举一反三
- (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()。
- (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()。
- (6). 设总体 \( X \) 服从 \( P(\lambda ) \) 分布，\( X_1 ,X_2 ,\cdots ,X_n \) 为样本，\( \bar {X} \) 为样本均值，则以下结论中错误的是()。
- (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()。
- 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.
内容
- 0
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 )=_______。
- 1
设总体X~N($\mu,{\sigma}^2$),$\mu,{\sigma}^2$未知，$x_{1},x_{2},...,x_{n} $ 是来自该总体的样本，记$\overline x=\frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^{n}{x_{i}}$,则对假设检验$ H_{0}:u=u_{0},H_{1}:u!=u_{0}$的拒绝域为()
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${X_1},{X_2},...,{X_n}$是来自正态总体X~N($\mu$ ,${\sigma ^2}$)的样本，用估计法估<br/>计参数$\mu，{\sigma^2}$,分别为（） A: $\overline X ,2{s^2}$ B: $2\overline X ,{s^2}$ C: $\overline X,{s^2}$ D: $\overline X,s$
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2.${X_1},{X_2},...,{X_n}$是来自正态总体X~N($\mu$ ,${\sigma ^2}$)的样本，用估计法估<br/>计参数$\mu，{\sigma^2}$,分别为（） A: $\overline X ,2{s^2}$ B: $2\overline X ,{s^2}$ C: $\overline X,{s^2}$ D: $\overline X,s$
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(4). 已知总体 \( X \) 服从 \( [0,\lambda ] \) 上的均匀分布( \( \lambda \) 未知) \( X_1 ,X_2,\cdots X_n \) 为 \( X \) 的样本，则()。