某资料服从正态分布，理论上在μ±σ范围内的变量值个数占全部例数的（）

相似题目

• 正态分布曲线下（-∞，μ+1.96σ）范围内的面积（%）为（）

  A . 90.0 B . 92.5 C . 95，0 D . 97.5 E . 99.0

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• 设某质量特性X服从正态分布N（μσ2），则P（σμkX≤&8722；为（）。

  A . φ（k）-φ（-k） B . φ（k） C . φ（k）-φ（0） D . 2φ（k）-1

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• 某质量特性X服从正态分布N（μ，σ2），其中μ具有（）性质。

  A . μ为正态总体均值 B . μ为正态分布中心 C . X在μ附近取值的机会最小 D . X在离μ愈远处取值的机会愈小

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• 对于均数为μ、标准差为σ的正态分布，95%的变量值分布范围为（）。

  A . （μ-σ）～（μ+σ） B . （μ-1.96σ）～（μ+1.96σ） C . （μ-2.58σ）～（μ+2.58σ） D . -∞～（μ+1.96σ） E . 0～（μ+1.96σ）

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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（）。

  A . 68.27% B . 95% C . 99.73%

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• 在一般人群中，某指标不在该指标μ±2.58S内的人理论上在该人群的比例为（）

  A . 2.5% B . 5% C . 1% D . 0.5% E . 1.5%

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• 设某质量特性X服从正态分布N(μ,σ),则P(︱X-μ︱≥3σ)等于（）。

  A . 973% B . 2700ppm C . 63ppm D . 0027

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• 某资料服从正态分布，理论上在（ https://assets.asklib.com/psource/2015111610592826365.jpg -19.6s， https://assets.asklib.com/psource/2015111610592826365.jpg +1.96s）（）

  A . 95％ B . 99％ C . 68.27％ D . 97.5％ E . 96％

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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（）。

  A . 2.14% B . 13.59% C . 14.27%

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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。

  A . 正确 B . 错误

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• 设X服从均数为μ、标准差为σ的正态分布，作u=（X-μ）／σ的变量变换，则（）。

  A . u服从正态分布，且均数不变 B . u服从正态分布，且标准差不变 C . u服从正态分布，且均数和标准差都不变 D . u服从正态分布，但均数和标准差都改变 E . u不服从正态分布

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• 若X服从正态分布N（μ，σ），则下列统计量中服从标准正态分布的是（）

  A . X-μσX B . X-μσ C . X-μX D . X-μS E . X-μSX

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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

  A . 单调增大 B . 单调减少 C . 保持不变 D . 增减不变

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• 正态分布曲线下（-∞，μ，+1.96σ）范围内的面积（%）为（）

  A . 90.0 B . 92.5 C . 95.0 D . 97.5 E . 99.0

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• 某资料服从正态分布，理论上在（-2.58s, +2.58s) 范围内的变量值个数占全部例数的A．99％B．95％C．68.2

  某资料服从正态分布，理论上在(-2.58s, +2.58s) 范围内的变量值个数占全部例数的 A．99％ B．95％ C．68.2％ D．97.5％ E．96％

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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}=（).

  A．增减不定 B．单调增大 C．单调减少 D．保持不变

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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（）

  A．68.27% B．95% C．99.73%

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• 某资料服从正态分布，理论上在（-S，+S)范围内的变量值个数占全部例数的A、95％B、68．27％C、99％D、48．27％

  某资料服从正态分布，理论上在(-S，+S)范围内的变量值个数占全部例数的 A、95％ B、68．27％ C、99％ D、48．27％ E、65％

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• 设服从均数为μ，标准差为σ的正态分布，通过u xL/σ的标准化变换，则

  A．转换后变量的均数不变而标准差改变，且服从正态分布 B．转换后变量的均数改变而标准差不变，且服从正态分布 C．转换后变量的均数和标准差都改变，且服从正态分布 D．转换后变量的均数和标准差都不变，但不服从正态分布 E．转换后变量的均数和标准差都不变，且服从正态分布

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• x _~（x _+1. 96s)范围内的变量值有

  x _~(x _+1. 96s)范围内的变量值有 A.47.5% B.45. 0% C.90.0% D.95.0% E.50.0%

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• 设随机变量X与Y相互独立且分别服从正态分布N（μ,σ²)与N（μ,2σ²),其中σ是未知参数且σ

  设随机变量X与Y相互独立且分别服从正态分布N(μ,σ²)与N(μ,2σ²),其中σ是未知参数且σ＞0.记Z=X-Y. (I)求Z的概率f(z;σ²) (II)设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564587212992.png' />为来自总体Z的简单随机样本,求σ²的最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564610926348.png' /> (III)证明<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564610926348.png' />为σ²的无偏估计量.

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• 某资料服从正态分布，理论上在（-2.58s，+2.58s)范围内的变量值个数占全部例数的A．99%.B．95%.C．68.2

  某资料服从正态分布，理论上在(-2.58s，+2.58s)范围内的变量值个数占全部例数的 A．99%. B．95%. C．68.2%. D．97.5%. E．96%.

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• 在正态分布中，个体落于σ+3μ范围内的概率是（）

  A．68.26 ％ B．95.44 ％ C．99.73 ％ D．99.9999998％

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