某种导线的电阢服从正态分布N（μ.0.005')，今从新生产的一批导线中抽取9根,测其电阻，得s=0. 0080。对于a=0.

相似题目

• 设随机变量X服从正态分布N（μ，1）．已知P（X≤μ-3）=c，则P（μ（）

  A . 2c-1 B . 1-c C . 0.5-c D . 0.5+c

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• 设某质量特性X服从正态分布N（μσ2），则P（σμkX≤&8722；为（）。

  A . φ（k）-φ（-k） B . φ（k） C . φ（k）-φ（0） D . 2φ（k）-1

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• 某质量特性X服从正态分布N（μ，σ2），其中μ具有（）性质。

  A . μ为正态总体均值 B . μ为正态分布中心 C . X在μ附近取值的机会最小 D . X在离μ愈远处取值的机会愈小

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• 设总体X服从N（μ，σ 2 ）分布，σ 2 未知，X 1 ，X 2 ，…，X n 为样本，记 https://assets.asklib.com/psource/2015102617094159563.jpg ， https://assets.asklib.com/psource/2015102617094361098.jpg 。则 https://assets.asklib.com/psource/2015102617094445893.jpg 服从的分布是：（）

  A . χ （n-1） B . χ （n） C . t（n-1） D . t（n）

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• 设随机变量X服从正态分布N（μ，16），Y服从正态分布N（μ，25）.记p=P（X≤μ-4），g=P（Y≥μ+5），则p与q的大小关系是（）．

  A . p>q B . p C . p=q D . 不能确定

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• 某种食物中钙的含量服从正态分布，从中抽取容量n=11的样本，https://assets.asklib.com/psource/2014082618044728495.png

  A . [2．109，121．05] B . [2．258，121．05] C . [2．258，142．28] D . [2．109，142．28]

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• 设某质量特性X服从正态分布N(μ,σ),则P(︱X-μ︱≥3σ)等于（）。

  A . 973% B . 2700ppm C . 63ppm D . 0027

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• 设总体X服从正态分布N（μ，9），1225X，X，L，X是来自该总体的简单随机样本，对检验问题00H：μ=μ，11H：μ=μ，取如下拒绝域：0{x−μ≥c}。若取置信水平等于0.95，则当01μ=0，μ=2时，犯第二类错误的概率为（）。

  A . Φ（−1.37）−Φ（−5.29） B . Φ（1.176）−Φ（1.96） C . Φ（1.96）−Φ（−1.96） D . Φ（1.96）−Φ（0） E . Φ（0）−Φ（−1.96）

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• T~N（μσ2）就可以断定这个随机变量近似地服从正态分布。

  A . 正确 B . 错误

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• 设随机变量X和Y相互独立，都服从正态分布N（μ，σ2），令ξ=X+Y，η=X−Y，则ξ和η的相关系数为（）。

  A . -4/9 B . -1/2 C . 1/2 D . 0 E . 5/9

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• 若X服从正态分布N（μ，σ），则下列统计量中服从标准正态分布的是（）

  A . X-μσX B . X-μσ C . X-μX D . X-μS E . X-μSX

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• 设随机变量X服从正态分布N（μ，σ2），则随着σ的增大，概率P｛x-μ

  A . 单调增大 B . 单调减少 C . 保持不变 D . 增减不变

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• 随机变量是X1和X2服从的分布分别是N（）和N（），概率密度函数分别是21，σμ22，σμP1（x）和P2（x），当σ1

  A . P1（x）和P2（x）图形的对称轴相同 B . P1（x）和P2（x）图形的形状相同 C . P1（x）和P2（x）图形都在X轴上方 D . P1（x）的最大值大于P2（x）的最大值

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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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• 设随机变量X服从正态分布N（μ₁,).随机变量Y服从正态分布N（μ2+),且P{|X-μ₁|＜1}＞P{|Y-μ≇

  A．A.σ₁＜σ₂ B．B.σ₁＞σ₂ C．C.μ₁＜μ₂ D．D.μ₁＞μ₂

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  设x₁,x₂…x_n+1是来自N(μ,σ²)的样本,<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-17/969203538245107.jpg' />,试求常数c,使得<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-17/969203561081413.jpg' />服从分布,并指出分布的自由度.

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  当总体方差已知时，建立总体均值μ的置信区间的统计量服从()。 A．正态分布 B．t(n-1)分布 C．x2分布 D．t(n-2)分布

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  设随机变量X与Y相互独立且分别服从正态分布N(μ,σ²)与N(μ,2σ²),其中σ是未知参数且σ＞0.记Z=X-Y. (I)求Z的概率f(z;σ²) (II)设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564587212992.png' />为来自总体Z的简单随机样本,求σ²的最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564610926348.png' /> (III)证明<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564610926348.png' />为σ²的无偏估计量.

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• 设总体X服从正态分布N（μ，σ²)（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

  设总体X服从正态分布N(μ，σ²)(σ＞0).从该总体中抽取简单随机样本<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556174244797.png' />,其样本均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556183114305.png' />求统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974556216981242.png' />的数学期望EY.

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• 设总体X服从正态分布N（μ, σ²) （σ＞0),从总体中抽取简单随机样本，其样本均值为求统计量的

  设总体X服从正态分布N(μ, σ²) (σ＞0),从总体中抽取简单随机样本<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965846856163765.png' />，其样本均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965846906898667.png' />求统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965846894326948.png' /><img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965846932984159.png' />的数学期望。

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  某公司生产的灯泡，使用寿命服从正态分布N~(μ,900)m。按照行业标准，使用寿命在1500小时以上为达标，从某日生产的产品中随机重复抽取100只进行寿命试验，所得数据如下： <img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/2021-11/21/1154/20211121173416919.png' /> 根据以上数据，估计这种灯泡合格率的95%置信水平的置信区间。

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  已知一批零件的长度X(单位：cm)服从正态分布N(μ，1)，从中随机抽取16个零件，得到长度的平均值为40(cm)，则μ的置信度为0．95的置信区间是_________。(标准正态分布函数值φ(1．96)=0．975，φ(1．645)=0．95)

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