自动机床加工的零件长度X～N（μ，σ2)，今从一批产品中随机抽取16件，得=12.08，S2=0.0025，则σ2的置信区间为______

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 . μ>0,σ>0 B . μ>0,-∞<σ<+∞ C . -∞<μ<+∞，-∞<σ<+∞ D . -∞<μ<+∞，σ>0

A . 单调增大 B . 单调减少 C . 保持不变 D . 增减不变

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' />

设从总体X~N(μ,σ²)中抽取容量为18的一个样本,u,σ²未知,求: <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-30/970332837126071.png' />

A．单调增大 B．保持不变 C．单调减小 D．增减不定

设x～N(μ，σ²)，其概率密度p(x)最大值为______．

从一批零件中随机地抽取5个,测其长度,得数据X_i(i= 1,2，…,5)如下(单位: mm):14.5,14.1,13.1,13.5,14.8.试求 (1)样本均值<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/96538832684852.png' />(2)样本方差S².

52，24，15，67，15，22，63，26，16，32，7，33，28，14，7，29，10，6，59，30， 求该书中一个句子单词数均值<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-04/965405468122945.png' />的最大似然估计.

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。)

设从两个正总体X~N(μ₁，σ₁²)与Y~N(μ₂，σ₂²)中分别抽取容量n₁=16与n₂=10的两个相互独立的样本，计算得其样本函数值 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-01-04/978616694515465.jpg' /> 求置信水平为95%的方差比σ₁²/σ₂²的置信区间。

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' />

已知一批零件的长度X(单位：cm)服从正态分布N(μ，1)，从中随机抽取16个零件，得到长度的平均值为40(cm)，则μ的置信度为0．95的置信区间是_________。(标准正态分布函数值φ(1．96)=0．975，φ(1．645)=0．95)

设X₁,X₂,...,X_n是总体N(μ,σ²)的一个样木,求k使<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-30/97034115297571.png' /><img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-30/970341180409279.png' />σ的无偏估计.

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' />