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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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正态曲线下,横轴上,从µ到µ+2.58σ的面积为()。
A . 95%
B . 99%
C . 47.5%
D . 49.5%
E . 97.5%
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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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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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已知某次物理考试非正态分布,σ=8,从这个总体中随机抽取n=64的样本,并计算得其平均分为71,那么下列成绩在这次考试中全体考生成绩均值μ的0.95的置信区间之内的有()
A . 69
B . 70
C . 71
D . 72
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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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T~N(μσ2)就可以断定这个随机变量近似地服从正态分布。
A . 正确
B . 错误
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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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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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正态分布N(,σ2)中σ的含义及性质为()
A.正态分布的标准差
B.分布的分散程度
C.在σ附近取值机会小
D.在σ附近取值机会大
E.σ愈大,分布愈分散;σ愈小,分布愈集中
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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(X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,…,X<sub>17</sub>)是来自正态分布N(μ,σ<sup>2</sup>)的一个样本,与S<sup>2</sup>分别是样本均
设(X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,…,X<sub>17</sub>)是来自正态分布N(μ,σ<sup>2</sup>)的一个样本,<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-17/969203692407925.png' />与S<sup>2</sup>分别是样本均值与样本方差,求k,使得P{<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-17/969203707825806.png' />>μ+kS}=0.95.
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已知某次物理考试正态分布,σ=8,从这个总体中随机抽取n=64的样本,并计算得其平均分为71,那么下列成绩在这次考试中全体考生成绩均值μ的0.95的置信区间之内的有()
A.69
B.70
C.71
D.72
E.68
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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<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556174244797.png' />,其样本均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556183114305.png' />求统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556216981242.png' />的数学期望EY.
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设样本X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub>n</sub>取自正态总体N(μ,σ<sub>0</sub><sup>2</sup>)(σ<sub>0</sub><sup>2</sup>已知),对检验假
设样本X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,X<sub>n</sub>取自正态总体N(μ,σ<sub>0</sub><sup>2</sup>)(σ<sub>0</sub><sup>2</sup>已知),对检验假设H<sub>0</sub>:μ=μ<sub>0</sub>,H<sub>1</sub>:μ>μ<sub>0</sub>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μ<sub>0</sub>=0.5,σ<sub>0</sub><sup>2</sup>=0.04,α=0.05,n=9,求μ=0.65时不犯第二类错误的概率。
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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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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
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<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965846856163765.png' />,其样本均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965846906898667.png' />求统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965846894326948.png' /><img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965846932984159.png' />的数学期望。
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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()...
正态分布完全由μ和σ两个参数确定,我们用N(μ,σ<sup>2</sup>)表示()为μ,()为σ<sup>2</sup>的正态分布。
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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>).