随机抽取一个n=40的样本,得到x=6.5,s=7.在α=0.02的显著性水平下,检验假设H<sub>0</sub>:μ≤5,H<sub>1</sub>:μ>5,统计量的临界值为()。
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设某人群的身高X服从N(155.4,5.32)分布,现从该总体中随机抽出一个n=10的样本,得均值为 https://assets.asklib.com/psource/201608041644109810.gif =158.36,S=3.83,求得μ的95%可信区间为(155.62,161.10),发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155.4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个,每次都求95%置信区间,那么类似上面的置信区间(即不包括155.4在内)大约有()
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设某人群的身高X服从N(155.4,5.32)分布,现从该总体中随机抽出一个n=10的样本,得均值为 https://assets.asklib.com/psource/2015111709005293161.jpg =158.36,S=3.83,求得μ的95%可信区间为(155.62,161.10),发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155.4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个,每次都求95%置信区间,那么类似上面的置信区间(即不包括155.4在内)大约有()
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随机抽取容量为n的样本时,n中不合格个数为X的概率为Px=n!/X!(n-X)。
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设某人群的身高X服从N(155.4,5.32)分布,现从该总体中随机抽出一个n=10的样本,得均值为X=158.36,S=3.83,求得μ的95%可信区间为(155.62,161.10),发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155.4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个,每次都求95%置信区间,那么类似上面的置信区间(即不包括155.4在内)大约有().
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随机抽取一个n=100的样本,计算得到 https://assets.asklib.com/psource/2015101516575647643.jpg =60,s=15,要检验假设H0:μ=65,H1:μ≠65,检验的统计量为()。
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设某人群的身高X服从N(155.4,5.32)分布,现从该总体中随机抽出一个n=10的样本,得均值为 https://assets.asklib.com/psource/2015111410581711011.jpg =158.36,S=3.83,求得μ的95%可信区间为(155.62,161.10),发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155.4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个,每次都求95%置信区间,那么类似上面的置信区间(即不包括155.4在内)大约有()。
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设某人群的身高X服从N(155.4,5.32)分布,现从该总体中随机抽出一个n=10的样本,得均值为 https://assets.asklib.com/psource/2014082309140185598.jpg =158.36,S=3.83,求得μ的95%可信区间为(155.62,161.10),发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155.4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个,每次都求95%置信区间,那么类似上面的置信区间(即不包括155.4在内)大约有()
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设某人群的身高X服从N(167.7,)分布,现从该总体中抽取一个n=10的样本,得均值为,求得的95%置信区间为(168.05,171.00),发现该区间竟然没有包括真正的总体均值167.7。若随机从该总体抽取样本量n=10的样本400个,可获得400个95%置信区间,问大约有多少个类似上面的(即不包括167.7在内)置信区间( )
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检验假设H0:μ≤50,H1:μ>50,随机抽取一个n=16的样本,得到的统计量的值为t=1.341,在α=0.05的显著性水平下,得到的结论是()。
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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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一项新的减肥计划声称:在计划实施的第一个月内,参加者的体重平均至少可以减轻8公斤。随机抽取40位参加该项计划的样本,结果显示:样本的体重平均减少7公斤,标准差为3.2公斤,该检验的原假设和备择假设是()。
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设某人群的身高X服从N(155.4,5.32)分布,现从该总体中随机抽出一个n=10的样本,得均值为=158.36,S=3.83,求得μ的95%可信区间为(155.62,161.10),发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155.4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个,每次都求95%置信区间,那么类似上面的置信区间(即不包括155.4在内)大约有()
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从正态总体中随机抽取一个n=10的随机样本,计算得到=231.7,s=15.5,假定,在a=0.05的显著性水平
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设总体X服从正态分布N(μ,σ<sup>2</sup>)(σ>0).从该总体中抽取简单随机样本 ,其样本均值为 求统计量
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设总体X~N(μ,0.09),随机抽取容量为36的一个样本,其样本均值为,则总体均值μ的90%的置信区
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从正态总体中随机抽取一个n=10的随机样本,计算得到x=31.7,s=7,假定 =50,在α=0.05的显著性水
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设某人群的身高X服从N(155.4,5.32)分布,现从该总体中随机抽出一个n=10的样本,得均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/18843001-18846000/18843845/2015111709005293161.jpg' />=158.36,S=3.83,求得μ的95%可信区间为(155.62,161.10),发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155.4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个,每次都求95%置信区间,那么类似上面的置信区间(即不包括155.4在内)大约有()
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随机抽取一个n=100的样本,计算得到样本均值为60,s=15,要检验假设H0:m=65,H1:m¹65,检验的统计量为()
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随机抽取一个样本容量为100的样本,其均值X=80,标准差s=10,所属总体均值μ的95%的置信区间为:()。
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设H0:μ≤50,Hl:μ>50,随机抽取一个n=16的样本,得到的统计量的值为t=1.341,在α=0.05的显著性水平下,得到的结论是()。
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将N个总体单位按一定顺序排列,然后先随机抽取一个单位作为起始单位,再按某种确定的规则抽取其他n一1个样本单位的方法叫()
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在总体X~N(5,16)中随机地抽取一个容量为36的样本,则均值落在4与6之间的概率=().
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设某人群的身高X服从N(155.4,5.32)分布,现从该总体中随机抽出一个n=10的样本,得均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/17874001-17877000/17874343/2014082309140185598.jpg' />=158.36,S=3.83,求得μ的95%可信区间为(155.62,161.10),发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155.4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个,每次都求95%置信区间,那么类似上面的置信区间(即不包括155.4在内)大约有()