正态标准差σ的无偏估计有()。
A . R/C4
B . R/d2
C . s/c4
D . s/d2
相似题目
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在均数为μ,标准差为σ的正态总体中随机抽样,|X-μ|≥()的概率为0.05
A . ['['1.96σB . 1.96https://assets.asklib.com/psource/2015110815170653471.jpg
C .https://assets.asklib.com/psource/2015110815171316604.jpg
D .https://assets.asklib.com/psource/2015110815171948972.jpg
E . 1.96s
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正态方差σ2的无偏估计是()。https://assets.asklib.com/psource/2014082316331445734.png
A . A
B . B
C . C
D . D
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对于均数为μ、标准差为σ的正态分布,95%的变量值分布范围为()。
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)
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若X服从以μ,σ为均数和标准差的正态分布,则X的第95百分位数等于()。
A . μ-1.64σ
B . μ+1.64σ
C . μ+1.96σ
D . μ+2.58σ
E . 不能确定
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统计意义上σ表示标准差,在正态分布曲线上关于σ值的说法正确的是()https://assets.asklib.com/images/image2/201710160913424264.jpg
A . σ是a/6
B . σ是a/12
C . σ是a/3
D . σ是均值到曲线拐点的距离
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正态分布的概率密度函数,总体标准差σ愈大,曲线低而宽,随机变量在平均值μ附近出现的密度愈小;总体标准差σ愈小,曲线高而窄,随机变量在平均值μ附近出现的密度愈大。
A . 正确
B . 错误
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设X服从均数为μ、标准差为σ的正态分布,作u=(X-μ)/σ的变量变换,则()。
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
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设随机变量X符合均数为μ(μ≠0)、标准差为σ(σ≠1)的正态分布,作u=(X-μ)/σ的变量变换,则和X的均数与标准差相比,其μ值的()
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
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在均数为μ、标准差为σ的正态总体中随机抽样,|-μ|大于多少的概率为5%()
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
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设X1,…,X是取自正态总体N(μ,1)的样本,其中μ未知.μ的无偏估计是().
A .https://assets.asklib.com/psource/2015102914494644051.jpg
B . S2C . 0.4X1+0.6XD . -X1
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在均数为μ,标准差为σ的正态总体中随机抽样,x-,μ≥()的概率为5%
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
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若X服从均数为μ,标准差为σ的正态分布,则X的第99.5百分位数等于( )。
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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个样本的均值服从
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正态分布的概率密度函数,总体标准差σ愈大,曲线低而宽,随机变量在平均值μ附近出现的密度愈小;总体标准差σ愈小,曲线高而窄,随机变量在平均值μ附近出现的密度愈大。()
A.正确
B.错误
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证明p<sub>i</sub>的最大似然估计(t)有如F性质:(1)是强一致估计:(2)是渐近正态和无偏估计。
证明p<sub>i</sub>的最大似然估计<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-24/972415173612228.png' />(t)有如F性质:
(1)是强一致估计:
(2)是渐近正态和无偏估计。
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一个随机样本来自正态总体x,总体标准差σ=1.5,抽样前希望有95%的置信水平使得μ的估计的置信区间长度为L=1.7,试问应抽取多大的一个样本?
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设 为来自总体N(μ,σ2)的简单随机样本, 为样本均值,已知 是σ<sup>2</sup>的无偏估计(或ET=σ<sup>2</sup>),
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σ<sup>2</sup>的无偏估计(或ET=σ<sup>2</sup>),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' />
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设服从均数为μ,标准差为σ的正态分布,通过u xL/σ的标准化变换,则
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
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车间有一台葡萄糖包装机,包装的每袋糖重服从正态分布,且标准差σ=0.015kg.某日抽查其包装的糖9袋,重量(单位:kg)分别是
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-12/966091505523636.png' />
试问这天包装的每袋糖重最与额定标准0.5kg是否有显著差异?(a=0.05)
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正态分布2.58倍标准差范围外的概率(P(x-μ|≥2.58σ))为0.01,则()。
A.P(x>μ+2.58σ)=0.005
B.P(x<μ-2.58σ)=0.99
C.P(x>μ-2.58σ)=0. 005
D.P(x>μ+2.58σ)=0. 01
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设 ,是来自总体N(0,σ<sup>2</sup>)的简单随机样本,则可以构造未知参数σ<sup>2</sup>的无偏估计量(或数学
设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974562941547865.png' />,是来自总体N(0,σ<sup>2</sup>)的简单随机样本,则可以构造未知参数σ<sup>2</sup>的无偏估计量(或数学期望为σ<sup>2</sup>的统计量)()
A.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563028033812.png' />
B.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563036905319.png' />
C.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563044501754.png' />
D.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563052164192.png' />
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当总体呈正态分布,但总体标准差σ未知,且样本容量又较小(如n≥30)时,可进行()
A.Z检验
B.T检验
C.X检验
D.F检验