设x1x2是取自正态总体(n)={1 2 3 4 5; n = 0, 1, 2, 3, 4}，输入x2(n)=R8（n），求系统输出y(n)=x1(x)*x2(n);
来源：蜘蛛抓取(WebSpider)
时间：2018-11-11 17:24
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二项分布n和p的矩估计量
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江苏省高等数学竞赛二等奖
在相同条件下可能出现也可能不出现的事件。例如从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件“抽得的是正品”就是一个随机事件。
设对某一随机现象进行了n次试验与观察其中A事件出现了m次，即其出现的频率为m/n经过大量反复試验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）该常数即为事件A出现的概率，常用P (A) 表示
【用“Φ(.)”表示標准正态du分布函数N(0,1)的值】
由于一般的正态总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x的概率。只要会用它求正态总体茬某个特定区间的概率即可
服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变換（标准正态分布表：标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X（当前值）范围内的面积比例。）
· 答题姿势总跟别人不同
集中性：正态曲线的高峰位于正中央即均数所在的位置。
对称性：正态曲线以均数为中心左右对称，曲线两端永远不与横轴相交
均匀变動性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降
曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到負无穷积分的概率为1即频率的总和为100%。
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样本均值的抽样分布是所有的样夲均值形成的分布即μ的概率分布。样本均值的抽样分布在形状上却是对称的。
随着样本量n的增大，不论原来的总体是否服从正态分布样本均值的抽样分布都将趋于正态分布，其分布的数学期望为总体均值μ，方差为总体方差的1/n
设总体共有N个元素，从中随机抽取一个嫆量为n的样本在重置抽样时，共有N·n 种抽法即可以组成N·n不同的样本，在不重复抽样时共有N·n个可能的样本。
每一个样本都可以计算出一个均值这些所有可能的抽样均值形成的分布就是样本均值的分布。但现实中不可能将所有的样本都抽取出来因此，样本均值的概率分布实际上是一种理论分布
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设集合M={-20，1}N={1，23，45}，映射f：M→N使对任意的x∈M都有x+f（x）+xf（x）是奇数，则这样的映射f的个数是______．... 设集合M={-20，1}N={1，23，45}，映射f：M→N使对任意的x∈M都有x+f（x）+xf（x）是奇数，则这样的映射f的个数是______．
∴当x为奇数时x+f（x）+xf（x）是奇数，
当x为偶数时若x+f（x）+xf（x）是奇数，则f（x）为奇数
故f（-2）的值可以为1，35，
f（0）的值可以为13，5
f（1）的值可以为1，23，45，
故这样的映射f的个数是：3×3×5=45
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