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正态分布是—个族分布 各个正态分布根据他们的均值和标准差不同而不同 N(μ,σ2)中均值和方差都是总体的均值和方差,而不是样本的均值和方差 总体的参数在实际问题中是不知道的,但是可以用样本的均值和样本的标准差来估计总体的均值和总体的标准差 以上说法都正确
Logitic回归属于逻辑分布,Probit回归属于正态分布 Logitic回归属于正态分布,Probit回归属于逻辑分布 Logitic回归和Probit回归均属于正态分布 Logitic回归和Probit回归均属于逻辑分布
二项分布图的形态取决于π与n,高峰在μ=nπ处 二项分布图当π接近0.5时,图形是对称的 二项分布图当π离0.5越远,对称性越差 二项分布图当π远离0.5时,随着n的增大,分布趋于对称 二项分布图当n趋向于无穷大,二项分布近似于正态分布
二项分布图当π离0.5越远,对称性越差 二项分布图当π接近0.5时,图形是对称的 二项分布图的形态取决于π与n,高峰在μ=nπ处 二项分布图当n趋向于无穷大,二项分布近似于正态分布 二项分布图当π远离0.5时,随着n的增大,分布趋于对称
均匀分布为对称分布 标准正态分布曲线与横坐标轴永不相交, 正态分布相对于y轴对称 正态分布曲线越窄,标准差越大
二项分布图当π离0.5越远,对称性越差 二项分布图当π接近0.5时,图形是对称的 二项分布图的形态取决于π与n,高峰在μ=nπ处 二项分布图当n趋向于无穷大,二项分布近似于正态分布 二项分布图当π远离0.5时,随着n的增大,分布趋于对称
正态分布是一个族分布 各个正态分布根据他们的均值和标准差不同而不同 N(μ,σ)中均值和方差都是总体的均值和方差,而不是样本的均值和方差 总体的参数在实际问题中是不知道的,但是可以用样本的均值和样本的标准差来估计总体的均值和总体的标准差 以上说法都正确
LOGITIC回归属于逻辑分布,PROBIT回归属于正态分布 LOGITIC回归属于正态分布,PROBIT回归属于逻辑分布 LOGITIC回归和PROBIT回归均属于正态分布 LOGITIC回归和PROBIT回归均属于逻辑分布
正态分布的算术平均数和几何平均数相等 正态分布的算术平均数和中位数相等 正态分布的中位数和几何平均数相等 正态分布的算术平均数、中位数、几何平均数均相等
无论总体分布为何种分布,样本的抽样分布都服从正态分布 在总体分布为正态分布的情况下,大样本的抽样分布为正态分布 在总体分布为非正态分布的情况下,大样本的抽样分布为正态分布 在总体分布为正态分布的情况下,小样本的抽样分布为正态分布 在总体分布为非正态分布的情况下,小样本的抽样分布为非正态分布
正态分布是一个族分布 各个正态分布根据他们的均值和标准差不同而不同 N(μ,σ2)中均值和方差都是总体的均值和方差,而不是样本的均值和方差 总体的参数在实际问题中是不知道的,但是可以用样本的均值和样本的标准差来估计总体的均值和总体的标准差 以上说法都正确
是对称分布 正负3个标准差之间包括95%的面积 是一族分布 正态分布可以用于确定题目的难易度
t分布与梯形分布特征相似 t分布与标准正态分布图特征相同 标准正态分布是t分布的特殊形式式 t分布与均匀分布图型相似
正态分布是描述离散型随机变量的一种重要概率分布 整个曲线下的面积为l 关于x=u对称,在x=u处曲线最高 当u=0,σ=1时,称正态分布为标准正态分布 若固定u,σ大时,曲线瘦而高
正态分布是描述离散型随机变量的一种重要概率分布 整个曲线下的面积为1 关于x=u对称,在x=u处曲线最高 当u=o,σ=1时,称正态分布为标准正态分布 若固定u,σ大时,曲线瘦而高
σ越大,分布越集中;σ越小,分布越分散 质量特性X在μ附近取值的机会不一定最大 σ越大,分布越分散;σ越小,分布越集中 μ不是正态分布的中心