当样本含量足够大，总体阳性率与阴性率均不接近于0和1，总体率95%可信区间的估计公式为（）
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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n足够大，且p与1－p不接近零时，总体率的99%可信区间的表示方法为（）
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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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一般来讲，当np≥5，且n（1-p）≥5时，就可以认为样本容量足够大。（）
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当样本含量足够大，总体阳性率与阴性率均不接近0和1，总体率95%可信区间的估计公式为（）
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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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n足够大.p不接近于0或1，样本率与总体率比较，统计量μ为（）
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当样本含量足够大时，样本率又不接近0或1时，以样本率推断总体率95%可信区间的计算公式为（）
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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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当样本量足够大时，总体阳性率与阴性率均不接近于0和1，总体率95%的可信区间的估计公式为（）
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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n足够大，且p与1－p不接近零时，总体率的95%可信区间的表示方法为（）
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瞬间观察法的理论基础是概率论和数理统计。如果抽取样本的数量足够多，则样本的特性越接近于总体的特征，其数量越多，两者差距越小。
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n足够大，P不接近于0或1，样本率与总体率比较，统计量u为（）。
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关于样本均数与总体均数的比较，当样本含量固定不变时，如果检验得到的t统计量绝对值越大
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只要增加样本含量到足够大，就可以避免I和II型错误。
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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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若非正态总体得样本容量足够大，样本均值近似服从正态分布。（)
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当样本含量足够大时，样本率又不接近0或1时，以样本率推断总体率95％可信区间的计算公式为（）