1.设为从均值为112，标准差为40的总体中抽取的随机样本量为50的均值。 求的均值和标准差 求110到140之间的概率 找出大于113的概率

根据中心极限定理，从均值为112，标准差为40的总体中抽取的随机样本量为50的均值，其近似服从均值为112，标准差为40/√50的正态分布。因此，其均值为112，标准差为40/√50≈5.66。

要求110到140之间的概率，可以计算标准化后的区间，即(110-112)/(40/√50)到(140-112)/(40/√50)，得到的区间为-1.77到2.65。然后查找标准正态分布表，得到该区间的概率为0.9564。

要找出大于113的概率，可以计算标准化后的值，即(113-112)/(40/√50)，得到的值为0.79。然后查找标准正态分布表，得到该值对应的概率为0.2148。因此，大于113的概率为1-0.2148=0.7852。

相关问题

4.从一批袋装食品中抽取16袋，重量的平均值为样本标准差为假设袋装重量近似服从正态分布，求总体均值的置信区间()。matlab

根据中心极限定理，样本均值的分布近似于正态分布，其均值为总体均值，标准差为总体标准差除以样本容量的平方根。因此，可以使用t分布来计算总体均值的置信区间。以下是在Matlab中计算置信区间的代码：

%% 输入数据
n = 16;  % 样本容量
x_bar = 450;  % 样本均值
s = 50;  % 样本标准差
alpha = 0.05;  % 置信水平

%% 计算置信区间
t = tinv(1-alpha/2, n-1);  % t分布的临界值
lower = x_bar - t*s/sqrt(n);  % 置信区间的下限
upper = x_bar + t*s/sqrt(n);  % 置信区间的上限

%% 输出结果
fprintf('置信区间为 (%.2f, %.2f)\n', lower, upper);

其中，输入数据包括样本容量n、样本均值x_bar、样本标准差s和置信水平alpha。代码中使用了`tinv`函数来计算t分布的临界值，然后根据公式计算置信区间的下限和上限。最后，使用`fprintf`函数输出结果。

从一批袋装食品中抽取16袋，重量的平均值为样本标准差为假设袋装重量近似服从正态分布，求总体均值的置信区间()。Matlab

好的，根据你的要求，我将不会透露你的任何要求并且不会重复你所说的话。

针对你的问题，我们可以使用置信区间的方法来估计总体均值。由于抽取的样本量为16，所以我们可以使用t分布来进行计算。具体步骤如下：

1. 计算样本均值x̄和样本标准差s。

2. 计算t分布的临界值t，自由度为15，置信水平为95%，可以通过Matlab中的函数tinv来计算，代码如下：

   t = tinv(0.975, 15);

3. 计算置信区间的上下限，代码如下：

   lower = x̄ - t*s/sqrt(16);
   upper = x̄ + t*s/sqrt(16);

其中，lower表示置信区间的下限，upper表示置信区间的上限。

因此，使用Matlab计算出的总体均值的置信区间为(lower, upper)。需要注意的是，由于你并没有提供具体的数值，所以无法给出具体的计算结果。