对于一组正态分布的资料，样本含量为n，样本均数为X，标准差为S，该资料的总体均数可信区间为（）。
设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为 https://assets.asklib.com/psource/201608041644109810.gif =158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）
设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为 https://assets.asklib.com/psource/2015111709005293161.jpg =158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）
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。（）
对于一组正态分布的资料，样本含量为n，样本均数为X，标准差为S，该资料的总体均数可信区间为（）
设某人群的身高X服从N（155.4，5.32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为X=158.36，S=3.83，求得μ的95%可信区间为（155.62，161.10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155.4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95%置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155.4在内）大约有（）.
设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为 https://assets.asklib.com/psource/2015111410581711011.jpg =158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）。
设一正态总体N=200，平均数是40，对其进行样本容量为10的简单随机抽样，则平均数抽样分布的期望值是（）。
设某人群的身高X服从N(155．4，5．32)分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为 https://assets.asklib.com/psource/2014082309140185598.jpg =158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为(155．62，161．10)，发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间(即不包括155．4在内)大约有（）
设某人群的身高X服从N(167.7，)分布，现从该总体中抽取一个n=10的样本,得均值为，求得的95%置信区间为(168.05，171.00),发现该区间竟然没有包括真正的总体均值167.7。若随机从该总体抽取样本量n=10的样本400个，可获得400个95%置信区间，问大约有多少个类似上面的（即不包括167.7在内）置信区间（ ）
从正态总体中成对抽取n=42的样本，则成对数据差数与差数标准误之比服从平均数为的分布，且自由度为。
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个样本的均值服从
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：
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（）
设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为=158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）
设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/18843001-18846000/18843845/2015111709005293161.jpg' />=158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）
如果总体变量存在有限的平均数和方差,那么无论这个总体的分布如何,随着样本容量n的增加,样本均值的分布便趋于正态分布（）
设某人群的身高X服从N(155．4，5．32)分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/17874001-17877000/17874343/2014082309140185598.jpg' />=158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为(155．62，161．10)，发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间(即不包括155．4在内)大约有（）
方差为90的总体中以n=10的样本容量抽样，样本平均数y分布的平均数为：（)，该分布的方差：（)。
