概率分布的中心极限定理证明：大量的客观事物总体现象是正态总体或近似于正态总体。(    )  

德奠佛拉普拉斯中心极限定理的结果表明，二项分布的极限分布是（） 关于中心极限定理，描述正确的是（） 在大样本条件下，根据中心极限定理，如果（），则二项分布可用正态分布近似。   在概率论的历史上，有关中心极限定理的研究最初是来源于    (    ) 中心极限定理对样本量n没有要求。 根据中心极限定理可知，当样本量充分大时，样本均值的抽样分布服从正态分布，其分布的均值为 利用独立同分布的中心极限定理我们得到，泊松分布p(3)可以用正态分布近似计算 根据中心极限定理可知，当样本容量充分大时，样本均值的抽样分布服从正态分布，其分布的均值为() 对象是面向对象编程的基础，用来描述客观事物（） 正态分布在自然界中极为常见，古典的中心极限定理就解释了正态分布为什么常见的原因。 以下关于中心极限定理的理解，正确的是（ ） 若随机变量X服从二项分布B(10000，0.8)，由中心极限定理，有P( （ ）是客观事物运动的规律，（ ）是客观事物运动的过程，（ ）则是客观事物运动的感情因素。 从呈负偏态分布的总体中进行随机抽样，当样本含量趋于无穷大时，根据中心极限定理可以认为所得的样本均数服从 在一定的条件下，把一个未知分布看成是正态分布的理论依据是中心极限定理 信息来源于客观事物.体现了人们对客观事物的认识与理解程度。信息的上述含义，反映了信息的()特征。 对真理与客观事物的关系描述不正确的一项是（）: 真理就是客观事物|真理是对客观事物本质规律的反映|真理是对客观事物的反映|真理是对客观事物的正确反映 从均值为μ,方差为σ2 的总体中抽取一个样本,根据中心极限定理可知,当样本容量充分大时,样本均值的抽样分布服从正态分布,其分布的均值和方差分别为 人脑对客观事物的现象和本质的反映过程是 “人对客观事物的知觉不等于客观事物本来的面貌。”()