设[img=81x18]17e438bb6f6fdb6.jpg[/img]是来自总体N（0,1）的样本，则统计量[img=124x21]17e443a5c1a6a30.jpg[/img]服从自由度为n的（）分布。
未知类型：{'options': ['', ' t', ' F', ' 正态'], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['', ' t', ' F', ' 正态'], 'type': 102}
举一反三
- 设[img=81x18]17e438bb6f6fdb6.jpg[/img]是来自总体[img=59x31]17e43713266f20b.jpg[/img]的样本，[img=44x22]17e443a5f23b9f3.jpg[/img]分别是样本均值和样本方差，则[img=64x38]17e43712bb9c3ec.jpg[/img]服从（）分布。 未知类型：{'options': ['', ' t', ' F', ' 正态'], 'type': 102}
- 设[img=75x19]17e443a61e2d2f9.jpg[/img]，[img=63x21]17e443a6281a323.jpg[/img]，且X，Y相互独立，则随机变量[img=40x49]17e443a6323a478.jpg[/img]服从自由度为n的（）分布。 未知类型：{'options': ['', ' t', ' F', ' 正态'], 'type': 102}
- 设总体X ~ N(μ1，σ[img=6x17]17e0a6b1cb8543b.jpg[/img])，Y ~ N(μ2，σ[img=6x17]17e0a6b1cb8543b.jpg[/img])，且X 与Y 相互独立，X1，…，Xm 为总体X的样本，Y1，…，Yn 为总体Y 的样本，则[img=109x45]17e0bf9f27cda31.jpg[/img]服从的分布为( ) 未知类型：{'options': ['χ[img=6x17]17e0a6b1cb8543b.jpg[/img](m+n)', ' t(m+n)', ' F(m,n)', ' F(m-1,n-1)'], 'type': 102}
- 设[img=91x23]180390b3950eca4.png[/img]是来自总体[img=62x27]180390b39d57266.png[/img]的样本，则[img=47x48]180390b3a52d256.png[/img]服从的分布为（ ） 未知类型：{'options': ['t(15)', 't(16)', '', 'N(0,1)'], 'type': 102}
- 设[img=91x23]1803a750017c45e.png[/img]是来自总体[img=62x27]1803a7500a08b38.png[/img]的样本，则[img=47x48]1803a7501234138.png[/img]服从的分布为（ ） 未知类型：{'options': ['t(15)', 't(16)', '', 'N(0,1)'], 'type': 102}