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正态分布有两个参数μ与σ，曲线形状越扁平，意味着（）。
A . μ越大
B . σ越大
C . μ与σ越接近
D . σ越小
E . μ越小
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对于一个正态总体X～N（μ，σ2），已知总体方差σ2，检验假设H0：μ=μ0（μ0已知）时，采用（）检验法。
A . u
B . t
C . F
D . χ2
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设某质量特性X服从正态分布N（μσ2），则P（σμkX≤&8722；为（）。
A . φ（k）-φ（-k）
B . φ（k）
C . φ（k）-φ（0）
D . 2φ（k）-1
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某质量特性X服从正态分布N（μ，σ2），其中μ具有（）性质。
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
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设总体X～N（μ，σ2），X1，X2，X3，X4是正态总体X的一个样本，为样本均值，S2为样本方差，若μ为未知参数且σ为已知参数，下列随机变量中属于统计量的有（）。
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
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下列关于正态分布曲线的两个参数μ和σ说法正确的是（）
A . 曲线形状与两者均无关，绘图者可以随意画
B . 曲线形状只与μ有关，μ值越大，σ曲线越扁平
C . 曲线形状只与μ有关，μ值越大，σ曲线越扁平
D . μ和σ越接近于0时，曲线越扁平
E . 以上说法均不正确
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设样本是来自正态总体N（μ，σ2），其中σ2未知，那么检验假设H0：μ=μ0时，用的是Z检验。（）
A . 正确
B . 错误
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随机变量X～N（μ,σ2），参数μ和σ的取值范围是（）。
A . μ>0,σ>0
B . μ>0,-∞<σ<+∞
C . -∞<μ<+∞，-∞<σ<+∞
D . -∞<μ<+∞，σ>0
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正态分布完全由μ和σ两个参数确定，我们用N（μ，σ2）表示（）为μ，（）为σ2的正态分布。
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正态分布N（μ2，σ2）中，参数µ的物理意义表示正态分布的（）。
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设随机变量X服从正态分布N（μ，σ2），则随着σ的增大，概率P｛x-μ
A . 单调增大
B . 单调减少
C . 保持不变
D . 增减不变
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设X1，…，X16是取自正态总体N（μ，σ2）的样本，其中μ与σ2均未知．要检验H0：σ=3，则当H0成立时，检验统计量（）．
A . 2服从χ2（15）
B . 服从χ2（15）
C . 服从χ2（15）
D . 2服从χ2（16）
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正态分布的有两个参数μ与σ，曲线形状越扁平表明
A . A．μ越大
B . B．d越大
C . C．μ与σ越接近
D . D．σ越小
E . E．以上都是
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正态分布有两个参数μ与σ，( ) 相应的正态曲线的形状越扁平。
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设随机变量不N（μ,σ2),利用正态分布表，求:
设随机变量不N(μ,σ2),利用正态分布表，求:
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-30/972912622041777.png' />
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设X<sub>1</sub>，X<sub>2</sub>，...，X<sub>n</sub>是取自正态总体N（μ，σ<sup>2</sup>)的样本，μ与σ均未知，则σ<sup>2</sup>的矩估
设X<sub>1</sub>，X<sub>2</sub>，...，X<sub>n</sub>是取自正态总体N(μ，σ<sup>2</sup>)的样本，μ与σ均未知，则σ<sup>2</sup>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' />
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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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设随机变量X与Y相互独立且分别服从正态分布N（μ,σ<sup>2</sup>)与N（μ,2σ<sup>2</sup>),其中σ是未知参数且σ
设随机变量X与Y相互独立且分别服从正态分布N(μ,σ<sup>2</sup>)与N(μ,2σ<sup>2</sup>),其中σ是未知参数且σ＞0.记Z=X-Y.
(I)求Z的概率f(z;σ<sup>2</sup>)
(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σ<sup>2</sup>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σ<sup>2</sup>的无偏估计量.
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设χ<sub>1</sub>,χ<sub>2</sub>,…,χ<sub>n</sub>是来自正态总体N（μ,σ<sup>2</sup>)的一个样本，求参数μ,σ<sup>2</sup>的矩估计量.
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设 是来自总体X~N（μ,σ<sup>2</sup>)的样本,其中μ已知,σ<sup>2</sup>＞0为未知参数,样本均值为 ,则σ<sup>2</sup>
设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563559946235.png' />是来自总体X~N(μ,σ<sup>2</sup>)的样本,其中μ已知,σ<sup>2</sup>＞0为未知参数,样本均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563569546784.png' />,则σ<sup>2</sup>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' />
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关于正态分布曲线的特点说法有误的是正态分布曲线由2个参数μ和σ决定。是变异参数，决定分布曲线的形态，σ是位置(即平均水平)参数，决定分布曲线在横轴的偏移位置。（)
对
错
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设两个正态分布总体X~N（μ<sub>1</sub>,σ<sup>2</sup><sub>1</sub>),Y~N（μ<sub>2</sub>,σ<sup>2</sup><sub>2</sub>),X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...
设两个正态分布总体X~N(μ<sub>1</sub>,σ<sup>2</sup><sub>1</sub>),Y~N(μ<sub>2</sub>,σ<sup>2</sup><sub>2</sub>),X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub>m</sub>与Y<sub>1</sub>,...,Y<sub>n</sub>是分别来自相互独立的总体X与Y的简单随机样本,S<sup>2</sup><sub>1</sub>与S<sup>2</sup><sub>2</sub>分别是其样本方差,已知m=8,S<sup>2</sup><sub>1</sub>=8.75,n=10,S<sup>2</sup><sub>2</sub>=2.66,求P{σ<sup>2</sup><sub>1</sub>＜σ<sup>2</sup><sub>2</sub>).
