大学物理u0是什么物理量

μ0的值是多少啊？

μ0的值是4π。μ0中的4π为了使常用的电磁学公式的计算得到简化所以SI制的电磁学部分叫做MKSA有理制，其中的则是为了使电流强度的单位安培基本单位接近于实际使用的大小。实验测得这个数值是一个普适的常数，联系着力学和电磁学的测量。真空磁导率是由运动中的带电粒子或电流产生磁场的公式中产生，也出现在其他真空中产生磁场的公式中公式中产生。μ0的计算高中阶段只要求无限长直导线附近的电场，那么表示为B=kI/d(i为电流强度，d为距离，k是常数且k=μ0/2π，μ0是真空中的磁导率，磁学最重要的常数，数值是μ0＝4π×10-7牛顿／安培2）所以k是2×10-7。

2023-11-27 14:11:191

化学中μ=0什么意思

理化指示中μ0≥是表示μo为真空磁导率

2023-11-27 14:11:341

大学物理电学部分中的μ0等于多少具体数值电生磁那个

4π*10^(7)单位：NA^(-2)

2023-11-27 14:11:432

冲击电流计测螺线管内磁场理论值公式的μ0代表什么

μ0是一个常量μ0＝4π×10-7N/A2注意7和单位上的2是次方的意思

2023-11-27 14:12:101

u0的值是什么呢?

值是4π×10^-7N/A。u0的值是4π×10^-7N/A或者μ0=4π×10^-7Wb/(A·m)或者μ0=4π×10^-7H/m。μ0中的4π是为了使常用的电磁学公式的计算得到简化所以SI制的电磁学部分叫做MKSA有理制，其中的则是为了使电流强度的单位安培基本单位接近于实际使用的大小。电磁感应公式感应电动势的大小计算公式E=nAQ/At(普适公式）(法拉第电磁感应定律，E:感应电动势（V)，n:感应线圈匝数，△／△t:磁通量的变化率。E=BLV垂（切割磁感线运动）L:有效长度（m)。Em=nBSw(交流发电机最大的感应电动势）{Em:感应电动势峰值。E=BL2w/2(导体—端固定以w旋转切割）{w:角速度（rad/s)，V:速度（m/s)。

2023-11-27 14:12:291

真空磁导率μ0=4π×10^-7H/m 这个数值难道是精确的吗？

这个值是人为了方便选定为4π×10^-7的。事实上，I=Q/t,而其中Q的单位库伦是根据安倍定义的，“人们规定，在真空中，截面积可忽略的两根相距1米的平行而无限长的圆直导线内，通以等量恒定电流，导线间相互作用力在1米长度上为2×10－7牛时，则每根导线中的电流为1安培“这个定义不但规定了一安倍，也规定了这一秒里通过的电荷量是1C。所以，为什么单位制里面有关电磁的量是安倍而不是库伦也就清楚了。不过说实话，这个东西的定义顺序顺历史但是反逻辑。

2023-11-27 14:12:461

空气的磁导率u0

真空磁导率。 国际单位制（SI）中引入的一个有量纲的常量。常用符号μ0表示，由公式 定义，此式是真空中两根通过电流相等的无限长平行细导线之间相互作用力的公式，式中I是导线中的电流强度，a是平行导线的间距，F是长度为l的导线所受到的力，而称μo为真空磁导率，其值为μ0=4π×10^-7牛顿/安培^2，或者μ0=4π×10^-7特斯拉.米/安培，或者μ0 = 4π×10^-7 亨利/米。在高斯单位制（CGS）中，真空磁导率为无量纲的数，其值为1。

2023-11-27 14:12:531

μ0假设检验怎么算

是假设样本的μ0=总体均值μ然后检验这个统计量,如果发现μ0这个样本均值x拔代入检验统计量表达式中,是落在了正态分布的两边,就拒绝原假设.落在中间的话,说明“大多数情况”μ0=μ,那就接受假设

2023-11-27 14:13:001

安培环路定理公式u0等于多少

B=u0I/(2paiR)，u0是真空磁导率，R是这一点到导线的距离，I是电流。 方向这样判断：让电流指向自己，磁场是逆时针的圆。 国际单位制中，比例系数K=μ0/4π=10^-7T·m/A ，其中μ0= 4π*10^-7T·m/A 称之为真空磁导率，B=μ0I/(2πr)=2*10^-7I/r； 称之为真空磁导率，B=μ0I/(2πr)=2*10^-7I/r；

2023-11-27 14:13:361

"缪"(就是μ)这个常数为什么等于4派*10的-7次方? 一个纯天然的常数为什么会这么有规律呢?

一个物理量的数值大小取决于它的单位 μ0 = 4π×10u22127 N·Au22122 并不是天然的,而是几百年前的科学家们把电流的单位 安培(A) 定义成使得μ0刚好等于这个数字.只要你定义一个新的电流单位,你想把μ0的值变成什么都可以.

2023-11-27 14:13:451

标准正态分布的期望值μ等于0，这是什么意思？

N(0,1)是标准正态分布。标准正态分布，是一个在数学、物理及工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。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96～+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-2.58～+2.58范围内曲线下面积为0.9900。统计学家还制定了一张统计用表（自由度为∞时），借助该表就可以估计出某些特殊u1和u2值范围内的曲线下面积。扩展资料：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。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换。（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。）正态曲线下，横轴区间（μ-σ,μ+σ）内的面积为68.268949%。P{|X-μ|<σ}=2Φ（1）-1=0.6826横轴区间（μ-1.96σ,μ+1.96σ）内的面积为95.449974%。P{|X-μ|<2σ}=2Φ（2）-1=0.9544横轴区间（μ-2.58σ,μ+2.58σ）内的面积为99.730020%。P{|X-μ|<3σ}=2Φ（3）-1=0.9974由于“小概率事件”和假设检验的基本思想 “小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。由此可见X落在（μ-3σ,μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ,μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间，这称之为正态分布的“3σ”原则。参考资料来源：百度百科——标准正态分布

2023-11-27 14:13:571

希腊字母μ加一个下标0是什么符号？

真空磁导率μ0=4π×10-7牛顿/安培^2或者μ0=4π×10-7韦伯/（安培·米）

2023-11-27 14:14:101

"缪"(就是μ)这个常数为什么等于4派*10的-7次方?

物理的量是与人类的计数单位与模式相关的，一个常数在人类看来是这么大，或许在其他星球的生命看来就是另外的样子了。pi自然界蕴含的一个奇妙的数，也是内在的，因此与缪也就存在一定的联系。

2023-11-27 14:14:173

滑动摩擦力系数μ取值范围，是在0和1之间吗？

μ的值一般在0到1之间，但不是绝对，有些情况下μ的值要比1大的多

2023-11-27 14:14:252

这个不是推导出来的，只是定义一个新的量c，规定它等于1/√ε0μ0。之所以这么规定，是为了凑波动方程，根据麦克斯韦方程可以推导出可以看出如果令c=1/√ε0μ0，那么上式就可以写成波动方程的形式，而c=1/√ε0μ0这是波动方程中代表波速的部分。正是根据这些，麦克斯韦才猜测电磁场在真空中以电磁波的形式存在，且传播速度为c。根据实验测得的ε0和μ0的数据，算出的c在数值上很接近光速，这是一个很让人吃惊的事实，因此才猜测光是电磁波。

2023-11-27 14:14:351

当μ=0，σ=1时，正态曲线为f(x)＝12πe?x22，x∈R，我们称其为标准正态曲线，且定义Φ（x0）=P（x＜x0）

根据标准正态求概率的定义，∴P（ξ＜0）=Φ（0），根据标准正态曲线关于x=0对称可知，P（ξ＜0）的值是整个概率1的一半，由此得到Φ（0）=0.5．故答案为：0.5．

2023-11-27 14:14:481

在真空中，μ0、ε0是与速度无关的，不变的。在介质中，μ和ε是与相对于介质的速度无关的吗，平常说的

μ和ε是介质的性质，与相对于介质的速度当然无关。在介质中，有一束平面波。当观察者的速度等于介质中的光速时，是否能看到静止的波，真不清楚。但肯定可以超过介质中的光速，这不违反相对论。

2023-11-27 14:15:081

设Z为检验统计靓的计算值，假设的检验为H0:μ≤μ0，H1: μ＞μ0，当Z=1.645时，计算出

查表就可以得到

2023-11-27 14:15:151

ε0的值是什么？

ε0的值是ce^2/h。真空介电常数（Vacuum permittivity）又称绝对介电常数，是一个物理常数，符号为ε0。它将时间、长度、质量等力学量与电学量联系起来（如库伦定律）。真空介电常数在国际单位制下的值为：真空介电常数可由普朗克常数h、光速c、和电子电量e导出：ε0=ce^2/h。历史背景如同前面所述，真空电容率是一个度量系统常数。它出现于电磁量的定义方程，主要是因为一个称为理想化的程序。只使用纯理论的推导，麦克斯韦方程组奇异地预测出，电磁波以光速传播于自由空间。继续推论这个预测，就可以给出具体的数值。若想了解为什么会有这数值，需要阅读一下电磁度量系统的发展史。

2023-11-27 14:15:211

正态分布期望公式怎么推导？

正态分布的期望求法为E（X）=X1*p（X1）+X2*p（X2）+…+Xn*p（Xn）。正态分布也称常态分布，又名高斯分布最早由棣莫弗，在求二项分布的渐近公式中得到。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。

2023-11-27 14:15:491

如何理解正态分布的μ和σ？

在正态分布中，μ（读作"mu"）和σ（读作"sigma"）是两个重要的参数，表示了该分布的位置和形状。1. μ（均值）：μ是正态分布的均值，也是分布的中心点。它代表着整个分布的平均值。在标准正态分布（均值为0，标准差为1）中，μ为0表示分布的中心在坐标原点。正态分布的μ值可以是任意实数，表示分布的中心位置。2. σ（标准差）：σ是正态分布的标准差，表示了数据离散程度的度量。标准差越大，数据点相对于均值的分散程度就越大。标准差为0时，表示所有数据点都与均值重合，分布是一个点。标准差越小，代表分布越集中，数据点离均值越近。通过μ和σ，我们可以得到正态分布的概率密度函数。正态分布的形状由μ决定，而σ则决定了分布的宽度。例如，标准差较大的正态分布将会更加扁平和宽阔，而标准差较小的正态分布则更加陡峭和狭窄。正态分布是统计学中非常重要的概率分布，由于其特殊的形状和性质，在许多实际问题中具有广泛的应用。通过μ和σ对正态分布进行调整，我们可以精确地描述和预测随机变量的分布情况，从而帮助解决实际问题。

2023-11-27 14:16:021

正态分布中的参数μ怎么在excel中求

正态分布函数的语法是NORMDIST(x，mean，standard_dev，cumulative)cumulative为一逻辑值，如果为0则是密度函数，如果为1则是累积分布函数。如果画正态分布图，则为0。 1. 例如均值10%，标准值为20%的正态分布：先在A1中敲入一个变量，假定－50，选中A列，点编辑－填充－序列，选择列，等差序列，步长值10，终止值70。 2. 然后在B1中敲入NORMDIST（A1，10，20，0），返回值为0.000222，选中B1；当鼠标在右下角变成黑十字时，下拉至B13，选中A1B13区域，点击工具栏上的图表向导－散点图，选中第一排第二个图，点下一步，默认设置，下一步，标题自己写，网格线中的勾去掉，图例中的勾去掉，点下一步，完成。 3. 图就初步完成了。下面是微调把鼠标在图的坐标轴上点右键，选 坐标轴格式，在刻度中填入你想要的最小值，最大值，主要刻度单位（x轴上的数值间隔），y轴交叉于（y为0时，x多少）等等。确定后，正态分布图就大功告成了。 4. 标准正态分布英语：standard normal distribution，德语Standardnormalverteilung，是一个在数学、物理及工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。 期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的 正态分布，记为N(0，1)。 5. 在实际应用上，常考虑一组数据具有近似于正态分布的概率分布。若其假设正确，则约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围，约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围，以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。称为“68-95-99.7法则”或“经验法则”。

2023-11-27 14:16:161

正态分布μ和σ代表什么

正态分布μ和σ分别代表数学期望和标准差。正态分布也称“常态分布”，又名高斯分布。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。

2023-11-27 14:16:263

正态分布曲线中μ和σ2代表什么？请通俗解释，谢谢。

在正态分布曲线中，μ（读作mu）代表均值，σ^2（读作sigma的平方）代表方差。均值（μ）表示数据的中心位置：在正态分布曲线中，均值是曲线的对称中心点，也是数据的平均值。它代表了数据整体的中心位置，可以理解为数据的“平均水平”。方差（σ^2）表示数据的离散程度：在正态分布曲线中，方差决定了曲线的陡峭程度。方差越大，曲线越扁平，表示数据的离散程度越高；方差越小，曲线越陡峭，表示数据的离散程度越低。方差是数据偏离均值的平均平方距离，可以理解为数据的“离散程度”。通过控制均值和方差，正态分布曲线可以具有不同的形状和特征。例如，当均值为0，方差为1时，正态分布曲线呈现标准正态分布，具有对称性；当均值不为0，方差不为1时，曲线会发生平移和拉伸，但整体形状仍然是钟形曲线。通俗地说，均值和方差可以帮助我们理解数据的中心位置和离散程度。它们是统计学中一些重要的描述性统计量，用于分析和描述数据集的特征。

2023-11-27 14:17:064

比较下列各对分子偶极矩μ的大小，并简单说明理由。

【答案】：偶极矩CO2＜SO2，CO2是sp杂化，分子为直线形，构型对称，为非极性分子，偶极矩值为0。而SO2是sp2杂化，分子为V形，构型不对称，SO2为极性分子，因此偶极矩值是SO2＞CO2。$偶极矩CCl4=CH4，CCl4和CH4都是等性sp3杂化，分子都是正四面体形，构型对称，均为非极性分子，偶极矩值都为0。$偶极矩PH3＜NH3，PH3和NH3都是sp3不等性杂化，都有1对孤电子对，分子都是三角锥形，但N的电负性大于P，增大了N-H成键电子对之间的斥力，使其键角增大，造成的NH3偶极矩大于PH3。$偶极矩BF3＜NF3，BF3是sp2性杂化，分子平面三角形，空间构型对称，非极性分子，所以BF3的偶极矩为0。而NF3是sp3不等性杂化，分子为三角锥形，极性分子，因此NF3的偶极矩大于BF3。

2023-11-27 14:17:321

0.3um是什么？

如果um是μm，那这个是长度单位微米，μ读作[miu]。1微米相当于1米的一百万分之一。1000微米（μm）=1毫米（mm）。

2023-11-27 14:17:392

正态分布的μ和σ^2是什么意思？

在正态分布曲线中，μ（读作mu）代表均值，σ^2（读作sigma的平方）代表方差。均值（μ）表示数据的中心位置：在正态分布曲线中，均值是曲线的对称中心点，也是数据的平均值。它代表了数据整体的中心位置，可以理解为数据的“平均水平”。方差（σ^2）表示数据的离散程度：在正态分布曲线中，方差决定了曲线的陡峭程度。方差越大，曲线越扁平，表示数据的离散程度越高；方差越小，曲线越陡峭，表示数据的离散程度越低。方差是数据偏离均值的平均平方距离，可以理解为数据的“离散程度”。通过控制均值和方差，正态分布曲线可以具有不同的形状和特征。例如，当均值为0，方差为1时，正态分布曲线呈现标准正态分布，具有对称性；当均值不为0，方差不为1时，曲线会发生平移和拉伸，但整体形状仍然是钟形曲线。通俗地说，均值和方差可以帮助我们理解数据的中心位置和离散程度。它们是统计学中一些重要的描述性统计量，用于分析和描述数据集的特征。

2023-11-27 14:17:461

设随机变量X~N（μ，σ^2）,且二次方程y^2+4y+X=0无实根的概率为1/2,则μ的值是？

若方程有实数根 则△=16-4X≥0 即X≤4 方程有实数根的概率是0.5，所以此时μ=X（max）=4

2023-11-27 14:17:552

μv和℃的换算关系

根据中间温度定律：热电偶回路两接点（温度为T、T0）间的热电势,等于热电偶在温度为T、Tn时的热电势与在温度为Tn、T0时的热电势的代数和.Tn称中间温度.由于热电偶 E-T 之间通常呈非线性关系，当冷端温度不为0摄氏度时，不能利用已知回路实际热电势 E（t，t0) 直接查表求取热端温度值；也不能利用已知回路实际热电势 E（t,，0) 直接查表求取的温度值，再加上冷端温度确定热端被测温度值，需按中间温度定律进行修正。E（t，tn）=23.10mVE（tn，t0）=1.203mVE（t，t0）=E（t，tn）+E（tn，t0）=24.303mV查表得 t=585.85 ℃

2023-11-27 14:18:041

μmol是个什么计量单位？用来计量什么的？

【1】μmol是个什么计量单位？答：它是“物质的量”的单位（摩尔）的一个的倍数单位。μmol是微摩尔的代号，在数值上微摩尔等于百万分之一摩尔（mol）。【2】用来计量什么的？答：常用组成“物质的量”的浓度单位：μmol/L (微摩尔每升)。

2023-11-27 14:18:131

概率中 正态分布里的期望μ是不是一定大于0?为什么由p｛丨x-μ丨

1,期望μ可正可负,标准差σ一定大于零. 2因为σ>0,根据不等式性质,两边同时除以一个大于零的数,不等号方向不变.且正数可以放入绝对值符号里.根据正态分布概率密度函数性质,等式成立.这个等式的意义在于将现有的正态分布转换为标准正态分布N(0,1)

2023-11-27 14:19:011

如果药物离子荷负电，而受H+催化，当介质的μ增加时，降解反应速度常数

【答案】：B溶液的离子强度对降解速度的影响可用下式说明：式中K为降解速度常数；K0为溶液无限稀(μ=0)时的速度常数；μ为离子强度；ZAZB为溶液中药物所带的电荷。以1gK对μ作图可得一直线，其斜率为1．02ZAZB，外推到μ=0可求得K0，若药物与离子带相同电荷时，斜率为正值，则降解速度随离子强度增加而增加；若药物与离子带相反电荷，斜率为负值，离子强度增加，则降解速度降低；若药物为中性分子，斜率为0，此时离子强度与降解速度无关。本题中，荷负电的药物离子受到带相反电荷的H+催化，斜率为负值，当介质的μ增加时，降解反应速度常数降低，故本题答案选B。

2023-11-27 14:19:081

为什么0

等于0，意思就是接触面光滑，但是现实中不存在绝对光滑面，所以不能取0，要大于0，摩擦力产生在两个接触表面之间。我们用肉眼看到的光滑固体表面，当用放大镜观察时，就会发现其表面是凸凹不平的，好像布满了高峰山谷一般。当两个物体相互接触时，摩擦是接触表面原子之间的附着力引起的。摩擦系数μ等于摩擦力f与法向正压力N的比值，即μ＝f／N。可以看到，摩擦力f决定于接触表面原子之间的相互作用力 以及存在着这样相互作用力的原子的数量，而与正压力N并无很直接的关联。因此从理论上讲，摩擦力有大于正压力的可能性，摩擦系数μ有大于1的可能性。但是从实践上讲，自然界中不同物质之间的滑动摩擦系数μ很少有大于1的场合。其原因在于 滑动会影响相互接触原子的数量以及它们之间的相互作用力。曾有人测算过 F1赛车止动时，轮胎与地面之间的摩擦系数，该系数值达到了2.83。这曾被引用为滑动摩擦系数大于1的一个罕见实例。但是大家知道，车轮胎的表面形状，即使肉眼看上去 也是凹凸不平的，因此使车静止下来的力量不仅是只有摩擦力，还有凹凸形状所引起的纯阻力。标准严格意义的滑动摩擦应该是指 肉眼看上去近乎光滑的接触表面内的原子之间相互作用。到目前为止，还没有发现那样2种材料，其间的 滑动摩擦系数 大于1。但是需要强调，尽管没有滑动摩擦系数大于1的好的实例，然而从理论上讲，滑动摩擦系数是可以大于1的。在中学教材中，所以物理题目都不是脱离实际的，所以滑动摩擦系数都是小于1的。虽然没有 滑动摩擦系数大于1的好的实例，但是静摩擦系数大于1的例子却比比皆是。例如我们经常能看到 一个物体静止在倾角大于45度的斜面上 的例子。很容易计算出，这种场合的 静摩擦系数 是大于1的。另外美国C ·基特尔等著的《伯克利物理学教程》第一卷《力学》上有一表格记载有：铜与铜静摩擦系数是1.6，橡皮与固体静摩擦系数是1.0 ～4.0 。以上均可表明摩擦系数可以等于或大于1。

2023-11-27 14:19:151

μ0的值是多少？

其值为μ0=4π×10^-7牛顿/安培^2或者μ0=4π×10^-7韦伯/（安培·米）或者μ0 = 4π×10^-7 亨利/米。国际单位制（SI）中引入的一个有量纲的常量。常用符号μ0表示，由公式 定义，此式是真空中两根通过电流相等的无限长平行细导线之间相互作用力的公式，式中I是导线中的电流强度，a是平行导线的间距。F是长度为l的导线所受到的力，而称μo为真空磁导率，其值为μ0=4π×10^-7牛顿/安培^2或者μ0=4π×10^-7韦伯/（安培·米）或者μ0 = 4π×10^-7 亨利/米。μ0中的 4π是为了使常用的电磁学公式的计算得到简化（所以SI制的电磁学部分叫做MKSA有理制），其中的则是为了使电流强度的单位安培（基本单位）接近于实际使用的大小。μ0的量纲为[LMT-2I-2]。

2023-11-27 14:19:331

大学物理电学部分中的μ0等于多少具体数

真空中的磁导率μ0

2023-11-27 14:24:221

大学物理电学部分中的μ0等于多少具体数值

真空磁导率，具体值为4π×10^-7H/m

2023-11-27 14:26:282

μ0的值是什么啊？

μ0的值是真空磁导率--有量纲的常量。μ0中的 4π是为了使常用的电磁学公式的计算得到简化（所以SI制的电磁学部分叫做MKSA有理制），其中的则是为了使电流强度的单位安培（基本单位）接近于实际使用的大小。μ0的量纲为[LMT-2I-2]。相关简介：真空磁导率真空介磁常数是真空磁导率（不过现在已经没有这个说法了....只叫真空磁导率）真空磁导率（permeability of vacuum）真空介电常数英文名称：permittivity of vacuum。说明：又称绝对介电常数。符号为εo。等于8.854187817…×10-12法/米。它是导自真空磁导率和光在真空中速度的一个无误差常量。

2023-11-27 14:30:301

μ的取值范围

1、在力学中,μ表示摩擦系数,它的大小是摩擦力与正压力的比值.μ=f/N 故取值范围为零到壹之间2、在物理单位中，它表示10的负6次方。例如1μm=0.000001m

2023-11-27 14:32:541

假设检验μ0是什么

是假设样本的μ0=总体均值μ 然后检验这个统计量,如果发现μ0这个样本均值x拔代入检验统计量表达式中,是落在了正态分布的两边,就拒绝原假设. 落在中间的话,说明“大多数情况”μ0=μ,那就接受假设

2023-11-27 14:33:031

概率论假设检验中，μ0和μ到底哪个是假设？？比如一个题，说袋装糖的净重是一个随机变量，服从正态分布

是假设样本的μ0=总体均值μ然后检验这个统计量，如果发现μ0这个样本均值x拔代入检验统计量表达式中，是落在了正态分布的两边，就拒绝原假设。落在中间的话，说明“大多数情况”μ0=μ，那就接受假设

2023-11-27 14:33:122

若假设形式为H0:μ=μ0，H1:μ≠μ0，当随机抽取一个样本，其均值μ=μ0，则()。

【答案】：A由已知，X=μ0不可能落入拒绝区域，故没有充分理由拒绝H0。

2023-11-27 14:33:191

若假设形式为H0：μ=μ0，H1：μ≠μ0，当随机抽取一个样本，其均值μ=μ0，则（ ）。

【答案】：A

2023-11-27 14:33:251

正态分布的μ和σ是什么意思？

在正态分布中，μ（读作"mu"）和σ（读作"sigma"）是两个重要的参数，表示了该分布的位置和形状。1. μ（均值）：μ是正态分布的均值，也是分布的中心点。它代表着整个分布的平均值。在标准正态分布（均值为0，标准差为1）中，μ为0表示分布的中心在坐标原点。正态分布的μ值可以是任意实数，表示分布的中心位置。2. σ（标准差）：σ是正态分布的标准差，表示了数据离散程度的度量。标准差越大，数据点相对于均值的分散程度就越大。标准差为0时，表示所有数据点都与均值重合，分布是一个点。标准差越小，代表分布越集中，数据点离均值越近。通过μ和σ，我们可以得到正态分布的概率密度函数。正态分布的形状由μ决定，而σ则决定了分布的宽度。例如，标准差较大的正态分布将会更加扁平和宽阔，而标准差较小的正态分布则更加陡峭和狭窄。正态分布是统计学中非常重要的概率分布，由于其特殊的形状和性质，在许多实际问题中具有广泛的应用。通过μ和σ对正态分布进行调整，我们可以精确地描述和预测随机变量的分布情况，从而帮助解决实际问题。

2023-11-27 14:33:501

设实数x，y满足x?y?2≤0x+2y?5≥0y?2≤0，则μ＝x2+y2xy的取值范围是______

解：由约束条件 x?y?2≤0x+2y?5≥0y?2≤0得如图所示的阴影区域，由图可知，yx的取值范围为[13，2]当yx=1时，μ取最小值2，当yx=13时，μ取最大值103故μ＝x2+y2xy=yx+xy的取值范围是[2，103]，故答案为：[2，103]．

2023-11-27 14:34:021

ξ~N(μ,τ^2)且4x^2-4x+ξ=0有实根的概率为1/2,求μ的值

(-4)^2-4*4*ξ=16-16ξ>=0ξ<=1N(1,τ^2)=0.5μ=1

2023-11-27 14:34:152

设随机变量X~N（μ,σ^2）,且二次方程y^2+4y+X=0无实根的概率为1/2,则μ的值是?

P{16-4X4}=1/2 μ=4

2023-11-27 14:34:221

设随机变量X~N（μ,σ^2）,且二次方程y^2+4y+X=0无实根的概率为1/2,则μ的值是?

b^2-4ac=16-4x<0得x>4P(x>4)=1/2根据正态分布的正态曲线可知曲线关于x=μ对称所以μ=4

2023-11-27 14:34:312

cos0°的值是多少

sin0°＝0,sin90°＝1,sin180°＝0,sin270°＝_1,sin360°＝0；cos0°＝1,cos90°＝0,cos180°＝_1,cos270°＝0,cos360°＝1；tan0°＝0,tan90°不存在,tan180°＝0,tan270°不存在,tan360°＝0三角函数是数学中属于初等函数中的超越函数的一类函数。它们的本质是任何角的集合与一个比值的集合的变量之间的映射。通常的三角函数是在平面直角坐标系中定义的。其定义域为整个实数域。三角函数看似很多，很复杂，但只要掌握了三角函磨孙数的本质及内部规律就会发现三角函数各个公式之间有强大的联系。而掌握三角函数的内部规律及本质也是学好三角函数的关键所在。三角函数的诱导公式（六公式）公式一：设α为任意角，终念销边相同的角的仔游游同一三角函数的值相等:sin(αk*2π)=sinα（k为整数）cos(αk*2π)=cosα（k为整数）tan(αk*2π)=tanα（k为整数）公式二设α为任意角，πα的三角函数值与α的三角函数值之间的关系:sin[(2k1)πα]=-sinαcos[(2k1)πα]=-cosαtan[(2k1)πα]=tanαcot[(2k1)πα]=cotα公式三任意角α与-α的三角函数值之间的关系:sin(2k-α)=-sinαcos(2k-α)=cosαtan(2k-α)=-tanαcot(2k-α)=-cotα公式四利用公式二和公式三可以得到π-α与α的三角函数值之间的关系:sin[(2k1)π-α]=sinαcos[(2k1)π-α]=-cosαtan[(2k1)π-α]=-tanαcot[(2k1)π-α]=-cotα公式五:利用公式一和公式三可以得到2π-α与α的三角函数值之间的关系:sin(2kπ-α)=-sinαcos(2kπ-α)=cosαtan(2kπ-α)=-tanαcot(2kπ-α)=-cotα公式六:π/2±α与α的三角函数值之间的关系:sin(π/2α)=cosαcos(π/2α)=-sinαtan(π/2α)=-cotαcot(π/2α)=-tanαsin(π/2-α)=cosαcos(π/2-α)=sinαtan(π/2-α)=cotαcot(π/2-α)=tanα诱导公式记背诀窍：奇变偶不变，符号看象限。

2023-11-27 14:34:371

正态分布中u为什么等于x-μ/σ，标准差为什么等于1

标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工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。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。

2023-11-27 14:34:461

0的绝对值是多少

0有绝对值，0的绝对值为0。绝对值是指一个数在数轴上所对应点到原点的距离，用“| |”来表示。|b-a|或|a-b|表示数轴上表示a的点和表示b的点的距离。用“| |”来表示。|b-a|或|a-b|表示数轴上表示a的点和表示b的点的距离。实数的绝对值的泛化发生在各种各样的数学设置中，例如复数、四元数、有序环、字段和向量空间定义绝对值。绝对值与各种数学和物理环境中的大小，距离和范数的概念密切相关。绝对值化简：1、判断“| |”里的正负。2、去绝保号。3、去括号合并同类项。绝对值化简，我们必须要搞清楚| |里的正负，只不过数字变成数轴上点的位置而已，那我们要掌握——如何根据数轴点位置来判断代数式的正负即可。

2023-11-27 14:34:551