设某质量特性X服从正态分布N（μσ2），则P（σμkX≤&8722；为（）。
某质量特性X服从正态分布N（μ，σ2），其中μ具有（）性质。
对服从正态分布的随机误差，如其分布为N（0，σ），则误差落在[−3σ，3σ]内的概率为（）。
若X服从以μ，σ为均数和标准差的正态分布，则X的第95百分位数等于（）。
设某质量特性X服从正态分布N(μ,σ),则P(︱X-μ︱≥3σ)等于（）。
如果质量特性值的分布符合正态分布，一个质量特性值落在其特性值分布中心±3σ范围内的概率是（）
设X服从均数为μ、标准差为σ的正态分布，作u=（X-μ）／σ的变量变换，则（）。
设随机变量X符合均数为μ（μ≠0）、标准差为σ（σ≠1）的正态分布，作u=（X-μ）／σ的变量变换，则和X的均数与标准差相比，其μ值的（）
在正态分布情况下，工序加工产品的质量特性值落在6σ范围内的概率或可能性约为（）
若X服从均数为μ，标准差为σ的正态分布，则X的第99.5百分位数等于（ ）。
设 X 1 , …,X n 为来自均值为 μ 标准差为 σ 的正态分布的一个样本，其中 μ已知而σ未知，X bar 是 样本均值，则下列各选项中的量不是统计量的是（ ）
若随机变量X服从均值为2，方差为σ2（上标)的正态分布，且P{2＜X＜4}＝0.3，则P{X＜0}＝______．
测定某种溶液中的水份，它的10个测定值给出s=0.037%，设测定值总体为正态分布，σ<sup>2</sup>为总体方差。试在水平α=0.05下检验假设H<sub>0</sub>：σ≥0.04%;H<sub>1</sub>：σ＜0.04%。
利用下面的信息，构建总体均值u的置信区间。（）总体服从正态分布，已知σ=500，n=15，x ̄=8900，置信水平为95%；（）总体不服从正态分布，已知σ=500，n=35，x ̄=8900，置信水平为95%；（）总体不服从正态分布，σ未知，n=35，x ̄=8900，s=500，置信水平为90%；（）总体不服从正态分布，σ未知，n=35，x ̄=8900，s=500，置信水平为99%
对服从正态分布的随机误差，如其分布为N（0，σ），则误差落在[3σ，3σ]内的概率为（）
设在x0y面内有一分布着质量的曲线弧L,在点（x,y)处它的线密度为μ（x,y),用对弧长的曲线积分分别
设某质量特性X～N（μ，σp＞2p＞)若公差幅度T=8σ，Cp为（)。A．0.67B．1C．1.33D．1.67
在运用正态分布原理对产品的质量特性进行分析时，若落在（μ－3σ，μ＋3σ)中的数据（样品)为合格品，则不合格品出现的概率约为（)
设总体X服从正态分布N（μ，σ<sup>2</sup>)（σ＞0).从该总体中抽取简单随机样本 ,其样本均值为 求统计量
测定某种溶液中的水分，它的10个测定值给出s=0.037%。设测定值总体服从正态分布，σ<sup>2</sup>为总体方差，σ<sup>2</sup>未知，试在a=0.05的水平下检验假设。
X落在正态分布（-∞，μ-2σ)内的概率为（)。
设随机变量X-N（μ,σ<sup>2</sup>),利用标准正态分布函数表,求:（1)P（μ-0.32σ< χ< μ+0.32σ);（2)p（μ+0.69σ< χ< μ+1.15σ);（3)p（χ- μ|>2.58σ).
