表示条件“x是大于等于5,且小于95的数”的条件表达式是 A: 5<=x>95 B: 5<=x,x<95 C: x>=5andx<95 D: x>=5and<95
表示条件“x是大于等于5,且小于95的数”的条件表达式是 A: 5<=x>95 B: 5<=x,x<95 C: x>=5andx<95 D: x>=5and<95
已知X~N（0，1），P（a≤X≤-a）=95%，则a=
已知X~N（0，1），P（a≤X≤-a）=95%，则a=
一元线性回归模型[img=488x95]17d60e32a4ae0f1.png[/img]的经典假设包括（ ）。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
一元线性回归模型[img=488x95]17d60e32a4ae0f1.png[/img]的经典假设包括（ ）。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
对总体X~N（μ，σ^2）的均值μ的置信度为95%的置信区间，是指该区间（）？ A: 平均含总体95%的值 B: 平均含样本95%的值 C: 以概率95%含μ的值 D: 以概率95%含样本值
对总体X~N（μ，σ^2）的均值μ的置信度为95%的置信区间，是指该区间（）？ A: 平均含总体95%的值 B: 平均含样本95%的值 C: 以概率95%含μ的值 D: 以概率95%含样本值
当n<30时,用样本均数估计总体均数的95%可信区间的公式为D A: `x±1.96S B: `x±t0.05，vS`x C: `x±1.96S`x D: `x±t0.05，vS`x E: `x±2.58S
当n<30时,用样本均数估计总体均数的95%可信区间的公式为D A: `x±1.96S B: `x±t0.05，vS`x C: `x±1.96S`x D: `x±t0.05，vS`x E: `x±2.58S
好和坏的隶属函数分别为[img=243x57]18034d63296cac5.png[/img]下列应识别为好的是 A: x=65 B: x=75 C: x=85 D: x=95
好和坏的隶属函数分别为[img=243x57]18034d63296cac5.png[/img]下列应识别为好的是 A: x=65 B: x=75 C: x=85 D: x=95
求由方程[img=488x95]17d609fe2bb1dfd.png[/img]所确定函数的一阶导数[img=97x168]17d609fe3daf22b.png[/img][img=376x182]17d609fe54505fd.png[/img]（）
求由方程[img=488x95]17d609fe2bb1dfd.png[/img]所确定函数的一阶导数[img=97x168]17d609fe3daf22b.png[/img][img=376x182]17d609fe54505fd.png[/img]（）
已知某批25个小麦样本的平均蛋白质含量x ̅ 和σ，则其在95%置信度下的蛋白质含量的点估计L=（） A: x ̅±u_0.05 σ B: x ̅±t_0.05 σ C: x ̅±u_0.05 σ_x ̅ D: ????±????0.05????????x ̅±t_0.05 σ_x ̅
已知某批25个小麦样本的平均蛋白质含量x ̅ 和σ，则其在95%置信度下的蛋白质含量的点估计L=（） A: x ̅±u_0.05 σ B: x ̅±t_0.05 σ C: x ̅±u_0.05 σ_x ̅ D: ????±????0.05????????x ̅±t_0.05 σ_x ̅
用OLS估计经典线性模型[img=488x95]17d60e2ddb2502a.png[/img]，则样本回归直线通过的点是（ ）。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
用OLS估计经典线性模型[img=488x95]17d60e2ddb2502a.png[/img]，则样本回归直线通过的点是（ ）。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
表示条件“x是大于等于5，且小于95的数”的条件表达式是
表示条件“x是大于等于5，且小于95的数”的条件表达式是