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        1. 若某一正態(tài)分布的期望和方差分別為2和4,則這一正態(tài)曲線的表達(dá)式為___________.

          φμ,σ(x)=(-∞<x<+∞).

          練習(xí)冊(cè)系列答案
          相關(guān)習(xí)題

          科目:高中數(shù)學(xué) 來源: 題型:

          某市一次全市高中男生身高統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示:全市100 000名男生的身高服從正態(tài)分布N(168,16).現(xiàn)從某學(xué)校高三年級(jí)男生中隨機(jī)抽取50名測(cè)量身高,測(cè)量發(fā)現(xiàn)被測(cè)學(xué)生身高全部介于160cm和184cm之間,將測(cè)量結(jié)果按如下方式分成6組:第一組[160,164],第二組[164,168],…,第6組[180,184],如圖是按上述分組方法得到的頻率分布直方圖.
          (Ⅰ)試評(píng)估該校高三年級(jí)男生在全市高中男生中的平均身高狀況;
          (Ⅱ)求這50名男生身高在172cm以上(含172cm)的人數(shù);
          (Ⅲ)在這50名男生身高在172cm以上(含172cm)的人中任意抽取2人,該2人中身高排名(從高到低)在全市前130名的人數(shù)記為ξ,求ξ的數(shù)學(xué)期望.
          參考數(shù)據(jù):
          若ξ-N(μ+?2).則
          P(μ-?<ξ≤μ+?)=0.6826,
          P(μ-2?<ξ≤μ+2?))=0.9544,
          P(μ-3?<ξ≤μ+3?)=0.9974.

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          科目:高中數(shù)學(xué) 來源: 題型:

          關(guān)于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分析,有以下幾個(gè)結(jié)論,其中正確的個(gè)數(shù)為( 。
          ①將一組數(shù)據(jù)中的每個(gè)數(shù)據(jù)都減去同一個(gè)數(shù)后,期望與方差均沒有變化;
          ②在線性回歸分析中,相關(guān)系數(shù)r越小,表明兩個(gè)變量相關(guān)性越弱;
          ③已知隨機(jī)變量ξ服從正態(tài)分布N(5,1),且P(4≤ξ≤6)=0.6826,則P(ξ>6)=0.1587;
          ④某單位有職工750人,其中青年職工350人,中年職工250人,老年職工150人.為了了解該單位職工的健康情況,用分層抽樣的方法從中抽取樣本.若樣本中的青年職工為7人,則樣本容量為15人.
          A、1B、2C、3D、4

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          科目:高中數(shù)學(xué) 來源:設(shè)計(jì)選修數(shù)學(xué)-2-3人教A版 人教A版 題型:022

          若某一正態(tài)分布的期望和方差分別為2和4,則這一正態(tài)曲線的表達(dá)式為_________.

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          科目:高中數(shù)學(xué) 來源:2013-2014學(xué)年河北省高三下學(xué)期二調(diào)考試?yán)砜茢?shù)學(xué)試卷(解析版) 題型:選擇題

          關(guān)于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分析,以下幾個(gè)結(jié)論,其中正確的個(gè)數(shù)為( )

          ①利用殘差進(jìn)行回歸分析時(shí),若殘差點(diǎn)比較均勻地落在寬度較窄的水平帶狀區(qū)域內(nèi),則說明線性回歸模型的擬合精度較高;

          將一組數(shù)據(jù)中的每個(gè)數(shù)據(jù)都減去同一個(gè)數(shù)后,期望與方差沒有變化;

          調(diào)查劇院中觀眾觀后感時(shí),從50(每排人數(shù)相同)中任意抽取一排的人進(jìn)行調(diào)查分層抽樣;

          已知隨機(jī)變量X服從正態(tài)分布N(3,1),且P(2≤X≤4)0.682 6,則P(X>4)等于0.158 7

          某單位有職工750人,其中青年職工350人,中年職工250人,老年職工150人.為了了解該單位職工的健康情況,用分層抽樣的方法從中抽取樣本.若樣本中的青年職工為7人,則樣本容量為15人。

          A2 B3 C4 D5

           

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