0.概率论题设各零件的重量都是随机变量,零件的重量相互独立,且服从概率论题 设各零件的重量都是随机变量,零件的重量相互独立,且服从相同的分布,其数学期望为0.5kg,均方差为0.1kg,是求5000只零件的总重量超过2510kg的概率jvzquC41yy}/|gcpi4dqv4swgyukxs1cg826Bg335>3h;>665>b8B5f;3l6e9;e0jznn
1.设各零件的重量都是随机变量,它们相互独立,且服从相同的分布,其数学期望设各零件的重量都是随机变量,它们相互独立,且服从相同的分布,其数学期望为0.5kg,均方差为0.1kg,问5000只零件的总重量超过2510kg的概率是多少 答案:正确答案:根据独立同分布中心极限定理,设置表示第i只零件的重量(i=1,2,…,5000),且E(X2 点击查看完整答案在线练习手机看题 你可能感兴趣的试题 问答题 甲乙两艘jvzquC41yy}/rypcq0ipo8xjkvo0:==7;::0
2.设某种零件的重量都是随机变量,相互独立且服从正态分布,其数学设某种零件的重量都是随机变量,相互独立且服从正态分布,其数学期望为0.5kg,标准差为0.05kg,问100件零件的总重量超过51kg 的概率是多少?如何将EXCEL生成题库手机刷题 > 下载刷刷题APP,拍照搜索答疑 > 手机使用 分享 复制链接 新浪微博 分享QQ 微信扫一扫 微信内点击右上角“…”即可分享 反馈 收藏 举报jvzquC41yy}/uqzcuj{bvr3eqo5uk876:ek3f;j9gg::f>f977=e;>799dh5;l3jvor@hvBdf4hf4?526ch6emk3f5:89kj247=d4lhe3
3.概率论与数理统计第二版习题答案解析.pdf8.设各零件的重量都是随机变量.零件的重量相互独立,且服从相同的分布.其数学期望值为0.5kg.均方差为0.1kg.试问5000只零件的总重量超过2510kg的概率.解以X,(,=1.2,….5000)记第Z只零件的质量,以W记5000只零件的■000W-5000X0.5总质Jft:W=RX,.按题设E(X,)=0.5.D(X,)=0.产,而近似jvzquC41oc~/dxtm33>/exr1jvsm1;5461733?4843824>7332722:60ujzn
4.第六章习题课离散型随机变量及其分布列(课件PPT)步步高2024第六章<<<习题课 离散型随机变 量及其分布列1.掌握离散型随机变量的分布列.2.掌握离散型随机变量的均值与方差的概念.3.能区分二项分布、超几何分布.学习目标前面学习了离散型随机变量的均值、方差、二项分布、超几何分布等知识点,这节课我们来看一看它们的应用.导 语一、二项分布与超几何分布的区别二、与jvzquC41yy}/|}m0eun1|thv1;55>8;524ivvq
5.随机模型与概率论在工业优化中的应用设这三家的产品在仓库中是均匀混合的,且无区别的标志。现在仓库中随机地抽取一只晶体管, (1)求它是次品的概率; (2)若已知取到的是次品,问此次品是哪个厂生产的可能性更大? 2、随机变量及其分布 二项分布 贝努利试验 设随机试验E只有两种可能的结果:A及 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8~yu{jxuks1ctzjeuj1fgzbkux134964<5:5
6.大数定理与中心极限定理.设各零件的重量都是随机变量,它们相互设各零件的重量都是随机变量,它们相互独立且服从相同的分布,其数学期望为0.5千克,均方差为0.1千克,问:5000只零件的总重量超过2510千克的概率是多少? 扫码下载作业帮搜索答疑一搜即得 答案解析 查看更多优质解析 解答一 举报由中心极限定理,总重量X=X1++X5000近似服从正态分布N(5000*0.5,5000*0.1^2)=N(250jvzquC41yy}/|gcpi4dqv4swgyukxs1fdkc5:f7e5i9gl98hh<68=;69eig4Ag30jznn
7.设各零件的重量是随机变量,它们相互独立,且服从相同的分布,其数学期望设各零件的重量是随机变量,它们相互独立,且服从相同的分布,其数学期望为0.5kg,均方差为0.1kg,问5000只零件的总重量超过2510kg的概率是()A.0.0593B.0.0693C.0.0793D.0.0893点击查看答案&解析 在线练习 手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 假设检验时,当样本容量一定时,缩小犯第Ⅱ类错误的概率,则犯第1类jvzquC41yy}/rypcq0ipo8|cpiqf1mfcp1;b:9=664g3:;954d?g9Bk4:g:38>igg8
8.数据分析笔记03:概率分布理论其他常见类型:温度、重量、距离;身高、体重;测量误差。 离散型概率分布 概率分布定义 概率分布描述随机变量取不同值的概率。概率函数用符号f(X)表示,给出随机变量X每个取值的概率。 建立概率分布的三种方法 1. 古典法 适用条件:各种实验结果出现的概率相等。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8qkcpm`uqfqa95bt}neng5eg}fknu527=<656<6
9.概率论与数理统计随机变量及其分布80台机器概率论连续型随机变量 概率密度 性质: f(X) >= 0 四个特性 例题: 均匀分布 例题: 设电阻值R是一个随机变量,均匀分布在900Ω～1100Ω。求R的概率密度,R落在950Ω～~1050Ω的概率,及R落在750Ω～1050Ω的概率。 . 小结: 正态分布 性质: 标准正态分布 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8r2a7<729:891gsvrhng1jfvjnnu1732@85:2>
10.概率统计:第二章随机变量及其分布时间服从均匀分布一、 随机变量的定义 设 是一个随机试验,其样本空间为 ,若对每一个样本点 ,都有唯一确定的实数 与之对应,则称 上的实值函数 是一个随机变量(简记为 )。 二、 分布函数的概念和性质 1.分布函数的定义 设 是随机变量,称定义在 上的实值函数 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8LcthofnmJt22=0c{ykenk0fnyckny079<93963
