如何计算样本的正态分布delta-搜答案-搜搜考试网

STDEV请参阅估算样本的标准偏差.标准偏差反映相对于平均值(mean)的离散程度.语法STDEV(number1,number2,...)Number1,number2,...为对应于总体样本的1到

对於概率抽样,我们可以在总体规模、允许误差、总体方差和置信水平以及经费限制等条件下,计算样本大小.但「非概率抽样」则不一样.在非概率抽样下,我们不能确保每一个个体被选取的机会均等,样本的代表性存疑；因

Minitab会自动计算并使用一个最优区间数.不过,您可以更改区间数.编辑器>编辑条形>区间区间定义区间数：选择此项将输入区间数.区间用于为绘图排序样本数据的等间距间隔.在Minitab中,直方图和点

P（5600

2σ^2/(n-1)由(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的塌方分布即(n-1)S^2/σ^2~χ^2（n-1）所以D（(n-1)S^2/σ^2）=2*(n-1)(塌方分布的特性)进一步得出结果

记住就行了,可以证明大数定理.

我算的是2/n^2,注意是(∑Xi)^2,不是∑(Xi^2)

P{X>63}=FAI((63-60)/12)=FAI（0.25）这要查表FAI是一个数学符号打不出来P{XX>56}=FAI((63-60)/12)-FAI((56-60)/12)=FAI（0.25

你可以记住这样一个结论,如果a,b相互独立,并且都服从正态分布,那么对于a,b的任意线性组合c1a+c2b(c1,c2均为常数)也服从正态分布,至于证明涉及高等数学里的知识,无非就是一个二重积分的计算

直接代公式n=1.96*1.96*6*6/(2*2).

对于标准正态分布的取样,样本均值的期望就是0,样本方差的期望有两种理一种是样本内方差的期望,也就是标准差,是1一种是样本间方差的期望,标准误,公式为：s.e.=s.d./根号n对于本题,s.d.（标准

T检验不需要正态分布的前提,检验用的是T分布再问：THX！是我看书不认真，的确只要求方差齐即可。还想请教：如果我采集1000个人的信息来了解某疾病的发病因素，筛查出来患病的有150个。采集的变量有性别

采用非参数检验里面也有相关的检验方法

P(X>200)=1-P(X200的概率基本可以认为是0而X

你具体是要算什么?如果是已知x=一个值.,求N(x),可以用px=normcdf(x,MU,SIGMA).MU为均值,SIgMUA为标准差.如果写成normcdf(x),则默认MU为0,SIgMUA为

规律：图形越矮胖,标准差越大；图形越高瘦,标准差越小正态分布图是反映数据的集中情况的,越矮胖,就是数据越不集中,标准差就越大越高瘦,就说明数据集中在某些数据周围,标准差固然就小

对於概率抽样,我们可以在总体规模、允许误差、总体方差和置信水平以及经费限制等条件下,计算样本大小.但「非概率抽样」则不一样.在非概率抽样下,我们不能确保每一个个体被选取的机会均等,样本的代表性存疑；因

第一：正态分布不存在最大值和最小值第二：面积就是概率,需要正态分布的参数就足够了（均值和方差）

我的理解是这样的,供你参考,也欢大家迎批评指正.\x0d1.不是正态分布,可以计算标准差,因为标准差的公式是固定的.\x0d但有没有意义要看实际收集的数据的用途,也就是目的.\x0d2.非正态数据的标