举一反三
- 中心极限定理表明，不管总体分布如何，随着样本规模的扩大，抽样分布趋近于标准正态分布。(中财 2015年研)[br][/br][br][/br]
- 设总体X~N(a,1),根据中心极限定理可知，当样本容量n充分大时，样本均值的抽样分布服从正态分布，其分布的方差为（ ）
- 若母总体不是正态分布，平均抽样分布不一定属于正态分布；当样本容量很大时，样本平均数的抽样分布趋近于正态分布
- 根据中心极限定理可知，当样本容量充分大时，样本均值的抽样分布服从正态分布，其分布的均值为[input=type:blank,size:4][/input]。 未知类型：{'options': ['[tex=0.643x1.0]hK6dRoCn+OGpoJ7dSqNW4g==[/tex]', '[tex=0.857x1.143]7n7oFVxukNBwo3UKa1adww==[/tex]', '[tex=1.0x1.214]+33urkkz3/Nyr4sGrqM3/w==[/tex]', '[tex=1.286x2.5]4INVXVTVfBsrWE9JMX1+xLje0Npw75aMe9smcelkkhM=[/tex]'], 'type': 102}
- 中心极限定理告诉我们：无论总体服从什么分布，抽样分布均服从正态分布
内容
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根据中心极限定理可知，当样本容量充分大时，样本均值的抽样分布服从正态分布，其分布的方差为()
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如果总体是正态分布，不管样本大小如何，样本均值的抽样分布一定是正态分布。
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当v趋近于无穷大时,t分布的极限分布就是标准正态分布
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智慧职教: 中心极限定理只是针对样本均数的抽样分布而言，样本率的抽样分布并不遵循中心极限定理
- 4
从均值为[tex=0.929x1.0]os/4VljSInVMW0wABVjsVA==[/tex]方差为[tex=1.0x1.214]+33urkkz3/Nyr4sGrqM3/w==[/tex] (有限) 的任意一个总体中抽取大小为 [tex=0.643x0.786]/he/ol8BkDuTTL9yMPtH4Q==[/tex] 的样本, 则 未知类型：{'options': ['当 [tex=0.643x0.786]/he/ol8BkDuTTL9yMPtH4Q==[/tex] 充分大时, 样本均值[tex=0.857x1.143]7n7oFVxukNBwo3UKa1adww==[/tex]的分布近似遺从正态分布', '只有当 [tex=3.0x1.071]csTgv1D0dfvZqXMCPlkNLw==[/tex] 时, 样本均值 [tex=0.857x1.143]7n7oFVxukNBwo3UKa1adww==[/tex] 的分布近似昱从正态分布', '无论[tex=0.643x1.286]ZsZs11iKEvfmzDIurZth8g==[/tex]多大，样本均值[tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex]的分布都为非正态分布', '样本均值[tex=0.857x1.143]7n7oFVxukNBwo3UKa1adww==[/tex]的分布与[tex=0.643x0.786]/he/ol8BkDuTTL9yMPtH4Q==[/tex]无关'], 'type': 102}