你可能感兴趣的试题
X-μσX x-μσ X-μX X-μS x-μSX
PL=Ф[(LSL-μ)/σ] PL=1-Ф[(LSL-μ)/σ] PU=Ф[(USL-μ)/σ] PU=1-Ф[(USL-μ)/σ]
X-μσX X-μσ X-μX X-μS X-μSX
服从正态分布 服从X分布 当n足够大,且P和1-P均不太小,P的抽样分布逼近正态分布 服从t分布 服从μ分布
X2+Y2服从X2(2)分布 X-Y服从N(0,2)分布 (X,-Y)不一定服从正态分布.
若(X,Y)服从二维正态分布,则X-Y服从一维正态分布 若(X,Y)都服从正态分布,则X-Y也服从正态分布 若(X,Y,Z)服从多维正态分布,则X,Y,Z相互独立与它们两两不相关等价 若X,Y相互独立且都服从于正态分布,则X+Y也服从正态分布
X+Y服从正态分布 X2+Y2服从χ2分布 X2和Y2都服从χ2分布 X2/Y2服从F分布
块料面积一定不再是正态分布 块料面积仍是正态分布 块料面积通常会是双峰分布 块料面积一定是指数分布
μ为正态总体均值 μ为正态分布中心 X在μ附近取值的机会最小 X在离μ愈远处取值的机会愈小
服从正态分布 服从X2分布 当n足够大,且P和1-P均不太小,P的抽样分布逼近正态分布 服从t分布 服从μ分布
X+Y服从正态分布 X2+Y2服从χ2分布 X2和Y2都服从χ2分布 X2/Y2服从F分布
服从正态分布 服从X2分布 当n足够大,且P和1-P均不太小,P的抽样分布逼近正态分布 服从t分布 服从μ分布
φ(k)-φ(-k) φ(k) φ(k)-φ(0) 2φ(k)-1
x1,x2,x3,…,xn服从正态分布,且分布的参数相同,则服从正态分布 x1,x2,x3,…,xn服从正态分布,且均值相同,方差不同,则服从正态分布 只有当x1,x2,x3,…,xn服从正态分布时,其均值才服从正态分布 无论x1,x2,x3,…,xn服从任何分布,其均值都服从正态分布