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最佳答案：设x：坏的零件个数E（x）=np=100*0.2=20 D（x）=np（1-p）=100*0.2*0.8=16所以x服从N（20,16）所求概率为1-P（x
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最佳答案：概率论中讨论随机变量序列部分和的分布渐近于正态分布的一类定理.概率论中最重要的一类定理,有广泛的实际应用背景.在自然界与生产中,一些现象受到许多相互独立的随机因
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最佳答案：是的,但是要注意大数定理的意义在于试验次数足够多,n越大,结果越精确.切比雪夫不等式只是一个定性的估计式,精度很低.
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最佳答案：中心极限定理,是概率论中讨论随机变量和的分布以正态分布为极限的一组定理.这组定理是数理统计学和误差分析的理论...林德伯格-列维定理 林德伯格-列维(Lindb
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最佳答案：设随机变量X~B(100,0.2) ,题目要求的是P{x≥30},利用1-P{x≤30},就可以求出本题答案.这是整体思路,如果需要更详细的步骤再覆我吧.祝你学
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最佳答案：f(x)=ae^(-ax)a=1/100 指数分布Ex=u=1/a Dx=ó^2=1/a^2[∑Xk-nu]/(根号n *ó) N(0,1)[∑Xk-nu]/(
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最佳答案：你是不是对 “分布的收敛等同于相关函数的逐点收敛定理”这个条件不清楚啊?这个东西的证明在一般的概率论书介绍了特征函数之后都会说几句的.对了,不是什么相关函数,应
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最佳答案：你写的有错误,标准差应当是σ/N^1/2 （其中σ是总体的标准差）,这个标准差指的是平均值的标准差,而不是N个样本的标准差.它是一个定值,不是随机变量,没有分布
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最佳答案：极限定理很多种 常用的是林德伯格列维中心极限 和德莫斯拉普拉斯中心极限 前者是看一族随机变量在满足独立同分布下的 条件要求比较高 后者 要求前者的条件下 还要
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最佳答案：读这句话,保证每台分机需要使用外线时不被占用