当正态总体方差未知时,样本均值x̅经过标准化后服从的分布有()
A: (x ̅-μ)/(s/√n)~t(n-1)
B: (x ̅-μ)/(s/√n)~t(n)
C: (x ̅-μ)/(s/√n)~N(0,1)
D: (x ̅-μ)/(s/√n)~χ^2 (n-1)
A: (x ̅-μ)/(s/√n)~t(n-1)
B: (x ̅-μ)/(s/√n)~t(n)
C: (x ̅-μ)/(s/√n)~N(0,1)
D: (x ̅-μ)/(s/√n)~χ^2 (n-1)
A,A,C
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举一反三
- 设总体X~N（μ，σ2 ），X1 , X2 ,…, Xn 是取自X的一个样本，X¯ 与S2分别为样本均值与样本方差，则有 X¯－μ ＿＿＿＿ ～ S/ √¯n A: N(μ，σ2/n） B: N(0,1) C: t(n) D: t(n-1)
- 样本（X1，…，Xn）取自标准正态分布总体N（0，1），X，S分别为样本平均数及标准差，则（）。 A: X~N（0，1） B: nX~N（0，1） C: D: X/S~t（n-1）
- (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()。
- 设总体X~N（μ，σ2 ），X1 , X2 ,…, Xn 是取自X的一个样本，X¯ 为样本均值，则有 X¯－μ ＿＿＿＿ ～ σ/ √¯n A: N(μ，σ2/n） B: N(0，1） C: t(n) D: t(n-1)
- 样本X1、X2、…、Xn取自标准正态分布总体N（0,1），X，S分别为样本均数及标准差，则（） 未知类型：{'options': ['X～N（0，1）', ' X/S～t（n-1）', ' [img=117x50]17e43f58af4dc0d.png[/img]', ' nX～N（0，1）'], 'type': 102}
内容
- 0
样本X1、X2、…、Xn取自标准正态分布总体N（0,1），X，S分别为样本均数及标准差，则（） 未知类型：{'options': ['X～N（0，1）', ' X/S～t（n-1）', ' [img=117x50]17e0ae736f0baf7.png[/img]', ' nX～N（0，1）'], 'type': 102}
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设X1，X2，…，Xn是来自正态总体N（μ，σ2）的样本，则服从的分布为（）。 A: x（n） B: x（n-1） C: N（μ，σ/n） D: t（n-1）
- 2
下面程序的输出是____。long fun5(int n){long s;if((n==1)||(n==2))s=2;elses=n+fun5(n-1);return(s);}main(){long x;x=fun5(4);printf("%ld\n",x);}
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函数$y=\ln x$的$n$阶导数为 A: $\frac{(n-1)!}{x^n}$ B: $\frac{n!}{x^n}$ C: $(-1)^{n-1}\frac{(n-1)!}{x^n}$ D: $(-1)^n\frac{(n-1)!}{x^n}$
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设总体X服从N（μ，σ2）分布，σ2未知，X1，X2，…，Xn为样本，记，。则服从的分布是：（） A: χ（n-1） B: χ（n） C: t（n-1） D: t（n）