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常用的点估计是用样本均值估计总体均值,用样本比例估计总体比例,用样本方差估计总体方差。()
A . 正确
B . 错误
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总体参数通常有总体平均数、总体方差、总体比例,样本均值、样本方差、样本比例。()
A . 正确
B . 错误
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小样本情况下,总体服从正态分布,总体方差已知,总体均值在置信水平(1-α)下的置信区间为()
A .https://assets.asklib.com/psource/20151096684813382.gif
B .https://assets.asklib.com/psource/20151091885392714.gif
C .https://assets.asklib.com/psource/20151094195672136.gif
D .https://assets.asklib.com/psource/20151095703269138.gif
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当正态总体的方差未知时,且为小样本条件下,估计总体均值使用的分布是()
A . 正态分布
B . T分布
C . 卡方分布
D . F分布
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正态分布小样本、总体方差未知,根据简单随机样本进行均值的区间估计,以下正确的有()
A . 应该根据正态分布进行区间估计
B . 需要根据t分布进行区间估计
C . 正态分布的自由度为n
D . t分布的自由度为n
E . t分布的自由度为n-1
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当正态总体的方差未知,且为小样本条件下,构造总体均值的置信区间使用的分布是()。
A . 正态分布
B . t分布
C . χ2分布
D . F分布
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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。()
A . 正确
B . 错误
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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
https://assets.asklib.com/psource/2015111011194425380.jpg
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。()
A . 正确
B . 错误
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假设检验中,在小样本的情况下,如果总体不服从正态分布,且总体方差未知,则经过标准化的样本均值服从()
A . Z分布
B . t分布
C . 分布
D . F分布
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若设总体方差σ2=120,采用重复抽样抽取样本容量为10的一个样本,则样本均值的方差为()。
A . 120
B . 1.2
C . 12
D . 1200
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小样本情况下,总体服从正态分布,总体方差未知,总体均值在置信水平(1-α)下的置信区间为()
A .https://assets.asklib.com/psource/20151090561663770.gif
B .https://assets.asklib.com/psource/20151092284527416.gif
C .https://assets.asklib.com/psource/20151095409043745.gif
D .https://assets.asklib.com/psource/20151096118641846.gif
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当正态总体的方差已知时,在大样本条件下,估计总体均值使用的分布是()
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用样本方差近似反映总体方差时,是以样本的收益率与其均值的平方和除以样本数n。( )
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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E和方差D分别为:
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当正态总体的方差未知时,在大样本条件下,估计总体均值使用的统计量是()
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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),样本均值贾仍会接近正态分布,其分布的期望值为总体均值,方差为总体方差的1/n()
是
否
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设为取自总体X的一个样本,总体X~N(μ, σ<sup>2</sup>),分别为样本均值和样本方差,求常数k使得。
设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/970676527118777.png' />为取自总体X的一个样本,总体X~N(μ, σ<sup>2</sup>),<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/970676548305989.png' />分别为样本均值和样本方差,求常数k使得<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/970676562899824.png' />。
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小样本情况下,总体服从正态分布,总体方差已知,总体均值在置信水平(1-α)下的置信区间为()
小样本情况下,总体服从正态分布,总体方差已知,总体均值在置信水平(1-α)下的置信区间为()<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/3792001-3795000/a313e9dc8e5fa5148849d6b70d2bab81.jpg' />
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◑以下度量中属于统计量的有( )。◑A.样本方差◑B.样本均值◑C.总体方差◑D.样本容量◑E.总体均值
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如图所示,设总体为来自总体X的一个简单随机样本.分别为其样本均值和样本方差.(1)证明对任意的
如图所示,设总体<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/96469314696044.png' />为来自总体X的一个简单随机样本.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/9646931619863.png' />分别为其样本均值和样本方差.
(1)证明对任意<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964693245155057.jpg' />的常数的期望为σ<sup>2</sup>;
(2)求常数c,使得<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964693265241206.png' />达到最小值.
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◑以下情况可以用Z统计量检验的有( )。◑A总体均值的检验,小样本◑B正态总体均值的检验,小样本,方差未知◑C大样本总体均值的检验◑D正态总体方差的检验
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(1)设总体X具有方差,总体Y具有方差,两总体的均值相等。分别自这两个总体中取容众均为400的样本
(1)设总体X具有方差<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965848553923871.png' />,总体Y具有方差<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965848568046679.png' />,两总体的均值相等。分别自这两个总体中取容众均为400的样本,设两样本独立,分别记样本均值为X, P,试利用切比雪夫不等式估计k,使得<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965848587839811.png' />。(2)设在(1)中总体X和Y均为正态变量,求k。
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从某个N=2000的总体中抽出一个样本容量为200的不放回简单随机样本,样本均值50,样本方差200,对总体均值的估计量等于样本均值50,则估计量的方差是()
A.0.5
B.1.8
C.0.9
D.1
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当正态总体的方差已知时,在小样本条件下,估计总体均值使用的分布是()
A.正态分布
B.t分布
C.分布
D.分布