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单选题
离散型随机变量~B(n,p),当n充分大,而np与nq均不很时,则~遵从()。
A
泊松分布
B
正态分布
C
二项分布
D
均匀分布
参考答案
参考解析
解析:
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考题
( 33 )有如下程序:#includeiostreamusing namespace std;class Pair{int m;int n;public:Pair ( int i , int j ) : m ( i ) , n ( j ) {}boot operator ( pair p ) const; // 须在类体外给出定义} ;int main () {Pair Al ( 3,4 ) , p2 ( 4,3 ) ; p3 ( 4,5 ) ;Cout ( plp2 ) ( P2P1 ) ( p2p3 ) ( p3p2 ) ;return 0;}运算符函数 。 operator 的功能是比较两个 Pair 对象的大小 , 当左边对象大时 , 返回 true , 否则返 回false 。 比较规则是首先比较两对象的 m 成员 , m 大者为大 ; 当 m 相等时比较 n , n 大者为大 。 程序输出 0101 ,下列对运算符重载函数的正确定义是A ) bool Pair::operator ( Pair p ) const{if ( m!=p.m ) return mp.m; return np.n;}B ) bool Pair:;operator ( Pair p ){if ( m!=p.m ) return mp.m; return np.n;}C ) bool Pair::operator ( Pair p ) const{if ( mp.m ) return true; return np.n;}D ) bool Pair:;operator ( Pair p ){if ( mp.m ) return true; return np.n;}
考题
满足下面( )条件时,可以认为抽样成数的概率分布近似正态分布。A.n≥30,np≥5,n(1-p)≥5B.n≥30,np≤5,n(1-p)≤5C.n≥30,np≥5,n(1-p)≤5D.n≥30,np≤5,n(1-p)≥5
考题
设随机变量x服从b(n,p),则( )。A.分布列:P(X=x)=(1-p) n-x (x=0,1,2,…,n)B.E(X)=npC.Var(X)=np(1-p)D.Var(X)=np(1-p)2E.Var(X)=p(1-p)
考题
设随机变量X~N(0,σ2),则对于任何实数λ,都有:
A. P(X≤λ)=P(X≥λ)
B.P(X≥λ)=P(X≤-λ)
C.X-λ~N(λ,σ2-λ2)
D.λX~N(0,λσ2)
考题
设随机变量X?N(0,σ2),则对于任何实数λ都有:
(A) P(X≤λ)=P(X≥λ)(B)P(X≥λ)= P(X≤-λ)
(C) X-λ~N(λ,σ2-λ2)(D)λX~N(0,λσ2)
考题
在实际工作中,质量特征数据不一定都是正态分布,在满足特定条件时离散型随机变量的二项分布也可近似为正态分布,这些条件包括()。A、n值很大B、p值也不是很小C、np≥9D、np(1-p)≥9
考题
从无限总体中抽取25个观测值作为样本,则p-的抽样分布()A、不是正态分布因为n﹤30B、近似正态分布因为p-总是正态分布的C、如果np≥5且n(1-P)≥5,则近似正态分布D、如果np﹥30且n(1-P)﹥30,则近似正态分布
考题
单选题满足下面( )条件时,可以认为抽样成数的概率分布近似正态分布。A
n≥30,np≥5,n(1-p)≥5B
n≥30,np≤5,n(1-p)≤5C
n≥30,np≥5,n(1-p)≤5D
n≥30,np≤5,n(1-p)≥5
考题
多选题下列关于德莫佛一拉普拉斯中心极限定理的说法,正确的是A也称为独立同分布中心极限定理B给离散型随机变量与连续型随机变量之间的转换提供了一种有效途径C它的结果表明二项分布的极限分布是正态分布D当n充分大时,近似的有x~N(np,np(1一p))E可以利用正态分布近似地计算二项分布的概率
考题
单选题离散型随机变量~B(n,p),当n充分大,而np与nq均不很时,则~遵从()。A
泊松分布B
正态分布C
二项分布D
均匀分布
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