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已知二项分布 ξ ∼ B ( n , p ) ,且 E ξ = 7 , ...

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二点分布(0-1分布)是二项分布的特例  当n很大而p又很小时,二项分布可用参数λ=np的泊松分布近似  当N很大而M/N很小是,超几何分布趋于二项分布  当n>30时,不管p大小,二项分布的概率都可用正态分布来近似计算  当n无限增大时,二项分布趋近于正态分布  
二项分布可检验两组数据内部构成的不同  二项分布可检验两组率有无统计学意义  当nπ或(1-π)<5时,可用正态近似法处理二项分布问题  当n<40时,不能用二项分布  以上都不对  
n=4,p=0.6  n=6, p=0.4  n=8,p=0.3  n=24,p=0.1  
二项分布可检验两组数据内部构成的不同  二项分布可检验两组率有无统计学意义  当nπ或(1-π)<5时,可用正态近似法处理二项分布问题  当n<40时,不能用二项分布  以上都不对  
用二项分布的概率近似计算超几何分布的概率  用超几何分布的概率近似计算二项分布的概率  用二项分布的概率近似计算泊松分布的概率  用泊松分布的概率近似计算二项分布的概率  用正态分布的概率近似计算二项分布的概率  
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  
n=4,p=0.6  n=2.4,p=1.44  n=6,p=0.4  n=6,p=0.6  
可用泊松分布代替二项分布计算概率  可用正态分布代替二项分布  可用t分布代替二项分布  只能用二项分布  以上均不对  
若n增大,P(x)与P(n-x)的差减少  若n增大,二项分布图形接近正态分布  若接近0.5,二项分布图形接近正态分布  若nπ>5,二项分布图形接近正态分布  二项分布中的n很大,π很小,则可用泊松分布近似二项分布  
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  
n=4;p=0.6  n=6;p=0.4  n=8;p=0.3  n=24;p=0.1  
n=4,p=0.6  n=6,p=0.4  n=8,p=0.3  n=24,p=0.1  
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π离0.5越远,对称性越差  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  

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