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文档样本集x1=[‘stop&39;,&39;posting&39;,&39;stupid&39;],x2=[&39;quit&39;,&39;buying&39;],它们形成无重复列表是x=[‘stop&39;,&39;posting&39;,&39;stupid&39;,‘stop&39;,&39;posting&39;],按照该列表可以把x1,x2转换成只含
单选题
文档样本集x1=[‘stop&39;,&39;posting&39;,&39;stupid&39;],x2=[&39;quit&39;,&39;buying&39;],它们形成无重复列表是x=[‘stop&39;,&39;posting&39;,&39;stupid&39;,‘stop&39;,&39;posting&39;],按照该列表可以把x1,x2转换成只含
A. [1 1 1]
B. [1 1 1 1 1]
C. [1 1 1 0 0]
D. [0 0 0 1 1]
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设:-1、0、1、2、3、13是来自总体X的样本,则样本均值为( )
对于同一个样本集,下列说法正确是()
设X1,X2,…,Xn是来自总体X的样本,则是( )
设 X1,X2,…,Xn 是来自总体N(m, s2)的样本,`X , S2分别为样本均值和样本方差,则有
设总体X~N(μ,σ^2),X1,X2,…,xn为总体的简单样本,S^2为样本方差,则D(S^2)=_______.
设总体X~N(μ0,σ2),μ0未知,X1,X2,…,Xn为来自正态总体X的样本,记X(_)为样本均值,S2为样本方差,对假设检验H0:σ≥2;H1:σ<2,应取检验统计量χ2为( )。
对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。
对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响()
对于X的一组容量为10的样本,从小到大排列为X1,X2,…,X10,这组样本的中位数是()
设总体X服从于泊松分布P(λ),(X1,X2,…,Xn)是来自总体X的一个样本。 (1)写出(X1,X2,…,Xn)的概率分布; (2)计算E(X(_)),D(X(_)),E(S2); (3)设总体的容量为n=10的一组样本的观察值为(4,3,3,4,2,1,6,5,4,8),试求样本均值,样本方差和经验分布函数。
设总体X的数学期望为μ, X1,X2,…,Xn为来自X的样本,则X1是μ的无偏估计
设总体X服从0-1分布,X1,…,X5是来自总体的样本,Xbar是样本均值,则下列各种选项中的量不是统计量的是()
设总体X~N(μ,25),X1,X2,…,X100为来自总体的简单随机样本,求样本均值与总体均值之差不超过1.5的概率
已知样本数据 x
1
,x
2
,…,x
n
的平均数与中位数之差为 2,则样本数据 2x
1
-1,2x
2
-1,…,2x
n
-1的平均数与中位数之差为()
一组样本数据为x1=10.0,x2=10.1,x3=9.8,x4=10.2,x5=9.9,则该样本组平均值与极差为( )。
设总体X~N(20,169),已知1x,2x,…,100x是来自X的样本。则样本均值的分布服从均值为20、方差为16.9的正态分布。
判断下列样本函数中哪些是统计量,哪些不是统计量? (X1+…+X10)/10, min{X1,…,X10},? X2-a,
设总体X~U(θ,θ),X1,X2,…,Xn是来自总体X的样本,求θ1,θ2的矩估计和最大似然估计.
总体$X~N(mu,sigma^2)$,$x_(1),x_(2),x_(3)$为样本,若$hatM=(1)/(3)x_(1)+ax_(2)+(1)/(6)x_(3)$是未知参数$mu$的无偏估计,则$a=$
一组样本数据为X1=10.0,X2=10.1,X3=9.8,X4=10.2,X5=9.9,则该样本的平均值与极差分别为()
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