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A、二點(diǎn)分布(0-1分布)是二項(xiàng)分布的特例
B、當(dāng)n很大而p又很小時(shí),二項(xiàng)分布可用參數(shù)λ=np的泊松分布近似
C、當(dāng)N很大而M/N很小是,超幾何分布趨于二項(xiàng)分布
D、當(dāng)n>30時(shí),不管p大小,二項(xiàng)分布的概率都可用正態(tài)分布來近似計(jì)算
E、當(dāng)n無限增大時(shí),二項(xiàng)分布趨近于正態(tài)分布
A、它又稱為隨機(jī)變量的均值
B、它表示該隨機(jī)變量所有可能取值的平均水平
C、它度量的是隨機(jī)變量的離中趨勢(shì)
D、任一隨機(jī)變量都存在一個(gè)有限的數(shù)學(xué)期望
E、它與加權(quán)算術(shù)平均數(shù)的不同之一是它以概率或分布密度為權(quán)數(shù)
A、只有當(dāng)總體服從正態(tài)分布時(shí),樣本均值才會(huì)趨于正態(tài)分布
B、只要樣本容量n充分大,隨機(jī)事件出現(xiàn)的頻率就等于其概率
C、無論樣本容量n如何,二項(xiàng)分布概率都可以用正態(tài)分布近似計(jì)算
D、不論總體服從何種分布,只要樣本容量n充分大,樣本均值趨于正態(tài)分布
A、0.125
B、0.25
C、0.375
D、0.5
A.P(A+B)=P(A)+P(B)
B.P(A)=1-P(B)
C.P(AB)=0
D.P(A|B)=0
最新試題
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