如果总体不是正态分布，当n为小样本时（通常n<30），则样本均值的分布服从正态分布。（）
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当总体为未知的非正态分布时，当样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值的期望值为（）。
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如果总体呈正态分布，总体标准差未知，而且样本容量n小于30，此时可以用Z检验来比较样本平均数和总体平均数的差异是否显著。
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当正态总体的方差未知时，且为小样本条件下，估计总体均值使用的分布是（）
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当总体为未知的非正态分布，样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值贾的方差为总体方差的（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101516481479027.jpg
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当总体服从正态分布时，样本均值一定服从正态分布，即有X～N（u，σ2）时， https://assets.asklib.com/psource/2015111011325440882.jpg 。（）
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当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n≥30），样本均值仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1/n。（）
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当总体为未知的非正态分布时，当样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值 https://assets.asklib.com/psource/2015101511411437099.jpg 的期望值为（）
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当总体方差已知，无论样本容量n的大小如何，进行正态总体均值的区间估计应采用的临界值为（）
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当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n，≥30），样本均值 https://assets.asklib.com/psource/2015111011194425380.jpg 仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1/n。（）
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当总体为未知的非正态分布，样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值 https://assets.asklib.com/psource/2015101511413756802.jpg 的方差为总体方差的（） https://assets.asklib.com/psource/2015101511421171082.jpg
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不论总体分布状态如何，当N足够大时，它的样本平均数总是趋于正态分布。
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当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n≥30），样本均值Untitled-1_clip_image020_0001.gif仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1／n。
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当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量n小于30，此时可以用来比较样本平均数和总体平均数的差异是否显著的是（）
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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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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个样本均值的期望值E和方差D分别为：
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若总体分布为N（m,s2）,则n个样本平均数的分布为（ ）。
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只要样本容量n>30，通常可用正态分布计算样本平均数或样本平均数差数在任一区间的概率。
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从一个正态总体中随机抽取一个容量为n的样本，其均值和标准差分别为33和4。当n=25时，构造总体均值μ的95％的置信区间为()。
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已知总体x服从正态分布N（10,2<sup>2</sup>),X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,...,x<sub>n</sub>是正态总体的一个样本,又为样本均值.若概率P{9≤X≤11}≥0.99,问样本容量n应取多大？
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当总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n ≥30），样本均值贾仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1／n（）
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设X1，X2，…，Xn是来自正态总体N（0,σ2)的样本，分别是样本均值和样本方差，若n=17，则当k=______时，P（≥μ+kS)=0.95
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如果总体变量存在有限的平均数和方差,那么无论这个总体的分布如何,随着样本容量n的增加,样本均值的分布便趋于正态分布（）
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当样本容量n﹤30且总体方差σ2未知时，平均数的检验方法是（）。
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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（)
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