设总体X服从正态分布N（μ,σ2),其中μ已知，σ²未知，X,Xz，.X。为其样本，n≥2,则下列说法中正确的是（)

A . u B . t C . F D . χ2

A . φ（k）-φ（-k） B . φ（k） C . φ（k）-φ（0） D . 2φ（k）-1

A . μ为正态总体均值 B . μ为正态分布中心 C . X在μ附近取值的机会最小 D . X在离μ愈远处取值的机会愈小

A . χ （n-1） B . χ （n） C . t（n-1） D . t（n）

A . ['['X1-X2+X3B . 2X3-μC .https://assets.asklib.com/psource/2015101517580884933.jpg D .https://assets.asklib.com/psource/2015101517581233582.jpg E .https://assets.asklib.com/psource/2015101517581652360.jpg

A . 正确 B . 错误

A . -4/9 B . -1/2 C . 1/2 D . 0 E . 5/9

A . 单调增大 B . 单调减少 C . 保持不变 D . 增减不变

A . 2服从χ2（15） B . 服从χ2（15） C . 服从χ2（15） D . 2服从χ2（16）

设总体X～N(μ，σ²)，其中σ²未知，若样本容量n和置信度1-a均不变，则对于不同的样本观测值，总体均值μ的置信区间的长度( )

设X~N(u,σ²),μ未知,且σ²已知,X₁,...X_n为取自此总体的一个样本,指出下列各式中哪些是统计量,哪些不是,为什么？ <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-30/970331519602713.png' />

A．增减不定 B．单调增大 C．单调减少 D．保持不变

设x₁,x₂…x_n+1是来自N(μ,σ²)的样本,<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-17/969203538245107.jpg' />,试求常数c,使得<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-17/969203561081413.jpg' />服从分布,并指出分布的自由度.

设X₁，X₂，...，X_n是取自正态总体N(μ，σ²)的样本，μ与σ均未知，则σ²的矩估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-01-05/978692195864823.jpg' />为()。 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-01-05/978692212468773.jpg' />

设总体X~N(μ，σ²)，其中σ²已知，若要检验μ，需用统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-12-30/978183754089856.jpg' /> (1)若对单边检验，统计假设为H₀：μ=μ₀(μ₀已知)，H₁：μ＞μ₀，则拒绝区间为(); (2)若单边假设为H₀：μ=μ₀，H₁：μ＜μ₀，则拒绝区间为()。(给定显著性水平为α，样本均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-12-30/978183901459285.jpg' />，样本容量为n，且可记u_1-α为标准正态分布的(1-α)分位数。)

设随机变量X与Y相互独立且分别服从正态分布N(μ,σ²)与N(μ,2σ²),其中σ是未知参数且σ＞0.记Z=X-Y. (I)求Z的概率f(z;σ²) (II)设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564587212992.png' />为来自总体Z的简单随机样本,求σ²的最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564610926348.png' /> (III)证明<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564610926348.png' />为σ²的无偏估计量.

设总体X服从正态分布N(μ，σ²)(σ＞0).从该总体中抽取简单随机样本<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556174244797.png' />,其样本均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556183114305.png' />求统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556216981242.png' />的数学期望EY.

设样本X₁，X₂，...，X_n取自正态总体N(μ，σ₀²)(σ₀²已知)，对检验假设H₀：μ=μ₀，H₁：μ＞μ₀的问题，取拒绝域<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-12-30/978192934116923.jpg' /> (1)求此检验犯第一类错误的概率为a时，犯第二类错误的概率β，并讨论它们之间的关系； (2)设μ₀=0.5，σ₀²=0.04，α=0.05，n=9，求μ=0.65时不犯第二类错误的概率。

设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563559946235.png' />是来自总体X~N(μ,σ²)的样本,其中μ已知,σ²＞0为未知参数,样本均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563569546784.png' />,则σ²的最大似然估计量为（） A.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/97456369359988.png' /> B.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/97456370198636.png' /> C.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563711307893.png' /> D.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563720210402.png' />

设总体X服从正态分布N(μ, σ²) (σ＞0),从总体中抽取简单随机样本<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965846856163765.png' />，其样本均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965846906898667.png' />求统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965846894326948.png' /><img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965846932984159.png' />的数学期望。

设两个正态分布总体X~N(μ₁,σ²₁),Y~N(μ₂,σ²₂),X₁,X₂,...,X_m与Y₁,...,Y_n是分别来自相互独立的总体X与Y的简单随机样本,S²₁与S²₂分别是其样本方差,已知m=8,S²₁=8.75,n=10,S²₂=2.66,求P{σ²₁＜σ²₂).

设X₁，…，X_n为抽自正态总体N(μ，σ²)的简单随机样本，试证 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965410591189968.png' /> 为枢轴量，其中k为已知常数，