中心±3σ范围内的概率是（）
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一批工件的尺寸服从正态分布，则这批零件的随机误差是6σ。
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对服从正态分布的随机误差，如其分布为N（0，σ），则误差落在[σ，2σ]内的概率为（）。
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T~N（μσ2）就可以断定这个随机变量近似地服从正态分布。
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如果在最终的物件（Final Artifact）产生之前，一个中间物件（Mediate Artifact）被用来在一定广度和深度范围内表现这个最终物件，那么这个中间物件就被认为是最终物件在该广度和深度上的（）。
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已知随机误差服从N（0，σ2）分布，随机误差落在（-1.96σ，1.96σ）区间内的概率是（），（-3σ，3σ）区间内的概率是（）。
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工序能力的量化可以用+3σ原理来确定其分布范围（）
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接受区域（acceptance region）是指在一个假设总体的概率分布中，可能接受无效假设时所能取的一切可能值所在的范围，即接收区域就是接受H0的区间，在这个范围内的任何一个数值和假设数值的差异都是属于随机误差。
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由于随机性表现在群间，样品集中，分布不均匀，代表性差，产生的抽样误差也大，同时在有周期性变动时，也应注意避免系统偏差，这是（）检验方案的特点。
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对服从正态分布的随机误差，如其分布为N（0，σ），则误差落在[3σ，3σ]内的概率为（）
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已知某次物理考试正态分布，σ=8，从这个总体中随机抽取n=64的样本，并计算得其平均分为71，那么下列成绩在这次考试中全体考生成绩均值μ的0.95的置信区间之内的有()
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对服从正态分布的随机误差，如其分布为N（0，1），则误差落在[&8722;σ，σ]的概率为（）
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在正态分布中，个体落于σ+3μ范围内的概率是（）
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已知某次物理考试非正态分布，σ=8，从这个总体中随机抽取n=64的样本，并计算得其平均分为71，那么下列成绩在这次考试中全体考生成绩均值的0.95的置信区间之内的有（）