根据正态分布的性质，随机变量落在平均数两侧1个标准差范围内的概率为（）。

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正态分布的数值变量资料的描述用哪两个

平均数和中位数方差和标准差平均数和标准差

随机变量x服从正态分布其观测值落在距均值的距离为l倍标准差范围内的概率为

0．68 0．95 0．9973 0．97

随机变量X服从正态分布其观测值落在距均值的距离为1倍标准差范围内的概率为

0.68 0.95 0.9973 0.97

正态分布图中标准偏差是fx曲线的形状参数标准差越大曲线高而窄随机变量在平均值附近出现的密度越大

随机变量X服从正态分布其观测值落在距均值的距离为1倍标准差范围内的概率为

0.68 0.95 0.9973 0.97

正态随机变量X的观测值落在距均值的距离为2倍标准差范围内的概率约为

68% 95% 32% 50%

关于区间估计原理正确的是

在其他条件相同的情况下，置信概率越大置信区间也越大在其他条件相同的情况下，置信概率越大置信区间越小根据正态分布的性质随机变量落在平均数两侧1个标准差范围内的概率为68.3% 根据正态分布的性质随机变量落在平均数两侧1个标准差范围内的概率为95.45% 当置信概率为95%时，意味着估计的可靠性为95%

正态随机变量x的观测值落在距均值的距离为3倍标准差范围内的概率约为

68% 95% 99% 50%

下列关于正态分布曲线的说法正确的是

关于x=μ对称，在x=μ处曲线最高若固定σ，随μ值不同，曲线位置不同若固定μ，随σ值不同，曲线肥瘦不同整个曲线下面积为1/2 正态随机变量X落在距均值1倍标准差范围内的概率约是68%

下列统计指标是反映1个随机变量观测值系列的离散程度

平均数中位数标准差正态分布

正态分布的概率密度函数总体标准差σ愈大曲线低而宽随机变量在平均值μ附近出现的密度愈小总体标准差σ愈

随机变量X服从正态分布其观测值落在距均值的距离为1倍标准差范围内的概率为

0.95 0.97 0.68 0.9973

对于正态分布的曲线以下描述正确的是

总体标准差σ愈大，曲线低而宽，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈小总体标准差σ愈小，曲线高而窄，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈大 μ＝0、σ＝1时，称为标准正态分布曲线以平均值为轴，左右两侧对称

随机变量X服从正态分布其观测值落在距均值的距离为2倍标准差范围内的概率约为