正态标准差σ的无偏估计有（）。

相似题目

• 在均数为μ，标准差为σ的正态总体中随机抽样，｜X-μ｜≥（）的概率为0．05

  A . ['['1.96σB . 1.96https://assets.asklib.com/psource/2015110815170653471.jpg C .https://assets.asklib.com/psource/2015110815171316604.jpg D .https://assets.asklib.com/psource/2015110815171948972.jpg E . 1.96s

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• 正态方差σ2的无偏估计是（）。https://assets.asklib.com/psource/2014082316331445734.png

  A . A B . B C . C D . D

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• 对于均数为μ、标准差为σ的正态分布，95%的变量值分布范围为（）。

  A . （μ-σ）～（μ+σ） B . （μ-1.96σ）～（μ+1.96σ） C . （μ-2.58σ）～（μ+2.58σ） D . -∞～（μ+1.96σ） E . 0～（μ+1.96σ）

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• 若X服从以μ，σ为均数和标准差的正态分布，则X的第95百分位数等于（）。

  A . μ-1.64σ B . μ+1.64σ C . μ+1.96σ D . μ+2.58σ E . 不能确定

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• 统计意义上σ表示标准差，在正态分布曲线上关于σ值的说法正确的是（）https://assets.asklib.com/images/image2/201710160913424264.jpg

  A . σ是a/6 B . σ是a/12 C . σ是a/3 D . σ是均值到曲线拐点的距离

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• 正态分布的概率密度函数，总体标准差σ愈大，曲线低而宽，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈小；总体标准差σ愈小，曲线高而窄，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈大。

  A . 正确 B . 错误

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• 设X服从均数为μ、标准差为σ的正态分布，作u=（X-μ）／σ的变量变换，则（）。

  A . u服从正态分布，且均数不变 B . u服从正态分布，且标准差不变 C . u服从正态分布，且均数和标准差都不变 D . u服从正态分布，但均数和标准差都改变 E . u不服从正态分布

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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（）

  A . 均数不变，标准差变 B . 均数和标准差都不变 C . 均数变而标准差不变 D . 均数和标准差都改变 E . 均数与标准差的变化情况无法确定

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• 在均数为μ、标准差为σ的正态总体中随机抽样，｜-μ｜大于多少的概率为5%（）

  A . ['1.96Shttps://assets.asklib.com/psource/2015110808370479860.jpg B . 1.96σhttps://assets.asklib.com/psource/2015110808371174628.jpg C .https://assets.asklib.com/psource/2015110808371467487.jpg D .https://assets.asklib.com/psource/2015110808372260476.jpg E .https://assets.asklib.com/psource/2015110808372851270.jpg

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• 设X1，…，X是取自正态总体N（μ，1）的样本，其中μ未知．μ的无偏估计是（）．

  A .https://assets.asklib.com/psource/2015102914494644051.jpg B . S2C . 0.4X1+0.6XD . -X1

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• 在均数为μ，标准差为σ的正态总体中随机抽样，x-，μ≥（）的概率为5%

  A . ['['1.96σB . 1.96σhttps://assets.asklib.com/psource/2015092914183963979.gif C .https://assets.asklib.com/psource/2015092914185355064.gif D .https://assets.asklib.com/psource/2015092914185642036.gif E . 2.58σ

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• 若X服从均数为μ，标准差为σ的正态分布，则X的第99.5百分位数等于（ ）。

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• 总体X服从期望为μ，标准差为σ的正态分布；从总体中取n个样本，这n个样本的均值服从

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• 正态分布的概率密度函数，总体标准差σ愈大，曲线低而宽，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈小；总体标准差σ愈小，曲线高而窄，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈大。()

  A．正确 B．错误

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• 证明p_i的最大似然估计（t)有如F性质:（1)是强一致估计:（2)是渐近正态和无偏估计。

  证明p_i的最大似然估计<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-24/972415173612228.png' />(t)有如F性质: (1)是强一致估计: (2)是渐近正态和无偏估计。

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• 一个随机样本来自正态总体x，总体标准差σ=1．5，抽样前希望有95％的置信水平使得μ的估计的置信区间长度为L=1．7，试问应抽取多大的一个样本？

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• 设 为来自总体N（μ,σ2)的简单随机样本, 为样本均值,已知 是σ²的无偏估计（或ET=σ²),

  设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563559946235.png' />为来自总体N(μ,σ2)的简单随机样本,<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563569546784.png' />为样本均值,已知<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563615737426.png' />是σ²的无偏估计(或ET=σ²),则常数C必为（） A.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563625160965.png' /> B.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563634424495.png' /> C.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563643532016.png' /> D.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563651352464.png' />

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• 设服从均数为μ，标准差为σ的正态分布，通过u xL/σ的标准化变换，则

  A．转换后变量的均数不变而标准差改变，且服从正态分布 B．转换后变量的均数改变而标准差不变，且服从正态分布 C．转换后变量的均数和标准差都改变，且服从正态分布 D．转换后变量的均数和标准差都不变，但不服从正态分布 E．转换后变量的均数和标准差都不变，且服从正态分布

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• 车间有一台葡萄糖包装机,包装的每袋糖重服从正态分布,且标准差σ=0.015kg.某日抽查其包装的糖9袋,重量(单位:kg)分别是

  <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-12/966091505523636.png' /> 试问这天包装的每袋糖重最与额定标准0.5kg是否有显著差异？(a=0.05)

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• 正态分布2.58倍标准差范围外的概率（P（x-μ|≥2.58σ)）为0.01，则（)。

  A．P(x＞μ+2.58σ)=0.005 B．P(x＜μ-2.58σ)=0.99 C．P(x＞μ-2.58σ)=0. 005 D．P(x＞μ+2.58σ)=0. 01

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• 设 ,是来自总体N（0,σ²)的简单随机样本,则可以构造未知参数σ²的无偏估计量（或数学

  设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974562941547865.png' />,是来自总体N(0,σ²)的简单随机样本,则可以构造未知参数σ²的无偏估计量(或数学期望为σ²的统计量)（） A.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563028033812.png' /> B.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563036905319.png' /> C.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563044501754.png' /> D.<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974563052164192.png' />

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• 当总体呈正态分布，但总体标准差σ未知，且样本容量又较小（如n≥30)时，可进行（)

  A．Z检验 B．T检验 C．X检验 D．F检验

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