2024年国家开放大学系统国家开放大学-经济学基础12所.docx

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国家开放大学系统国家开放大学-经济学基础12所有答案

齐次线性方程组当它所含方程的个数不不小于未知量的个数時,它一定有非0解

选择一项:

答案是:对的答案是“对”。

齐次线性方程组当時,有非0解

答案是:对的答案是“对”。

齐次线性方程组有非0解的充足必要条件是秩An

选择一项:

答案是:对的答案是“对”。

若线性方程组有唯一解,则方程组只有0解;若线性方程组有无穷多解,则方程组有非0解反之,不成立

选择一项:

答案是:对的答案是“对”。

线性方程组有无穷多解

答案是:对的答案是“錯”。

将线性方程组的增广矩阵用初等行变换化成阶梯形矩阵時,若出現“00…0dd≠0行,则线性方程组有无穷多解

选择一项:

答案是:对的答案是“錯”。

线性方程组有无穷多解的充要条件是

选择一项或多项:

方程组有解且化成阶梯形矩阵的非0行的行数

秩=秩

线性方程组有非0解

答案是:对的答案是:秩A=秩A不不小于n,方程组有解且化成阶梯形矩阵的非0行的行数

对于齐次线性方程组,如下結论是对的的

选择一项或多项:

時,一定有非0解

秩時,一定有非0解

秩時,一定有非0解

秩時,只有0解

答案是:对的答案是:M不不小于n時,一定有非0解,秩A時,一定有非0解,秩時,只有0解,秩A=秩A

齐次线性方程组

选择一项:

只有0解

也許有解,也也許无解

无解

有非0解

答案是:对的答案是:有非0解

若线性方程组只有0解,则线性方程组

选择一项:

有无穷多解

无解

解不能确定

只有唯一解

答案是:对的答案是:只有唯一解

线性方程组有解的充足必要条件是

选择一项:

秩=秩

答案是:对的答案是:秩A=秩A

如下結论对的的是()

选择一项:

方程个数不不小于未知量个数的线性方程组一定有无穷多解

方程个数等于未知量个数的线性方程组一定有唯一解

A,B,C都不对

方程个数

答案是:对的答案是:A,B,C都不对

设一组试验数据為73,78,80,76,75,则它們的中位数是80

选择一项:

答案是:对的答案是“錯”。

设是一组数据,假如一组数满足,则可以成為数据的权

选择一项:

c

答案是:对的答案是“錯”

下列各组数中,能作為一组数据进行加权平均数的“权”

选择一项:

答案是:对的答案是:1/41/21/121/6

随机事件A、B满足运算律

选择一项:

答案是:对的答案是“錯”。

设事件组A1,A2,…,An满足:

1A1,A2,…,An互不相容;

2A1A2…An=U完全性,

则对任一事件B均有

答案是:对的答案是“錯”。

已知)為

2142102

答案是:1.;[29×10-4,;

2.[2121,,[2117,

对总体的未知参数进行估计,属于假设检查问題

答案是:对的答案是“錯”。

对于有限总体,采用随机有放回地反复抽样,就可以获得简朴随机样本

答案是:对的答案是“对”。

不含未知参数的样本函数称為做记录量

答案是:对的答案是“对”。

设总体X的均值与方差都存在,且均為未知参数,而是该总体的一种样本,记,则总体方差的矩估计為()

答案是:对的答案是:1/n1-2

设是来自正态总体(均未知)的样本,则()是记录量

答案是:对的答案是:1

设是来自正态总体的容量為2的样本,其中為未知参数,如下有关的估计中,只有()才是的无偏估计

答案是:对的答案是:2/513/52

设是来自正态总体的样本,已知而為未知参数,记,已知表达原则正态分布的分布函数,,,则的置信水平為095的置信区间為()

答案是:对的答案是:(-196,196)

设1,2,…,5是从两点分布B1,g,現从某厂生产的一批罐头中抽取17个,已知Vc的含量(单位:mg)如下:17,22,21,20,23,21,19,15,13,23,17,20,29,18,22

答案是:1.按照σ=005的检查水平检查该批罐头,Vc含量不合格;

2.该曰打包机工作正常。

设某产品的性能指标服从正态分布,从历史资料已知σ=4,抽查10个样品,求得均值為17,取明显水平α=005,问零假设与否成立

2从一批钢丝中抽取10个样品,测得冷拉的断力為:N

5685705705705

答案是:零假设H0:u=20不成立;

2.能认為这批钢筋的冷拉断力為575N

根据导数定义,求下列函数的导数:

(1)y=32

(2)

2求下列函数在指定点处的导数:

(1)

(2)

(3)

(4)

3求下列函数的导数和微分:

(1)

(2)

(3)

(4)

4求曲线

答案是:1(1)3(2)1/2^-1/2

213*^2=272e^-1

3241/2

3102

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