![](https://static.youtibao.com/asksite/comm/h5/images/m_q_title.png)
正态分布总体样本落在[μ-3δ,μ+3δ]区间的概率为() 左右。A.95.0%;B.95.4%;C.99.7%; D 88.3
正态分布总体样本落在[μ-3δ,μ+3δ]区间的概率为() 左右。
A.95.0%;
B.95.4%;
C.99.7%; D 88.3%。
![](https://static.youtibao.com/asksite/comm/h5/images/solist_ts.png)
正态分布总体样本落在[μ-3δ,μ+3δ]区间的概率为() 左右。
A.95.0%;
B.95.4%;
C.99.7%; D 88.3%。
(1) 设Z=ln X~N(μ,σ2),即X服从对数正态分布,验证
(2) 设自(1)中总体X中取一容量为n的样本x1,x2,…,xn,求E(X)的最大似然估计.此处设μ,σ2均为未知.
(3) 已知在文学家肖伯纳的《An Intelligent Woman's Guide To Socialism》一书中,一个句子的单词数近似地服从对数正态分布,设μ及σ2为未知.今自该书中随机地取20个句子.这些句子中的单词数分别为
52 24 15 67 15 22 63 26 16 32
7 33 28 14 7 29 10 6 59 30
问这本书中,一个句子单词数均值的最大似然估计值等于多少?
A.(0,6%)
B.(2%,8%)
C.(2%,3%)
D.(2.2%,2.8%)
一个去除了质量变化的所有特殊原因的生产过程被称为是稳定的或者是在统计控制中的。剩余的变化只是简单的随机变化。假如随机变化太大,则管理部门不能接受,但只要消除变化的共同原因,便可减少变化(Deming,1982,1986,DeVor,Chang,和Sutherland,1992)。
通常的做法是将产品质量的特征绘制到控制图上,然后观察这些数值随时间如何变动。例如,为了控制肥皂中碱的数量,可以每小时从生产线中随机地抽选n=5块试验肥皂作为样本,并测量其碱的数量,不同时间的样本含碱量的均值描绘在下图中。假设这个过程是在统计控制中的
,则文的分布将具有过程的均值μ,标准差具有过程的标准差除以样本容量的平方根下面的控制图中水平线表示过程均值,两条线称为控制极限度,位于μ的上下的位置
。假如
落在界限的外面,则有充分的理由说明目前存在变化的特殊原因,这个过程一定是失控的。
当生产过程是在统计控制中时,肥皂试验样本中碱的百分比将服从μ=2%和σ=1%的近似的正态分布。
(1)假设n=4,则上下控制极限应距离μ多么远?
(2)假如这个过程是在控制中,则落在控制极限之外的概率是多少?
(3)假设抽取样本之前,过程均值移动到μ=3%,则由样本得出这个过程失控的(正确的)结论的概率是多少?
设总体X~N,(52,6.32),样本容量n=36,求样本均值落在50.8到53.8之间的概率.
在总体N(52,6.32)中随机抽取一容量为36的样本,求样本均值X落在50.8到53.8之间的概率.