X落在正态分布(-∞,μ-2σ)内的概率为()。 A: 0.95 B: 0.9545 C: 0.02275 D: 025
X落在正态分布(-∞,μ-2σ)内的概率为()。 A: 0.95 B: 0.9545 C: 0.02275 D: 025
若x~N(20,4),则P(x<22)等于()。 A: 0.0455 B: 0.02275 C: 0.84135 D: 0.9545
若x~N(20,4),则P(x<22)等于()。 A: 0.0455 B: 0.02275 C: 0.84135 D: 0.9545
如果X服从正态分布N(μ,σ^2),则P{│X-μ│1.96σ}=() A: 0.6826 B: 0.95 C: 0.9545 D: 0.9973
如果X服从正态分布N(μ,σ^2),则P{│X-μ│1.96σ}=() A: 0.6826 B: 0.95 C: 0.9545 D: 0.9973
设随机变量X服从正态分布N(3,4),则[img=98x25]18035344c8715c2.png[/img]( ) A: 0.97725 B: 0.3023 C: 0.6977 D: 0.9545
设随机变量X服从正态分布N(3,4),则[img=98x25]18035344c8715c2.png[/img]( ) A: 0.97725 B: 0.3023 C: 0.6977 D: 0.9545
当置信度等于( )时,抽样极限误差等于抽样平均数的标准差。 A: 0.6826 B: 0.9974 C: 0.9545 D: 0.9500
当置信度等于( )时,抽样极限误差等于抽样平均数的标准差。 A: 0.6826 B: 0.9974 C: 0.9545 D: 0.9500
对400 名大学生抽取19% 进行不重复抽样调查,优等生比重为20%, 概率为 0.9545,优等生比重的极限抽样误差为
对400 名大学生抽取19% 进行不重复抽样调查,优等生比重为20%, 概率为 0.9545,优等生比重的极限抽样误差为
测定误差标准差为0.03,当置信系数为2时,则落在[-0.06,0.06]之间的概率为( ) A: 0.9545 B: 0.9500 C: 0.6830 D: 0.9900
测定误差标准差为0.03,当置信系数为2时,则落在[-0.06,0.06]之间的概率为( ) A: 0.9545 B: 0.9500 C: 0.6830 D: 0.9900
对400名大学生抽取19%进行不重复抽样调查,优等生比重20%,概率为0.9545,优等生比重的抽样极限误差为( )
对400名大学生抽取19%进行不重复抽样调查,优等生比重20%,概率为0.9545,优等生比重的抽样极限误差为( )
假定抽样单位数为400,抽样平均数为300和30,相应的变异系数为50%和20%,试以0.9545的概率计算出的抽样极限误差分别是()。
假定抽样单位数为400,抽样平均数为300和30,相应的变异系数为50%和20%,试以0.9545的概率计算出的抽样极限误差分别是()。
对400名大学生抽取19%进行不重复抽样调查,优等生的比重为20%。若概率为0.9545,则优等生比重的抽样极限误差为() A: 4.0% B: 4.13% C: 9.18% D: 8.26%
对400名大学生抽取19%进行不重复抽样调查,优等生的比重为20%。若概率为0.9545,则优等生比重的抽样极限误差为() A: 4.0% B: 4.13% C: 9.18% D: 8.26%