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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• 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（）

  A . 5个 B . 20个 C . 10个 D . 1个 E . 190个

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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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• 设某嘴棒长度规范下限为95mm，规范上限为105mm。现检测一批嘴棒长度值，发现检测值服从正态分布N（100，22）（即均值为100，总体标准偏差为2），记Φ（x）为标准正态分布的累积分布函数，则合格品率为（）。

  A . Φ（2.5）-Φ（-2.5） B . Φ（2.5）+Φ（-2.5） C . 2Φ（2.5） D . 2Φ（2.5）-1

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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（）

  A . 5个 B . 20个 C . 10个 D . 1个 E . 190个

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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（）.

  A . 5个 B . 20个 C . 10个 D . 1个 E . 190个

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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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• 对于随机变量X服从均匀分布，即X~N（1，4），则D（X）=（）

  A . 1/3 B . 3/4 C . 1/4 D . 1/12

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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（-1，9），则随机变量Y=2-X服从（）．

  A . 正态分布N（3，9） B . 均匀分布 C . 正态分布N（1，9） D . 指数分布

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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（）。

  A . 5个 B . 20个 C . 10个 D . 1个 E . 190个

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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（）

  A . A．5个 B . B．20个 C . C．10个 D . D．1个 E . E．190个

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• 某人群中某疾病发生的阳性数X服从二项分布，则从该人群随机抽出n个人，阳性数X不少于k人的概率为（）

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• 设随机变量X服从正态分布N(0,1),令Y=4X-1,则Y服从的分布是( )。

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• 利用下面的信息，构建总体均值u的置信区间。（）总体服从正态分布，已知σ=500，n=15，x ̄=8900，置信水平为95%；（）总体不服从正态分布，已知σ=500，n=35，x ̄=8900，置信水平为95%；（）总体不服从正态分布，σ未知，n=35，x ̄=8900，s=500，置信水平为90%；（）总体不服从正态分布，σ未知，n=35，x ̄=8900，s=500，置信水平为99%

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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（）

  A．5个 B．20个 C．10个 D．1个 E．190个

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• 随机变量X服从正态分布N（5，42），那么P（X≥5）=（）

  A．0.05 B．0.01 C．0.1 D．0.5

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• 若随机变量X的取值范围是[0, 1],从该总体中取得了100个数据，要检验“H0:X服从[0,1]的均匀分布”，则可以将[0, 1]等分成5个子区间，统计落在各区间的个数，然后用拟合优度检验法进行检验。

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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（）

  A．5个 B． 20个 C． 10个 D． 1个 E． 190个

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• 4、设随机变量（X，Y)服从二维正态分布N（0,1;1,4;1/2), 则X+Y服从正态分布N（1, 5).

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• 随机变量X服从正态分布N（0, 4），Φ（x）为标准正态分布的分布函数，则P{X ＜ c}=（）

  A．Φ（2） B．1-Φ（1/2） C．Φ（4） D．Φ（1/2）

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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（）

  A．5个 B． 20个 C． 10个 D． 1个 E． 190个

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• 设总体X服从标准正态分布，X₁，X₂，...，X_n是来自X的样本，则统计量服从（)分布，参数为

  设总体X服从标准正态分布，X₁，X₂，...，X_n是来自X的样本，则统计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-01-04/978607698915946.jpg' />服从()分布，参数为()。

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