中心极限定理说明: 当n充分大时，n个具有期望和方差的独立同分布的随机变量之和近似服从 分布.

译码器具有N个输入和2N个输出，且输出具有独热性（） 什么叫抽样分布的中心极限定理？ 关于中心极限定理，描述正确的是（） 设总体X的数学期望EX=μ存在，从总体X中抽取一个容量为n的样本，当n充分大时，样本均值依概率收敛于()。 当n充分大时，泊松分布近似于（） 总体X服从期望为μ，标准差为σ的正态分布；从总体中取n个样本，这n个样本均值的期望值和方差分别为（） 若总体平均数和方差有限,当样本容量n充分大时,无论总体分布形式如何,样本平均数近似服从t分布。 以下关于中心极限定理的理解，正确的是（ ） 当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n≥30），样本均值仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1/n。（） 当n充分大时，参数为(n，p)的二项分布将近似为正态分布。() 当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n≥30），<br/>样本均值X仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1／n（） 当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大(通常要求n≥30)，样本均值X仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1／n。（） 如果存在正的常数C和自然数N0,使得当N≥N0时有f（N）≤Cg（N）,则称函数f（N）当N充分大时上有界，且g（N）是它的一个上界，记为f（N）=O（g（N））,即f（N）的阶不高于g（N）的阶（） 从呈负偏态分布的总体中进行随机抽样，当样本含量趋于无穷大时，根据中心极限定理可以认为所得的样本均数服从 下列由中心极限定理得到的有关结论中，正确的是 当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n≥30），样本均值Untitled-1_clip_image020_0001.gif仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1／n。 当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n≥30），样本均值Untitled-1_clip_image020_0001.gif仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1／n。 当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n≥30），样本均值Untitled-1__clip__image020__0001.gif仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1／n（） 下列表述中，由中心极限定理得到的正确的表述是 （）称为香农第二极限定理。