我們將服從二項(xiàng)分布的隨機(jī)變量稱為二項(xiàng)隨機(jī)變量，服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量稱為正態(tài)隨機(jī)變量．概率論中有一個(gè)重要的結(jié)論是棣莫弗一拉普拉斯極限定理，它表明，若隨機(jī)變量Y～B（n,p），當(dāng)n充分大時(shí)，二項(xiàng)隨機(jī)變量Y可以由正態(tài)隨機(jī)變量X來近似，且正態(tài)隨機(jī)變量X的期望和方差與二項(xiàng)隨機(jī)變量Y的期望和方差相同．棣莫弗在1733年證明了
p
=
1
2
的特殊情形，1812年，拉普拉斯對(duì)一般的p進(jìn)行了證明．現(xiàn)拋擲一枚質(zhì)地均勻的硬幣100次，則利用正態(tài)分布近似估算硬幣正面向上次數(shù)超過60次的概率為（　?。?br />（附：若X～N（μ，σ²），則P（μ-σ≤X≤μ+σ）≈0.6827，P（μ-2σ≤X≤μ+2σ）≈0.9545，P（μ-3σ≤X≤μ+3σ）≈0.9973）

A．0.1587

B．0.0228

C．0.0027

D．0.0014

【答案】B

【解答】

【點(diǎn)評(píng)】

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發(fā)布：2024/7/4 8:0:9組卷：333引用：9難度：0.8

相似題

1．給出下列命題，其中正確命題的個(gè)數(shù)為（　?。?br />①若樣本數(shù)據(jù)x₁，x₂，…，x₁₀的方差為4，則數(shù)據(jù)2x₁-1，2x₂-1，…，2x₁₀-1的方差為8；
②回歸方程為
?
y
=
0
.
6
-
0
.
25
x
時(shí)，變量x與y具有負(fù)的線性相關(guān)關(guān)系；
③隨機(jī)變量X服從正態(tài)分布N（3，σ²），P（X≤4）=0.64，則P（2≤X≤3）=0.07；
④在回歸分析中，對(duì)一組給定的樣本數(shù)據(jù)（x₁，y₁），（x₂，y₂），…，（x_n，y_n）而言，當(dāng)樣本相關(guān)系數(shù)|r|越接近1時(shí)，樣本數(shù)據(jù)的線性相關(guān)程度越強(qiáng)．
A．1個(gè) B．2個(gè) C．3個(gè) D．4個(gè)
發(fā)布：2024/11/13 11:30:1組卷：135引用：2難度：0.8
解析
2．已知隨機(jī)變量X～N（0，σ²），且P（X＞a）=m,a＞0，則P（-a＜X＜a）=
．
發(fā)布：2024/11/15 19:30:1組卷：35引用：2難度：0.7
解析
3．已知隨機(jī)變量X服從正態(tài)分布N（1.5，σ²），且P（1.5＜X≤3）=0.38，則P（X＜0）=
．
發(fā)布：2024/11/14 12:30:2組卷：180引用：1難度：0.7
解析

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2．已知隨機(jī)變量X～N（0，σ2），且P（X＞a）=m,a＞0，則P（-a＜X＜a）=．