设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为 https://assets.asklib.com/psource/201608041644109810.gif =158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）
设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为 https://assets.asklib.com/psource/2015111709005293161.jpg =158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）
一家具制造商购买大批木材，木材不干会影响家具的尺寸和形状。家具制造商从每批货中随机抽取5块木材检验湿度，如果其中任何一块木材的湿度超过标准，就把整批货退回。这个问题中（）
随机抽取容量为n的样本时，n中不合格个数为X的概率为Px=n!/X!（n-X）。
从N个群体组成的总体中随机抽取n个群体，然后对这n各群体中的所有观察单位进行调查的方法称为（）
在一个假设的总体（总体率∏=45.0％）中，随机抽取n=100的样本，得样本率p=42.5%，则造成样本率与总体率不同的原因是（）。
设某人群的身高X服从N（155.4，5.32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为X=158.36，S=3.83，求得μ的95%可信区间为（155.62，161.10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155.4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95%置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155.4在内）大约有（）.
设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为 https://assets.asklib.com/psource/2015111410581711011.jpg =158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）。
设某人群的身高X服从N(155．4，5．32)分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为 https://assets.asklib.com/psource/2014082309140185598.jpg =158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为(155．62，161．10)，发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间(即不包括155．4在内)大约有（）
某种导线的电阻服从正态分布N（p.0.005<sup>2</sup>).今从新生产的一批导线中随机抽取9根,测其电阻,得s=0.008（单位:欧姆).对于a=0.05,能否认为这批导线电阻的标准差仍为0.005（Ω)？
随机抽取一个n=40的样本，得到x=6.5，s=7.在α=0.02的显著性水平下，检验假设H<sub>0</sub>：μ≤5，H<sub>1</sub>：μ＞5，统计量的临界值为（)。
从一批零件中随机地抽取5个,测其长度,得数据X<sub>i</sub>（i=1,2，…,5)如下（单位: mm):14.5,14.1,13.1,
设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为=158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）
检查井盖进行外观、几何尺寸检测时，应从出厂检验批中随机抽取（)套。
按随机原则直接从总体n个个体中抽取m个个体作为样本的方法成为（）
从正态分布N（θ，2<sup>2</sup>)中随机抽取容量为100的样本，又设θ的先验分布为正态分布，证明：不管先验分布的标准差为多少，后验分布的标准差一定小于1/5.
某种导线的电阢服从正态分布N（μ.0.005')，今从新生产的一批导线中抽取9根,测其电阻，得s=0. 0080。对于a=0.
设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/18843001-18846000/18843845/2015111709005293161.jpg' />=158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）
将N个总体单位按一定顺序排列，然后先随机抽取一个单位作为起始单位，再按某种确定的规则抽取其他n一1个样本单位的方法叫（）
在总体X~N（5,16)中随机地抽取一个容量为36的样本,则均值落在4与6之间的概率=（).
设某人群的身高X服从N(155．4，5．32)分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/17874001-17877000/17874343/2014082309140185598.jpg' />=158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为(155．62，161．10)，发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间(即不包括155．4在内)大约有（）
从一批某种型号的电子元件中随机抽取6个测其使用寿命（单位:kh),得样本观测值为15.6, 14.9, 16
随机地从A批导线中抽取4根，又从B批导线中抽取5根，测得电阻（单位：欧)为设测定数据分别来自分布N
