设随机变量X服从N（μ，σ2）分布，且P{|X-μ|&#91;1}&#93;0.95，则（）。 A: σ<1.96 B: σ<1.645 C: σ<1/1.96 D: σ<1/1.645

.部分分式展开法求F(S)逆拉氏变换‏L-1&#91;F(s)&#93; = L-1&#91;F1(s)&#93;+L-1&#91;F2(s)&#93;+…+L-1&#91;Fn(s)&#93;‏=( )‏

当自由度v→∞时，tO.05值：（）。 A: ≠l.96 B: <1.96 C: =1.96 D: >1.96 E: =2.58

对于均数μ﹑标准差为σ的正态分布，99%的变量值分布范围为 A: μ-σ～μ+σ B: μ-1.96σ～μ+1.96σ C: ∞～μ+1.96σ D: μ-2.58σ～μ+2.58σ E: ∞～μ+1.96σ

对于正态分布资料，可用于估计99%的参考值范围的是（）。 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）

若\(L&#91;f(t)&#93;=F(s)\)，\(L&#91;g(t)&#93;=G(s)\)则\(L&#91;f(t)*g(t)&#93;\)为（ ） A: \(F(s)\cdot G(s)\) B: \(F(s)+G(s)\) C: \(F(s)*G(s)\)

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）

正态分布1.96倍标准差范围外的概率（P(|x-μ|≥1.96σ)）为0.05，则( )。 A: P(x>μ+1.96σ)=0.05 B: P(x<μ-1.96σ)=0.05 C: P(x>μ-1.96σ)=0. 025 D: P(x>μ+1.96σ)=0. 025

对于正态分布资料，可用于估计99%的参考值范围的是（）。 A: A（μ-σ）～（μ+σ） B: B（μ-1.96σ）～（μ+1.96σ） C: C（μ-2.58σ）～（μ+2.58σ） D: D-∞～（μ+1.96σ） E: E0～（μ+1.96σ）

当两尾临界值u0.05=1.96时，是指（ ） A: P(U≤1.96)=0.025 B: P(U>1.96)=0.025 C: P(|U |≤1.96)=0.05 D: P(|U |>1.96)=0.05