AX-μσX
BX-μσ
CX-μX
DX-μS
EX-μSX
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()
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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()
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一组正态分布曲线.μ=(X-μ)σ变换后将成为什么曲线()
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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()
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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()
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成组设计多个样本比较的秩和检验(Kruskal-Wallis),若最小样本例数大于5,统计量H近似服从的分布是()
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成组设计多个样本比较的秩和检验(Kruskal-Wallis),若最小样本例数大于5,统计量H近似服从的分布是()
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正态分布曲线下,横轴上从均数μ到μ+1.96σ的面积为()
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正态分布的有两个参数μ与σ,曲线形状越扁平表明
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