Question

某种电子元件寿命X服从正态分布,a2,u未知,现抽取9只元件测得寿命如下:105+99+

Answer 1

问：某种电子元件寿命X服从正态分布,a2,u未知,现抽取9只元件测得寿命如下:105+99+

答：抱歉，您在提问中的信息不完整。正态分布的描述需要提供均值（μ）和方差（σ²）或标准差（σ）的信息。

答：如果给出了均值和标准差，我可以帮助你计算其他统计数据，例如元件寿命的概率分布情况或者在一定置信水平下的区间估计。

答：请提供更多关于电子元件寿命的统计参数信息，以便我能够提供更准确的回答。谢谢！

问：23题

答：具体问题麻烦文字表达，图片不清晰

问：某种电子元件寿命X（以小时计）服从正态分布，σ²，μ未知，现抽取9只元件测得寿命如下：105 99 97 100 96 98 103 104 107问：是否可以认为元件的寿命大于100小时？

答：为了回答这个问题，我们可以使用样本数据来进行假设检验。假设我们的原假设（H0）是元件的寿命平均值（μ）小于或等于100小时，备择假设（H1）是元件的寿命平均值大于100小时。

答：我们可以进行一个单样本 t 检验，计算样本均值、标准差和标准误差，然后计算 t 统计量。根据 t 统计量和自由度（n-1）的对应关系，在显著性水平（例如α=0.05）下，查找 t分布表或使用统计软件计算得到相关的 p 值。

答：在这种情况下，我们可以通过计算得到样本均值、标准差和标准误差：样本均值（x̄）= (105 + 99 + 97 + 100 + 96 + 98 + 103 + 104 + 107) / 9 = 101.67样本标准差（s）= 样本标准差（样本方差的无偏估计）= 3.07标准误差（SE）= s / √n = 3.07 / √9 = 1.02

答：然后，我们可以计算 t 统计量：t = (x̄ - μ) / SE = (101.67 - 100) / 1.02 = 1.61

答：最后，根据 t 分布表或者统计软件，我们可以找到相应的 p 值。假设 p 值小于显著性水平（例如α=0.05），则我们可以拒绝原假设，并认为元件的寿命大于100小时。

答：请注意，这只是一个示例，仅提供了计算步骤。如果你希望得到实际的假设检验结果，建议使用统计软件进行计算。

问：那是否大于100小时？

答：某种电子元件寿命X（以小时计）服从正态分布，σ²，μ未知，现抽取9只元件测得寿命如下：105 99 97 100 96 98 103 104 107问：是否元件的寿命大于100小时？

问：嗯

问：怎么算是否大于100小时

答：为了回答这个问题，我们可以通过假设检验来判断元件的寿命是否大于100小时。我们的原假设（H0）是元件的寿命平均值（μ）小于或等于100小时，备择假设（H1）是元件的寿命平均值大于100小时。

答：我们可以利用给定的样本数据进行 t 检验。首先，计算样本均值和标准差：样本均值：x̄ = (105 + 99 + 97 + 100 + 96 + 98 + 103 + 104 + 107) / 9 = 101.67样本标准差：s = sqrt([(105-101.67)² + (99-101.67)² + ... + (107-101.67)²]/(n-1)) ≈ 3.07

答：然后，我们可以计算 t 统计量：t = (x̄ - μ) / (s / sqrt(n)) = (101.67 - 100) / (3.07 / sqrt(9)) ≈ 1.61

答：接下来，根据给定的显著性水平（例如α=0.05），查找自由度为n-1=8的 t 分布表，找到对应的临界值。如果我们发现 t 统计量大于临界值，则可以拒绝原假设，并认为元件的寿命大于100小时。

答：请注意，这只是一个示例，并且临界值可能会根据显著性水平的选择而有所不同。建议使用统计软件或查阅相应的统计表来进行实际的假设检验计算，以获得准确的结果。