X落在正态分布（-∞，μ-2σ)内的概率为（)。
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在均数为μ，标准差为σ的正态总体中随机抽样，｜X-μ｜≥（）的概率为0．05
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在均数为μ，标准差为σ的正态总体中随机抽样，｜X-μ｜≥（）的概率为0．05（）https://assets.asklib.com/psource/2015111614250194764.jpg
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设某质量特性X服从正态分布N（μσ2），则P（σμkX≤&8722；为（）。
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正态分布总体样本落在［μ－3σ，μ＋3σ］区间的概率约为（）左右。
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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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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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正态随机变量X的观测值落在距均值的距离为2倍标准范围内的概率约为( )。
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随机变量X服从正态分布，其观测值落在距均值的距离为1倍标准差范围内的概率为()
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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[σ，2σ]内的概率为（）。
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设随机变量X服从正态分布N（μ，σ2），则随着σ的增大，概率P｛x-μ
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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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随机变量x服从正态分布，其观测值落在距均值的距离为l倍标准差范围内的概率为()。
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在均数为μ，标准差为σ的正态总体中随机抽样，x-，μ≥（）的概率为5%
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在正态分布情况下，工序加工产品的质量特性值落在6σ范围内的概率或可能性约为（）
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2、按正态分布规律，测量值 x 出现在 μ-σ ≤ x ≤ μ+σ 区间的概率
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设随机变量X服从正态分布（μ，σ^2)，则随着σ增大，概率P{|X-μ|＜σ}=（).
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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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在运用正态分布原理对产品的质量特性进行分析时，若落在（μ－3σ，μ＋3σ)中的数据（样品)为合格品，则不合格品出现的概率约为（)
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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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随机变量X服从正态分布，其观测值落在距均值的距离为l倍标准差范围内的概率为（）
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正态分布2.58倍标准差范围外的概率（P（x-μ|≥2.58σ)）为0.01，则（)。
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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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