Q 统计量近似服从（ ）分布。
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根据概率论中的中心极限定理，当统计量达到一定程度后，波动是质量特性数据形成一定的分布，并在多数情况下，计量值数据服从﹝﹞
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成组设计多个样本比较的秩和检验（Kruskal-Wallis），若最小样本例数大于5，统计量H近似服从的分布是（）
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小样本情况下，当总体服从正态分布，总体方差未知时，总体均值检验的统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517011639855.jpg
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在大样本时，样本比例会近似服从正态分布。检验统计量用z统计量，其基本形式为 https://assets.asklib.com/psource/2015111011354241781.jpg 。（）
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异质性检验的统计量服从何种分布（k为研究的个数ni为第i个研究的样本量）（）
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中心极限定理告诉我们，不管总体服从什么分布，其（）的分布总是近似服从正态分布。
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小样本情况下，当总体服从正态分布，总体方差已知时，总体均值检验的统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101516531382911.jpg
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假定总体服从正态分布，则下列适用Z检验统计量的有（）。
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异质性检验的统计量服从何种分布（k为研究的个数n为第i个研究的样本量）（）
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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（）
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对于平均数差异的显著性检验，在两个总体都服从正态分布，总体方差均已知的情况下， 用Z检验(相关样本和独立样本所用统计量不同);在两个总体都服从正态分布，但是总体方差未 知时，用t检验(所用检验统计量方法与两个总体是否独立以及方差是否相等有关)。( )
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设 X1......X2为取自总体的样本， 和分别为样本均值和样本方法，则统计量服从的分布为（)。
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根据概率论中的中心极限定理，当统计量达到一定程度后，波动是质量特性数据形成一定的分布，并在多数情况下，计量值数据服从（)
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当对象分布未知时，坚持随机抽样，就可以使样本统计量服从正态分布。（)
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设总体x服从[0，1]上均匀分布， （X<sub>1</sub>，X<sub>2</sub>，… ，X<sub>n</sub>)是取自该总体的样本，求次序统计量X（k)的分布。
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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
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成组设计多个样本比较的秩和检验（Kruskal-Wallis)，若最小样本例数大于5，统计量H近似服从的分布是
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设Xl，X2，…，Xn为取自0-1分布总体的样本，则统计量T=X1+X2+…+Xn服从的分布为（）
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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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在单因子随机效应模型中，在原假设成立的条件下，F统计量服从卡方分布。
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6、当资料来自正态总体时，可以证明统计量t服从（)（degrees of freedom)为v=n-1的t分布。
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设总体X服从标准正态分布，X<sub>1</sub>，X<sub>2</sub>，...，X<sub>n</sub>是来自X的样本，则统计量服从（)分布，参数为
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8、由于卡方分布是连续分布，而分类资料是离散的，所以检验统计量只是近似服从卡方分布。
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