(1). 设总体 \( X \) 具有有限的数学期望 \( EX \) 和方差 \( DX \)，\( X_1 ,X_2 ,\mbox{ }\cdots ,X_n \) 为总体 \( X \) 的样本，那么对样本均值 \( \bar {X}=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n{X_i } \) 有()。
举一反三
- (4). 已知总体 \( X \) 服从 \( [0,\lambda ] \) 上的均匀分布( \( \lambda \) 未知) \( X_1 ,X_2<br/>,\cdots X_n \) 为 \( X \) 的样本，则（ ）。 A: \( \frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n {X_i } -\frac{\lambda }{2} \) 是一个统计量； B: \( \frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n {X_i } -EX \) 是一个统计量 C: \( X_1 +X_2 \) 是一个统计量； D: \( \frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n {X_i^2 -DX}<br/>\) 是一个统计量。
- (6). 设 \( X_1 ,X_2 ,\cdot \cdot \cdot ,X_n \) 是来自正态总体 \( X\sim N(\mu _0,\sigma ^2) \) 的样本方差 \( S^2=\frac{1}{n-1}\sum\limits_{i=1}^n {(X_i -\bar {X})} \)，则统计量 \( T=\frac{\bar {X}-\mu _0 }{S /{\sqrt n}} \) 服从()。
- (8). 已知若 \( X\sim N(0,1) \)，则 \( P\{\left| X \right|\ge 1.96\}=0.05,P\{X\ge1.645\}=0.05 \)。现假设总体 \( X\sim N(\mu ,1),X_1 ,X_2 ,\cdots X_9 \) 为样本，\( \bar {X}=\frac{1}{9}\sum\limits_{i=1}^9 {X_i } \)，对假设 \( H_0 :\mu=0 \)，取显著性水平 \( \alpha =0.05 \)，下列集合中不能作为拒绝域的是()。
- 设总体X~N(μ,σ^2 ),其中μ和σ^2 均未知，X_1,X_2,⋯,X_n 是总体X的一个样本，则样本均值X ̅是μ的无偏估计量.
- 设总体X～P(λ)，X 1 , …,X n 是来自X的一个样本，X bar 为样本均值，则E(X bar )=_______，D(X bar )=_______。