对正态总体的数学期望μ进行假设检验，如果在显著性水平0.05下，接受零假设H。：μ=μ。，那么在显著性水

正态分布的数学期望是多少？ 2113正态分布的数学期望是u。正态分5261布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），4102是一个在数学、物理及工1653程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ=0，σ=1的正态分布。对正态总体的数学期望μ进行假设检验，如果在显著性水平0.05下，接受零假设H。：μ=μ。，那么在显著性水 的确是A。建议可以搜索下P值（p-value），帮助理解。此处用P值解说比较清楚，介绍见后。05显著性水平下，没有拒绝H0，接受了H0，则说明P-value大于.05了，那麽P-vavlue肯定也大于.01。所以还是接受H0。另一种通俗理解就是，.05时，就是你有没有95%的把握说H0是错的。题目说接受H0，就是没有95%的把握说H0是错的。然后现在是.01了，当然更加没有99%的把握说H0是错的，所以还是接受H0。简单介绍下P值（p-value）：P值相当于接受还是拒绝H0的临界位置时的显著性水平。当P比较大时，取alpha（显著性水平）为.01和.05都不能拒绝H0；当P的大小在.01~.05闲时，取alpha为.05，就要拒绝H0了，取alpha为.01，还是不能拒绝H0；当P比.01还小，不论alpha取.01或05，都得拒绝H0总体服从正态分布N(μ，σ2)，其样本均值的平方的数学期望是什么 对正态总体的数学期望μ进行假设检验，如果在显著性水平0.05下，接受零假设H。：μ=μ。，那么在显著性水 显著性水平的 0.01 0.05 0.1的边缘值 你可以理解为 你所能接受的出现错误结论的最大的概率。再大就不能接受了 相反 当然这个概率越小越好 为0最理想。那么这道题错误概率是5%你都可以接受原假设 1%当然必接受啦那如果是能接受1%的错误并不代表能接受5%呀 所以你的想法是正确的~嘻嘻我现在也学这个呢 不过是全英文…真悲催…加油哦~对正态总体的数学期望μ进行假设检验，如果在显著性水平0.05下，接受零假设H。：μ=μ。，那么在显著性水 对正态总体的数学期望μ进行假设检验，如果在显著性水平0.05下，接受零假设H。μ=μ。那么在显著性水 对正态总体的数学期望μ进行假设检验，如果在显著性水平0.05下，接受。对正态总体的数学期望μ进行假设检验，如果在显著性水平0.05下，接受零假设H。：μ=μ。，那么在显著性 对正态总体的数学期望μ进行假设检验，如果在显著性水平0.05下，接受零假设H。μ=μ。那么在显著性水平0.01下，下列结论中正确的是（） A.必接受H。B。.X服从正态分布，X的平均值的数学期望是什么 具体回答如图：期望值2113并不一定等同于常识中的“期望”—“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值5261几乎肯定地收敛于期望值。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0，σ=1时的正态分布是标准正态分布。扩展资料：由于一般的正态总4102体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于1653x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公专共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随属机变量，x的取值范围是[0，15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数等。参考资料来源：-正态分布参考资料来源：-数学期望

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