标准正态分布的方差通常被定义为()
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来自正态总体且方差齐的多个独立样本均数比较时,通常采用的统计方法为()
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对于明显偏离正态性和方差不齐的资料,通常选用的处理方法是()
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在测验理论中,效度被定义为在一组测量中,与测量目标有关的真实方差与()的比率。
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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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在进行网络规划设计时,正态衰落方差取值为8dB情况下,通常要留出()dB的裕量才能保证76%的边缘覆盖率。
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对于明显偏离正态性和方差不齐的资料,通常选用的处理方法是()方差分析中方差齐性检验常用的方法是()
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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,只要样本容量n足够大(通常要求n,≥30),样本均值 https://assets.asklib.com/psource/2015111011194425380.jpg 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,样本容量n足够大(通常要求n≥30)时,样本均值 https://assets.asklib.com/psource/2015101511413756802.jpg 的方差为总体方差的() https://assets.asklib.com/psource/2015101511421171082.jpg
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标准化处理是将变量值转化为数学期望为O,方差为1的标准化数值,其变量服从的分布是()。
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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Untitled-1_clip_image020_0001.gif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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标准正态分布的均数与标准方差分别为
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()假定投资组合中各种风险因素的变化服从特定的分布(通常为正态分布),然后通过历史数据分析和估计该风险因素收益分布方差一协方差、相关系数等。
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标准的ShEwhArt控制图表假设一个样件的方差分布是()
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联合分布又被称为标准方差。()
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以标准差或方差度量投资风险的基础,是投资收益率呈正态分布或近似正态分布。(5.0分)
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总体X服从期望为μ,标准差为σ的正态分布;从总体中取n个样本,这n个样本均值的期望值E和方差D分别为:
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令(e<sub>t</sub>:t=-1,0,1,...为均值为0和方差为1的独立同分布随机变量序列。定义如下随机过程: (i)
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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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16、标准正态分布的平均数和方差分别是()
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对于明显偏离正态性和方差不齐的资料,通常选用的处理方法是(),方差分析中方差齐性检验常用的方法是()
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标准方差又被称为联合分布。()
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