1、该种食品平均重量95%的置信区间为（3737.5-48.25*1.96，3737.5+48.25*1.96），确定95%置信区间，需要找到52612.5%和97.5%的置信区间z值。通过查询正态分步的表格，找到相应的Z值为±1.96。
2、如果规定食品重量低于100克属于不合格，确定该批食品合格率95%的置信区间为（3642.93，3832.07）。
3、该批零件符合标准要求
扩展资料：
正态分布曲线：
集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。
对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。
均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。
曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。
关于μ对称，并在μ处取最大值，在正（负）无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点，形状呈现中间高两边低，正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
重复抽样也称为回置抽样，即每次抽中一个样本单位并进行登记后，再将其放回总体中参加下一次抽样，每一个样本单位都有被重复抽中的可能。重复抽样的特点是，同一个单位可能会在一个样本中重复出现；每个样本单位被抽中的概率都相等，概率等于1/N。
例如采用重复抽样方法从总体30个单位中随机抽取5个单位构成样本，N= 30，n= 5。其具体方法为抽取一个单位并记录其编号后，将该单位放回总体中再进行下一个单位的抽取，连续抽取5次，抽得5个单位构成一个样本，每个样本单位被抽中的概率都是1/30。
扩展资料：
注意事项：
1、在实际的产品质量检测中，会直接抽取产品进行质量检测，如果是在Excel中，要随机进行抽取，更多的是使用函数。
2、做预测（包含分类和回归）分析建模的，需要考虑特征数量和特征值域（非数值）的分布，通常数据记录数同时是特征数量和特征值域的100倍以上。
3、做关联规则分析模型，根据关联前后项的数量，每个主体需要至少1000条数据。
4、异常检测类分析建模，无论是监督还是非监督建模，数据记录越多越好。
参考资料来源：百度百科-简单随机抽样
参考资料来源：百度百科-重复抽样
这个题我做过，答案是合格，25/1000=0.025=2.5%.根据正态分布小概率事件得定义，达到4%以下得属于小概率事件，所以这25个不合格，不能说明整体不合格，再根据正态分布公式转换，可以得到，这批元件是合格得。
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