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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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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
A . ['['1.96σB . 1.96https://assets.asklib.com/psource/2015110815170653471.jpg
C .https://assets.asklib.com/psource/2015110815171316604.jpg
D .https://assets.asklib.com/psource/2015110815171948972.jpg
E . 1.96s
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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
A . A
B . B
C . C
D . D
E . E
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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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对于均数为μ、标准差为σ的正态分布，95%的变量值分布范围为（）。
A . （μ-σ）～（μ+σ）
B . （μ-1.96σ）～（μ+1.96σ）
C . （μ-2.58σ）～（μ+2.58σ）
D . -∞～（μ+1.96σ）
E . 0～（μ+1.96σ）
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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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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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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（）。
A . u服从正态分布，且均数不变
B . u服从正态分布，且标准差不变
C . u服从正态分布，且均数和标准差都不变
D . u服从正态分布，但均数和标准差都改变
E . u不服从正态分布
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标准正态分布曲线下，μ±2σ的面积占总面积的（）
A . 80.5％
B . 85.5％
C . 88.5％
D . 90.5％
E . 95.5％
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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（）
A . 均数不变，标准差变
B . 均数和标准差都不变
C . 均数变而标准差不变
D . 均数和标准差都改变
E . 均数与标准差的变化情况无法确定
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2、按正态分布规律，测量值 x 出现在 μ-σ ≤ x ≤ μ+σ 区间的概率
A．0.16
B．0.34
C．0.68
D．0.84
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设随机变量X服从正态分布（μ，σ^2)，则随着σ增大，概率P{|X-μ|＜σ}=（).
A．增减不定
B．单调增大
C．单调减少
D．保持不变
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考察一鱼塘中鱼的含汞量，随机地取10条鱼测得各条鱼的含汞量（单位：mg)为：0.8 1.6 0.9 0.8 1.2 0.4 0.7 1.0 1.2 1.1.设鱼的含汞量服从正态分布N（μ，σ<sup>2</sup>)，试检验假设H<sub>0</sub>：μ=1.2VSH<sub>1</sub>：μ＞1.2（取α=0.10).
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某特殊润滑油容器的容量服从正态分布,其方差为0.03,任意抽查10个,测得样本标准差为s=0.246.在a=0.01的显著性水平下,检验假设:H<sub>0</sub>:σ<sup>2</sup>=0.03,H<sub>1</sub>:σ<sup>2</sup>≠0.03.
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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
A．转换后变量的均数不变而标准差改变，且服从正态分布
B．转换后变量的均数改变而标准差不变，且服从正态分布
C．转换后变量的均数和标准差都改变，且服从正态分布
D．转换后变量的均数和标准差都不变，但不服从正态分布
E．转换后变量的均数和标准差都不变，且服从正态分布
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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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正态分布2.58倍标准差范围外的概率（P（x-μ|≥2.58σ)）为0.01，则（)。
A．P(x＞μ+2.58σ)=0.005
B．P(x＜μ-2.58σ)=0.99
C．P(x＞μ-2.58σ)=0. 005
D．P(x＞μ+2.58σ)=0. 01
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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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4、当自由度k大于何值时，t分布的均值μ=0，方差σ^2=k/（k-2)
A．1
B．2
C．3
D．4
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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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设随机变量X-N（μ,σ<sup>2</sup>),利用标准正态分布函数表,求:（1)P（μ-0.32σ< χ< μ+0.32σ);（2)p（μ+0.69σ< χ< μ+1.15σ);（3)p（χ- μ|>2.58σ).
