当二项分布的n很大(如大于100),P很小时(如小于0.05),它可用()来近似。
第1题:
A.二项分布可看成泊松分布的特例
B.很小,n很大,泊松分布逼近二项分布
C.很大,n很小,二项分布逼近泊松分布
D.很小,n很大,二项分布逼近泊松分布
第2题:
假设某损失分布服从二项分布,损失概率P=0.002,风险单位的数量为N。
1.当N=1000时,期望损失为( )。
A.0.02
B.2
C.1000
D.条件不足,无法计算
参考答案:B
第3题:
第4题:
在假设检验中,如果两个总体的分布没有重叠,那么()
第5题:
AxiosX荧光光谱仪如停机时间大于24小时小于100小时,选择(),如停机时间大于100小时,选择“Normal”老化。
第6题:
当N=100时,算得t=1.96,此时结论应是()。
第7题:
已知随机变量X服从二项分布,且EX=2.4,DX=1.44,则二项分布的参数n,p的值为()。
第8题:
当随机变数Y服从N(100,100)时,以n=4抽得样本平均数大于109.8概率是()
第9题:
P<0.05,R很大时,你找到并找对了,用X来控制Y;P<0.05,R很小时,找的X是对的,但还有重要的X没找到;P>0.05,R很大时,无统计相关,应该收集更多的数据;P>0.05,R很小时,()。
第10题:
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
第11题:
0.05
0.10
0.025
0.01
第12题:
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
第13题:
A、P0.05,接受无效假设
D、P<0.01拒绝无效假设
E、P=0.01拒绝无效假设
第14题:
第15题:
满足()时,二项分布B(n,π)近似泊松分布。
第16题:
二项分布的图型,在什么情况下近似于正态分布()。
第17题:
二项分布接近泊松分布的条件是()。
第18题:
二项分布在什么情况下接近于Poisson分布()。
第19题:
设X服从二项分布,EX=2.4,DX=1.44,则二项分布的参数为().
第20题:
π或1-π小于5%,n很大时,二项分布可用Poisson分布来近似。
第21题:
正态分布
泊松分布
超几何分布
几何分布
第22题:
nP大于5时
n(1-P)大于5时
nP和n(1-P)都大于5时
远大于0.5时
远小于0.5时
第23题: