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两组独立样本连续型变量，若来自非正态总体，可采用（）。
A . t检验
B . 方差分析
C . 正态性检验
D . 配对四格表的卡方检验
E . 秩和检验
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来自正态总体且方差齐的多个独立样本均数比较时，通常采用的统计方法为（）
A . χ
检验
B . t′检验
C . Z检验
D . t检验
E . 方差分析
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两个独立的Possion分布变量Xl（服从均数为μ1的Possion分布）及X2（服从均数为μ2的Possion分布）之和的总体标准差是（）。
A . ['['μ+μB . μ-μC .https://assets.asklib.com/psource/2015092210241766887.jpg
D .https://assets.asklib.com/psource/2015092210242222800.jpg
E .https://assets.asklib.com/psource/2015092210242864305.jpg
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若两个总体均服从正态分布，分别从两个总体中随机抽取样本，则两个样本方差之比服从的分布为（）。
A . 正态分布
B . 卡方分布
C . t分布
D . F分布
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若到达排队系统的顾客来自两方面，分别服从泊松分布，则这两部分顾客合起来的顾客流仍然服从泊松分布。
A . 正确
B . 错误
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设总体X服从正态分布N（μ，9），1225X，X，L，X是来自该总体的简单随机样本，对检验问题00H：μ=μ，11H：μ=μ，取如下拒绝域：0{x−μ≥c}。若取置信水平等于0.95，则当01μ=0，μ=2时，犯第二类错误的概率为（）。
A . Φ（−1.37）−Φ（−5.29）
B . Φ（1.176）−Φ（1.96）
C . Φ（1.96）−Φ（−1.96）
D . Φ（1.96）−Φ（0）
E . Φ（0）−Φ（−1.96）
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对样本的频数分布所来自的总体分布是否服从某种理论分布或某种假设分布所做的假设检验，这种检验叫（）
A . Z检验
B . t检验
C . 卡方检验
D . F检验
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从服从正态分布的无限总体中分别抽取容量为10，25，49的样本，当样本容量增大时，样本均值的标准差将（ ）
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对于平均数差异的显著性检验，在两个总体都服从正态分布，总体方差均已知的情况下， 用Z检验(相关样本和独立样本所用统计量不同);在两个总体都服从正态分布，但是总体方差未 知时，用t检验(所用检验统计量方法与两个总体是否独立以及方差是否相等有关)。( )
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对于来自正态总体的n个简单随机样本X，S²是n个样本的样本方差，σ²是总体方差，那么比值(n-1)S²/σ²可近似服从：
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在平均数为5、方差为25的正态总体中随机抽样两次，结果分别记作Y1和Y2，则抽样结果之和Y1+Y2服从平均数为10、方差为50的正态分布。
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在平均数为5、方差为25的正态总体中随机抽样两次，结果分别记作Y1和Y2，则抽样结果之和Y1+Y2服从平均数为
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设总体X服从[-θ,θ]上的均匀分布,其中θ（θ>0)为未知参数，是来自总体的简单随机样本.（1)求θ的矩估
设总体X服从[-θ,θ]上的均匀分布,其中θ(θ>0)为未知参数，<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964695089964574.png' />是来自总体的简单随机样本.
(1)求θ的矩估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964695055661612.png' />;(2)求θ的最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964695070951486.png' />.
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设是来自总体N（μ,σ<sup>2</sup>)的容量为n的两个相互独立的简单随机样本的均值,试确定n.使得两个样
设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-05/970778702595939.jpg' />是来自总体N(μ,σ<sup>2</sup>)的容量为n的两个相互独立的简单随机样本的均值,试确定n.使得两个样本均值之差的绝对值超过σ的概率大约为0.01.
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两个独立的Possion分布变量Xl（服从均数为μ<sub>1</sub>的Possion分布）及X<sub>2</sub>（服从均数为μ<sub>2</sub>的Possion分布）之和的总体标准差是（）。
A. ['['μ+μ
B. μ-μ
C.<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/18432001-18435000/18432204/2015092210241766887.jpg' />
D.<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/18432001-18435000/18432204/2015092210242222800.jpg' />
E.<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/18432001-18435000/18432204/2015092210242864305.jpg' />
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方差分析和成组t检验的前提条件是一致的：各样本来自的总体均服从正态分布，各样本来自的总体方差齐性（即正态方差齐）。
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设随机变量X服从参数为λ的指数分布.当k<X《k+1时。Y=k，k=0,1...（1)求Y的分布律（2)设为来自总体Y
设随机变量X服从参数为λ的指数分布.当k<x《k+1时。y=k，k=0,1...
(1)求Y的分布律
(2)设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964694825159428.png' />为来自总体Y的简单随机样本<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964694844701546.png' />,求λ的矩估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964694861018479.png' />和最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/96469488166266.png' />
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设总体X服从参数为P的0-1分布,则来自总体X的简单随机样本的概率分布为___
设总体X服从参数为P的0-1分布,则来自总体X的简单随机样本<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974554990191073.png' />的概率分布为___
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6、当资料来自正态总体时，可以证明统计量t服从（)（degrees of freedom)为v=n-1的t分布。
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3、从服从正态分布的无限总体中分别抽取容量为10，20，50的样本，当样本容量增大时，样本均值的标准差将（）
A．扩大
B．缩小
C．不变
D．无法确定
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设总体X服从标准正态分布，X<sub>1</sub>，X<sub>2</sub>，...，X<sub>n</sub>是来自X的样本，则统计量服从（)分布，参数为
设总体X服从标准正态分布，X<sub>1</sub>，X<sub>2</sub>，...，X<sub>n</sub>是来自X的样本，则统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-01-04/978607698915946.jpg' />服从()分布，参数为()。
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设为来自正态总体N（0,σ<sup>2</sup>)的简单随机样本,则统计量服从的分布为（）A.F（1,1)B.F（2,1)C.t（1)
设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556800064592.png' />为来自正态总体N(0,σ<sup>2</sup>)的简单随机样本,则统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556809002103.png' />服从的分布为（）
A.F(1,1)
B.F(2,1)
C.t(1)
D.t(2)
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3、从服从正态分布的无限总体中分别抽取容量为4，16，36的样本，当样本容量增大时，样本均值的标准差（）。
A．保持不变
B．增加
C．减少
D．无法确定
