随机变量的特点是以一定的（）在一定的区间上取值或取某一固定值。

系统误差可以消除，过失误差明显地歪曲实验结果，可以利用一定的准则从测得的数据中剔除，因此，在误差分析时只考虑随机误差即可。

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当产品的批量或工序被分为若干层时，可从所有分层中按一定比例随机抽样，这种方法称为（）。

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正态分布函数的标准偏差越大，表示随机变量在（）附近出现的密度越小。

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大量经验表示，许多随机变量（测量值、误差）的分布服从（）

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正态分布的概率密度函数，总体标准差σ愈大，曲线低而宽，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈小；总体标准差σ愈小，曲线高而窄，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈大。

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对于均值为μ，标准差为σ的正态分布曲线，在相同μ值下，σ值愈大，曲线愈尖锐，随机变量的分数性愈小。

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正态分布图中，标准偏差是f（x）曲线的形状参数，标准差越大，曲线高而窄，随机变量在平均值附近出现的密度越大。

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任何服从正态分布的随机变量ξ取值与平均值u的距离超过3σ的可能性仅有（）。

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推荐性标准在一定条件下也可能转化为（）。

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