设X1,…,Xn为来自均值为μ标准差为σ的正态分布的一个样本，其中μ已知而σ未知，Xbar是样本均值，则下列各选项中的量不是统计量的是（）

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 . （μ-σ）～（μ+σ） B . （μ-1.96σ）～（μ+1.96σ） C . （μ-2.58σ）～（μ+2.58σ） D . -∞～（μ+1.96σ） E . 0～（μ+1.96σ）

A . x是μ的估计 B . 2S是σ的估计n C . s2是σ2的估计 D . s是σ2的估计 E . x是σ的估计

A . u服从正态分布，且均数不变 B . u服从正态分布，且标准差不变 C . u服从正态分布，且均数和标准差都不变 D . u服从正态分布，但均数和标准差都改变 E . u不服从正态分布

A . 均数不变，标准差变 B . 均数和标准差都不变 C . 均数变而标准差不变 D . 均数和标准差都改变 E . 均数与标准差的变化情况无法确定

A . ['1.96Shttps://assets.asklib.com/psource/2015110808370479860.jpg B . 1.96σhttps://assets.asklib.com/psource/2015110808371174628.jpg C .https://assets.asklib.com/psource/2015110808371467487.jpg D .https://assets.asklib.com/psource/2015110808372260476.jpg E .https://assets.asklib.com/psource/2015110808372851270.jpg

A . ['['1.96σB . 1.96σhttps://assets.asklib.com/psource/2015092914183963979.gif C .https://assets.asklib.com/psource/2015092914185355064.gif D .https://assets.asklib.com/psource/2015092914185642036.gif E . 2.58σ

设X₁，X₂，…，X_m，X_m+1，X_m+n为来自总体X～N(0，σ²)的一个样本，试确定下列统计量的分布

设X₁，X₂，…，X_n是来自正态总体N(0,σ²)的样本，<img src='https://img2.soutiyun.com/latex/latex.action' />分别是样本均值和样本方差，若n=17，则当k=______时，P(<img src='https://img2.soutiyun.com/latex/latex.action' />≥μ+kS)=0.95．

21．设X₁，X₂，…，X_m，X_m+1，X_m+n为来自总体X～N(0，σ²)的一个样本，试确定下列统计量的分布

设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563559946235.png' />为来自总体N(μ,σ2)的简单随机样本,<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563569546784.png' />为样本均值,已知<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563615737426.png' />是σ²的无偏估计(或ET=σ²),则常数C必为（） A.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563625160965.png' /> B.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563634424495.png' /> C.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563643532016.png' /> D.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563651352464.png' />

A．转换后变量的均数不变而标准差改变，且服从正态分布 B．转换后变量的均数改变而标准差不变，且服从正态分布 C．转换后变量的均数和标准差都改变，且服从正态分布 D．转换后变量的均数和标准差都不变，但不服从正态分布 E．转换后变量的均数和标准差都不变，且服从正态分布

A.泊松分布 B.指数分布 C.二项分布 D.均匀分布

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.

<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/3237001-3240000/d0c78cc52e11b6a5df53f48238312247.jpg' />

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x₁，…，x_n，xn⁺¹是来自N(μ，σ²)的样本，<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965399598689233.png' /> 试求常数c，使得<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965399626587828.png' />服从t分布，并指出分布的自由度.

设X1，…，Xn是来自均匀分布U(0，θ)的样本，θ的先验分布是帕雷托(Pareto)分布，密度函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965408611002708.png' />其中β，θ₀是两个已知的常数. (1)验证：帕雷托分布是θ的共轭先验分布; (2)求θ的贝叶斯估计.

设总体X~N(μ,σ²)，μ,σ²,未知，X1,...,Xn是X的简单随机样本，则μ的置信水平至少为0.90的置信区间为()。 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-01-07/978868222705221.jpg' />