当总体服从正态分布时，样本均值一定服从正态分布，即有 https://assets.asklib.com/psource/2015111011191386476.jpg （）
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（）。
小样本情况下，当总体服从正态分布，总体方差未知时，总体均值检验的统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517011639855.jpg
设总体服从正态分布，总体方差未知，现抽取一容量为15的样本，拟对总体均值进行假设检验，检验统计量是（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517024774879.jpg
中心极限定理告诉我们，不管总体服从什么分布，其（）的分布总是近似服从正态分布。
小样本情况下，当总体服从正态分布，总体方差已知时，总体均值检验的统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101516531382911.jpg
假定总体服从正态分布，则下列适用Z检验统计量的有（）。
如果总体不是正态分布，当n为小样本时（通常n<30），则样本均值的分布服从正态分布。（）
假设检验中，在小样本的情况下，如果总体不服从正态分布，且总体方差未知，则经过标准化的样本均值服从（）
当总体服从正态分布时，样本均值的标准差为（）。
若X服从正态分布N（μ，σ），则下列统计量中服从标准正态分布的是（）
当总体服从正态分布时，样本均值一定服从正态分布，且等于（）
（单选题）当总体服从正态，根据（）知道，样本均值也服从正态分布。
从正态分布总体中进行随机抽样，样本均数不一定服从正态分布。
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)。( )
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
利用下面的信息，构建总体均值u的置信区间。（）总体服从正态分布，已知σ=500，n=15，x ̄=8900，置信水平为95%；（）总体不服从正态分布，已知σ=500，n=35，x ̄=8900，置信水平为95%；（）总体不服从正态分布，σ未知，n=35，x ̄=8900，s=500，置信水平为90%；（）总体不服从正态分布，σ未知，n=35，x ̄=8900，s=500，置信水平为99%
当总体方差已知时，建立总体均值μ的置信区间的统计量服从（)。A．正态分布B．t（n-1)分布C．x2分布D．t（n
设总体X服从正态分布N（μ，σ<sup>2</sup>)（σ＞0).从该总体中抽取简单随机样本 ,其样本均值为 求统计量
设两总体相互独立，同服从正态分布。，为分别来自两总体的简单随机样本，记 ,则服从的分布类型为 t分布 。（ ）
设总体X服从正态分布N（μ, σ<sup>2</sup>) （σ＞0),从总体中抽取简单随机样本，其样本均值为求统计量的
25、销售公司要求销售人员与顾客经常保持联系。一个由61名销售人员组成的随机样本表明：销售人员平均每周与顾客联系的次数为22.4次，样本标准差为5次。假定联系的次数服从正态分布，用自由度为60的t分布建立的总体均值的95%的置信区间为（）。
若非正态总体得样本容量足够大，样本均值近似服从正态分布。（)
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
