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importpandasaspd importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromscipyimportstats #加载数据 data_path='附件一.xlsx' data=pd.read_excel(data_path) #函数用于检查数据是否服从正态分布 defcheck_normality(data_series): k2,p=stats.nor

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本作品内容为importpandasaspd importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromscipyimportstats #加载数据 data_path='附件一.xlsx' data=pd.read_excel(data_path) #函数用于检查数据是否服从正态分布 defcheck_normality(data_series): k2,p=stats.nor, 格式为 docx, 大小1 MB, 页数为1, 请使用软件Word(2010)打开, 作品中主体文字及图片可替换修改,文字修改可直接点击文本框进行编辑,图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片,也可根据自身需求增加和删除作品中的内容, 源文件无水印, 欢迎使用熊猫办公。 如认为平台内容涉嫌侵权,可通过邮件:tousu@tukuppt.com提出书面通知,我们将及时处理。

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正态分布Word模板推荐

17.襄阳市某中学一研究性学习小组为了了解襄阳市民每年旅游消费支出费用单位:千元,寒假期间对游览某签约景区的名襄阳市游客进行随机问卷调查,并把数据整理成如下表所示的频数分布表:
组别
支出费用								
频数								

(1)从样本中随机抽取两位市民的旅游支出数据,求两人旅游支出均不低于元的概率
(2)若襄阳市民的旅游支出费用近似服从正态分布,近似为样本平均数同一组中的数据用该组区间的中间值代表,近似为样本标准差,并已求得,利用所得正态分布模型解决以下问题:
(i)假定襄阳市常住人口为万人,
17.襄阳市某中学一研究性学习小组为了了解襄阳市民每年旅游消费支出费用单位:千元,寒假期间对游览某签约景区的名襄阳市游客进行随机问卷调查,并把数据整理成如下表所示的频数分布表: 组别 支出费用 频数 (1)从样本中随机抽取两位市民的旅游支出数据,求两人旅游支出均不低于元的概率 (2)若襄阳市民的旅游支出费用近似服从正态分布,近似为样本平均数同一组中的数据用该组区间的中间值代表,近似为样本标准差,并已求得,利用所得正态分布模型解决以下问题: (i)假定襄阳市常住人口为万人,
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样本量为n的来自标准正态分布样本,求以下统计量的蒙特卡洛分布。(a)样本均值(b)样本方差(c)样本偏度(d)样本峰度,绘制两张表格分别表示这些统计量的蒙特卡洛分布的各个p分位数(保留四位小数)。以表格的形式呈现,要有格子线的那种表格!!,表格的列名为n=3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,行名为p=0.001,0.01,0.025,0.05,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.95,0.975,0.
样本量为n的来自标准正态分布样本,求以下统计量的蒙特卡洛分布。(a)样本均值(b)样本方差(c)样本偏度(d)样本峰度,绘制两张表格分别表示这些统计量的蒙特卡洛分布的各个p分位数(保留四位小数)。以表格的形式呈现,要有格子线的那种表格!!,表格的列名为n=3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,行名为p=0.001,0.01,0.025,0.05,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.95,0.975,0.
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均匀分布的和的分布服从正态分布
均匀分布的和的分布服从正态分布
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正态分布怎么计算
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%%MK趋势检验
functionMKtrend=MKtrend(time_series)

n=length(time_series);

fori=1:n
s(i)=sum(time_series(i:end)>time_series(i))-sum(time_series(i:end)<time_series(i));
end
S=sum(s);
%s是正态分布,均值为零,方差:
varS=n*(n-1)*(2*n+5)/18;

%当n>10时,标准的正态
%%MK趋势检验 functionMKtrend=MKtrend(time_series) n=length(time_series); fori=1:n s(i)=sum(time_series(i:end)>time_series(i))-sum(time_series(i:end)<time_series(i)); end S=sum(s); %s是正态分布,均值为零,方差: varS=n*(n-1)*(2*n+5)/18; %当n>10时,标准的正态
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说明一下,.数据分析模块:统计学分析:是否符合正态分布、四分位数分别是多少、有没有异常值、呈现什么(上升或下降)趋势,有没有可能什么因素和什么因素之间有关联,有没有可能做回归预测
说明一下,.数据分析模块:统计学分析:是否符合正态分布、四分位数分别是多少、有没有异常值、呈现什么(上升或下降)趋势,有没有可能什么因素和什么因素之间有关联,有没有可能做回归预测
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以下是100次刀具故障记录,即故障出现时该刀具完成的零件数。分析这批数据是否服从正态分布,并求其均值和均方差。注意,由于记录失误,其中可能有些数据是错误的,要对此进行适当处理。
459,362,624,542,509,584,433,748,815,505,612,452,434,982,640782,742,565,706,593,
680,926,653,164,487,734,608,428,1153,593,844,527,552,513,781,474,388,824,538,
862,659,
以下是100次刀具故障记录,即故障出现时该刀具完成的零件数。分析这批数据是否服从正态分布,并求其均值和均方差。注意,由于记录失误,其中可能有些数据是错误的,要对此进行适当处理。 459,362,624,542,509,584,433,748,815,505,612,452,434,982,640782,742,565,706,593, 680,926,653,164,487,734,608,428,1153,593,844,527,552,513,781,474,388,824,538, 862,659,
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由某机器生产的螺栓的长度(cm)服从参数为,的正态分布.规定长度在范围10.05±0.12内为合格品,则任取一螺栓为不合格的概率
由某机器生产的螺栓的长度(cm)服从参数为,的正态分布.规定长度在范围10.05±0.12内为合格品,则任取一螺栓为不合格的概率
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概率及正态分布实验报告
概率及正态分布实验报告
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将发生器的外形设置为汽车模型,物资救援
车辆装载5种不同类型的应急物资,第1种物资按照
正态分布的时间间隔到达(均值为0,方差为10),颜色
设置为红色,如何用flexsim表示
将发生器的外形设置为汽车模型,物资救援 车辆装载5种不同类型的应急物资,第1种物资按照 正态分布的时间间隔到达(均值为0,方差为10),颜色 设置为红色,如何用flexsim表示
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某品牌牛奶新建设了一条生产线,灌装500mL鲜牛奶,为了检查生产线的产品是否符合国家标准,进行产品随机抽样测得牛奶体积如下(mL):







501.9,498.0,496.6,500.2,499.6,500.5,503.1,500.1,501.6,501.6,499.0,502.6



假设该产品含量服从正态分布。



根据《国家定量包装商品计量监督办法管理规定》,对于质量或体积定量包装商品,若标注净含量为500克(或mL),在99.99%置信度下,允许短缺量小于7.5
某品牌牛奶新建设了一条生产线,灌装500mL鲜牛奶,为了检查生产线的产品是否符合国家标准,进行产品随机抽样测得牛奶体积如下(mL): 501.9,498.0,496.6,500.2,499.6,500.5,503.1,500.1,501.6,501.6,499.0,502.6 假设该产品含量服从正态分布。 根据《国家定量包装商品计量监督办法管理规定》,对于质量或体积定量包装商品,若标注净含量为500克(或mL),在99.99%置信度下,允许短缺量小于7.5
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北师大版高数选修23第6讲:数学期望与方差及正态分布
北师大版高数选修23第6讲:数学期望与方差及正态分布
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