3.随机选取的某大学200名一年级学生一次数学考试的成绩(如下表)。 试分别取检验数据来自正态总体。

为了判断这200名一年级学生的数学成绩是否来自正态总体，可以采取以下步骤：

1. 假设检验：首先假设这200名学生的数学成绩来自正态总体，即假设这200个样本是从一个正态分布中抽取的。

2. 确定显著性水平：根据问题需求确定显著性水平，如0.05或0.01。

3. 计算样本均值和标准差：计算这200个样本的均值和标准差。

4. 计算检验统计量：根据样本均值、标准差和样本量计算检验统计量，常用的检验统计量有t值和z值。

5. 判断拒绝域：根据假设检验的类型（单侧或双侧）、显著性水平和自由度确定拒绝域。

6. 判断是否拒绝原假设：根据计算出的检验统计量和拒绝域的关系，判断是否拒绝原假设。如果检验统计量在拒绝域内，则拒绝原假设，认为这200名学生的数学成绩不来自正态总体；如果检验统计量在拒绝域外，则接受原假设，认为这200名学生的数学成绩来自正态总体。

需要注意的是，具体如何计算检验统计量、拒绝域和判断拒绝原假设的方法，可能会因为问题的具体要求而有所不同。

相关问题

3.(假设检验) 随机选取的某大学200名一年级学生一次数学考试的成绩(如下表)。 试分别取检验数据来自正态总体。

为了检验这200名一年级学生的数学成绩是否来自正态总体，可以采取以下步骤：

1. 假设检验：首先假设这200名学生的数学成绩来自正态总体，即假设这200个样本是从一个正态分布中抽取的。

2. 确定显著性水平：根据问题需求确定显著性水平，如0.05或0.01。

3. 计算样本均值和标准差：计算这200个样本的均值和标准差。

4. 计算检验统计量：根据样本均值、标准差和样本量计算检验统计量。如果样本量n大于30，可以采用z检验，检验统计量为：

z = (x - μ) / (σ / √n)

其中，x为样本均值，μ为正态总体的均值，σ为正态总体的标准差，n为样本量。

5. 计算p值：根据检验统计量和假设检验的类型（单侧或双侧）计算p值。

6. 判断拒绝域：根据显著性水平和假设检验的类型（单侧或双侧）确定拒绝域。

7. 判断是否拒绝原假设：根据计算出的p值和拒绝域的关系，判断是否拒绝原假设。如果p值小于显著性水平，即p < α，则拒绝原假设，认为这200名学生的数学成绩不来自正态总体；如果p值大于等于显著性水平，即p >= α，则接受原假设，认为这200名学生的数学成绩来自正态总体。

需要注意的是，具体如何确定假设检验的类型、计算p值和判断拒绝域的方法，可能会因为问题的具体要求而有所不同。

使用mysql语法窗口函数写一个查询每门课程成绩前两名学生，数据都在一张表上

您好，根据您的要求，可以使用MySQL的窗口函数实现查询每门课程成绩前两名学生的操作。具体语句可以如下所示：

SELECT *
FROM 
(
  SELECT *, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY course ORDER BY score DESC) as rank
  FROM table_name
) tmp
WHERE rank <= 2;

其中，table_name需要替换成您所使用的表名，而course和score则分别代表您表中的课程和分数字段。这条语句将首先在每门课程内按照分数从高到低进行排名，然后选取每门课程内排名前两名的学生记录。