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

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

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（）https://assets.asklib.com/psource/2015111614250194764.jpg

从100个住户中随机抽取了10户，调查其月消费支出额。经计算得到10户的平均月消费支出额为3500元，标准差为300元。假定总体服从正态分布，则总体平均月消费支出额95%的置信区间为： https://assets.asklib.com/psource/2015111011284777430.jpg 。（）

设总体X服从N（μ，σ 2 ）分布，σ 2 未知，X 1 ，X 2 ，…，X n 为样本，记 https://assets.asklib.com/psource/2015102617094159563.jpg ， https://assets.asklib.com/psource/2015102617094361098.jpg 。则 https://assets.asklib.com/psource/2015102617094445893.jpg 服从的分布是：（）

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（）。

随机从某地人口总体中，抽得100人构成样本，测得100人的平均身高为168cm。又据经验和以往资料知身高服从正态分布，身高的标准差为4cm，问在1%和5%的显著性水平下，是否可认为人口总体的平均身高为167cm。

智商的得分服从均值为100，标准差为16的正态分布。从总体中抽取一个容量为n的样本，样本均值的标准差2，样本容量为（）。

已知总体服从正态分布，且总体标准差σ，从总体中抽取样本容量为n的产品，测得其样本均值为 https://assets.asklib.com/psource/2015101511440190854.jpg ，在置信水平为1-α=95%下，总体均值的置信区间为（） https://assets.asklib.com/psource/2015101511443477718.jpg

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（）。

当总体服从正态分布时，样本均值的标准差为（）。

已知总体服从正态分布，且总体标准差σ，从总体中抽取样本容量为n的产品，测得其样本均值为 https://assets.asklib.com/psource/2015101516504763511.jpg ，在置信水平为1-α=95%下，总体均值的置信区间为（）。 https://assets.asklib.com/psource/2015101516503912388.jpg

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（）

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%（）

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%

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（ ）。

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个样本均值的期望值E和方差D分别为：

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%

已知整体服从正态分布，且总体标准差为50，样本容量为25，样本均值为1000，则构建总体均值95%的置信区间为（）

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？

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

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（）。

设总体X的分布函数为F（χ).则总体均值μ和方差σ2的矩估计分别为（)。

设总体X服从正态分布N（μ，σ²)（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

设总体X服从正态分布N（μ, σ²) （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