随机误差实际分布范围与误差分布规律、标准偏差估计方法和()等有关。
意识和物质的对立只是在非常有限的范围内才有绝对的意义,超出这个范围,起对立便是相对的,这是因为()
为了保证无限次的测量产生的随机误差都在规定的误差范围内,提出()的概念.
在系统误差和随机误差同时存在的情况下,为使求得的观测船位更可靠,应选择三天体分布范围在()。
若随机误差符合正态分布,且无系统误差和粗大误差,则测量结果出现在L±3σ范围内的置倍概率为()。
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()。
随机变量X~N(μ,σ2),参数μ和σ的取值范围是()。
已知某次物理考试非正态分布,σ=8,从这个总体中随机抽取n=64的样本,并计算得其平均分为71,那么下列成绩在这次考试中全体考生成绩均值μ的0.95的置信区间之内的有()
已知随机误差服从N(0,б2)分布,随机误差在(-1.96σ,1.96σ)区间内的概率是()。
对服从正态分布的随机误差,如其分布为N(0,1),则误差落在[−σ,σ]的概率为()。
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()
一批工件的尺寸服从正态分布,则这批零件的随机误差是6σ。
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[σ,2σ]内的概率为()。
T~N(μσ2)就可以断定这个随机变量近似地服从正态分布。
如果在最终的物件(Final Artifact)产生之前,一个中间物件(Mediate Artifact)被用来在一定广度和深度范围内表现这个最终物件,那么这个中间物件就被认为是最终物件在该广度和深度上的()。
已知随机误差服从N(0,σ2)分布,随机误差落在(-1.96σ,1.96σ)区间内的概率是(),(-3σ,3σ)区间内的概率是()。
工序能力的量化可以用+3σ原理来确定其分布范围()
接受区域(acceptance region)是指在一个假设总体的概率分布中,可能接受无效假设时所能取的一切可能值所在的范围,即接收区域就是接受H0的区间,在这个范围内的任何一个数值和假设数值的差异都是属于随机误差。
由于随机性表现在群间,样品集中,分布不均匀,代表性差,产生的抽样误差也大,同时在有周期性变动时,也应注意避免系统偏差,这是()检验方案的特点。
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()
已知某次物理考试正态分布,σ=8,从这个总体中随机抽取n=64的样本,并计算得其平均分为71,那么下列成绩在这次考试中全体考生成绩均值μ的0.95的置信区间之内的有()
对服从正态分布的随机误差,如其分布为N(0,1),则误差落在[&8722;σ,σ]的概率为()
在正态分布中,个体落于σ+3μ范围内的概率是()
已知某次物理考试非正态分布,σ=8,从这个总体中随机抽取n=64的样本,并计算得其平均分为71,那么下列成绩在这次考试中全体考生成绩均值的0.95的置信区间之内的有()