设随机变量序列X1,X2,…,记Sn=X1+X2+…+Xn,当n充分大时,下列Sn可以用正态分布近似的有()
A.X1,X2,…都服从参数为λ的泊松分布
B.X1,X2,…独立同分布,且分布密度为Sn/n
C.X1,X2,…独立同分布于参数为p(0<p<1)的两点分布
D.X1,X2,…独立同分布于[a,b]上的均匀分布
A.X1,X2,…都服从参数为λ的泊松分布
B.X1,X2,…独立同分布,且分布密度为Sn/n
C.X1,X2,…独立同分布于参数为p(0<p<1)的两点分布
D.X1,X2,…独立同分布于[a,b]上的均匀分布
设随机变量序列X1,X2,…,记Sn=X1+X2+…+Xn,当n充分大时,下列Sn可以用正态分布近似的有( )
A.X1,X2,…都服从参数为λ的泊松分布
B.X1,X2,…独立同分布,且分布密度为Sn/n
C.X1,X2,…独立同分布于参数为p(0<p<1)的两点分布
D.X1,X2,…独立同分布于[a,b]上的均匀分布
设随机变量相互独立,,则根据列维—林德伯格(Levy-Lindberg)中心极限定理,当n充分大时,近似服从正态分布,只要( )。
A、有相同的数学期望
B、有相同的方差
C、服从同一指数分布
D、服从同一离散型分布
设随机变量序列相互独立,,则根据列维-林德贝格中心极限定理,当充分大时,近似服从正态分布,只要满足( )
A、有相同的数学期望
B、有相同的方差
C、服从同一指数分布
D、服从同一离散型分布
A、N(0 , ns 2 )
B、N(0 , s 2 )
C、N(0 , s 2/n)
D、N(0 , s 2/n2)
设总体X~N(u,σ2),若样本观测值为:
6.54, 8.20, 6.88, 9.02, 7.56,求总体均值u的置信水平为95%的置信区间,假定:(1)已知σ=1.2;(2)σ未知.
1250, 1265, 1245, 1260, 1275,假设被测温度服从正态分布N(u,σ2),试求u的置信水平为95%的置信区间.
设X1,X2,…,Xn是来自总体x的样本,总体的期望与方差未知,对总体期望EX和方差DX进行估计时,常用的无偏估计量分别是( )和( )
2.14, 2.10, 2.13, 2.15, 2.13, 2.12, 2.13, 2.10,
2.15, 2.12, 2.14, 2.10, 2.13, 2.11, 2.14, 2.11,
假设钉子的长度X服从正态分布X~N(μ,σ2),在下列两种情况下分别求出总体均值μ的置信度为90%的置信区间:
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