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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