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聚类中的簇与分类中的类的关系是：
实际问题中，属于同一个簇的样本比较有可能属于同一类。但是属于同一类的样本，可能分布于不同的簇中。
存在2元字母表上的一组即时码，使得对取值在集合{1,2,3,4,5,6}上的随机变量编码后对应码字长度分别为(1,2,3,4,5,6)。
可验证其满足Kraft不等式。更具体地，可以得到一个可能的编码方案{1, 01, 001, 0001, 00001, 000001}。
(1).随机往单位圆内投针，针落在中心(frac{1}{2})单位圆的概率为（）。
解释：几何概型，( P=frac{pi {frac{1}{2}}^2}{pi 1^2}=frac{1}{4})。
(2).一服从均匀分布的随机变量，其对应区间的概率与区间长度有关，与区间的起点位置也有关系。
解释：均匀分布的随机变量，其对应区间的概率只与区间长度有关，与区间的起点位置无关。
(2).已知(XsimU[0,1])，(Y=1-X)，则(Y)的分布是（）。
直观判断，( Y=1-X mbox{ 且 }X=1-Y )，形式对称，( Y )的分布也应该是均匀的，且有当 (0le 1-yle 1) 时，即 (0le yle 1) 时，(f_Y left( yright)=f_X left( {1-y...
(1).设((X,Y))的联合分布律为[qquadqquadqquadqquad{begin{array}{c|ccc}{XbackslashY}&1&2&3hline1&{frac{1}{6}}&{frac{1}{9}}&{frac{1}{18}}2&{frac{1}{3}}&a&{frac{1}{9}}end{array}}]则表中常数(a)等于（）。
解释：由联合分布律的和一性得到。
(1).请问数学期望的二维线性性质，是否可推广到(n)维的线性性质，即(E(sumlimits_{i=1}^n{a_iX_i})=sumlimits_{i=1}^n{a_iE(X_i)})？
由数学期望的二维线性性质的证明过程可知，在积分上的线性表达仍然成立，所以可以推广到( n ) 维的情形。
(1).对于方差已知的假设(H_0:mu=mu_0,quadH_1:mu<mu_0)属于（）检验？
解答：由于方差未知，是T检验法。又因为备择假设是 ( H_1 :mu <mu_0 )，所以是单侧下方的检验。
(1).在统计假设的显著性检验中，给定了显著性水平(alpha)，下列结论中错误的是（）。
解释：由观点不同，拒绝域选法是不确定的，有多种不同的考虑。如检验某班成绩是否较好，可以检验平均成绩是否高，也可检验高分段人数是否较多。
在解法二的主程序中，如果xf=1.2时程序无法运行。