从服从正态分布的无限总体中抽取容量为4，16，36的样本，当样本容量增大时，样本均值的标准差（）。
当总体为未知的非正态分布时，当样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值的期望值为（）。
如果总体呈正态分布，总体标准差未知，而且样本容量n小于30，此时可以用Z检验来比较样本平均数和总体平均数的差异是否显著。
原总体为正态，总体方差未知且样本容量小于30情况下的平均数抽样分布为（）
当总体为未知的非正态分布，样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值贾的方差为总体方差的（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101516481479027.jpg
一般来讲，当np≥5，且n（1-p）≥5时，就可以认为样本容量足够大。（）
当np≥5，且n（1-p）≥5时，就可以认为样本容量足够大，样本比例近似服从正态分布。（）
当总体为未知的非正态分布时，当样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值 https://assets.asklib.com/psource/2015101511411437099.jpg 的期望值为（）
对方差未知的正态总体进行样本容量相同的n次抽样，则这n个置信区间的宽度必然相等。
当总体方差已知，无论样本容量n的大小如何，进行正态总体均值的区间估计应采用的临界值为（）
当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n，≥30），样本均值 https://assets.asklib.com/psource/2015111011194425380.jpg 仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1/n。（）
当总体为未知的非正态分布，样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值 https://assets.asklib.com/psource/2015101511413756802.jpg 的方差为总体方差的（） https://assets.asklib.com/psource/2015101511421171082.jpg
不论总体分布状态如何，当N足够大时，它的样本平均数总是趋于正态分布。
当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n≥30），样本均值Untitled-1_clip_image020_0001.gif仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1／n。
当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量n小于30，此时可以用来比较样本平均数和总体平均数的差异是否显著的是（）
从服从正态分布的无限总体中分别抽取容量为10，25，49的样本，当样本容量增大时，样本均值的标准差将（ ）
当正态总体的方差未知时，在大样本条件下，估计总体均值使用的统计量是（）
总体正态分布、总体方差未知、大样本时，两个相关样本平均数之间差异的显著性检验采用()。
从一个正态总体中随机抽取一个容量为n的样本，其均值和标准差分别为33和4。当n=25时，构造总体均值μ的95％的置信区间为()。
当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n ≥30），样本均值贾仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1／n（）
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。（)
当样本容量n﹤30且总体方差σ2未知时，平均数的检验方法是（）。
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（)
3、从服从正态分布的无限总体中分别抽取容量为4，16，36的样本，当样本容量增大时，样本均值的标准差（）。
