当样本量n→泊松分布为极限形式。
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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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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np≥5，且n（1-p）≥5时，就可以认为样本容量足够大，样本比例近似服从正态分布。（）
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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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当n充分大时，泊松分布近似于正态分布
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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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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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设总体X服从参数为λ的泊松分布，其中λ未知．X1，…，X是取自总体X的样本，则A的最大似然估计是（）．
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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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设样本服从参数为的泊松分布, 那么存在的一个先验密度函数, 使得为在平方损失下的Bayes估计. （ ）
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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X<sub>1</sub>，X<sub>2</sub>，...，X<sub>n</sub>是来自参数为λ的泊松分布总体的一个样本，试求λ的极大似然估计量及矩估计量。
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设总体X服从泊松分布P（A),抽取样本X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>…,X<sub>n</sub>.求:（1)样本均值的数学期望与方差;（2
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用计数器记录某种放射物发射脉冲数,30分钟内的读数为1224,试估计每分钟内平均脉冲数的95%置信区间 解题提示放射物发射的脉冲数服从泊松分布,且为大样本资料.
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设X<sub>1</sub>,…,X<sub>n</sub>是来自泊松分布P（λ)的样本,证明:λ的近似1-α置信区间为
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4、（选择题）下列回答中不正确的是：（） a. 大数定律和中心极限定理是使用极限方法研究大量随机现象的统计规律。 b. 大数定律是一种依概率收敛的极限定理，中心极限定理是一种依分布收敛的极限定理 c. 大数定律是一种依分布收敛的极限定理，中心极限定理是一种依概率收敛的极限定理。 d. 大数定律阐明大量随机现象统计稳定的规律；中心极限定理阐明在什么样的条件下，当n ® ∞ 时，独立随机变量之和的极限分布即为正态分布。
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假设某汽车站在任何长为t的时间内到达的候车人数N（t）服从参数为3t的泊松分布。则在相邻两分钟内至少来3名乘客的概率为（）
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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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