正态分布的总体偏差σ越大，数据（），正态分布曲线越平宽。
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正态分布曲线，当σ恒定时，μ越大，则（）。
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正态分布图中，标准偏差是f（x）曲线的形状参数，标准差越大，曲线高而窄，随机变量在平均值附近出现的密度越大。
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正态分布总体样本落在［μ－3σ，μ＋3σ］区间的概率约为（）左右。
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在正态分布曲线中，σ叫做正态分布的标准偏差，下列叙述正确的是（）。
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正太分布的概率密度函数，总体标准差δ愈大，曲线低而宽随机变量在平均值u附近出现的密度愈小，总体偏差δ愈小。
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正态分布的概率密度函数，总体标准差σ愈大，曲线低而宽，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈小；总体标准差σ愈小，曲线高而窄，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈大。
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正态分布N（μ，σ）资料，当μ恒定时，σ越大，则（）。
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某一特定的X水平上，总体Y分布的离散度越大，即σ2越大，则（）。
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正态分布理论是从大量数据中得出的，正态分布的总体偏差σ越大，数据 ，正态分布曲线越平宽。
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若已知一组测量数据的总体标准偏差σ，要检验该组数据是否符合正态分布，则应当用哪种方法检验？
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正态分布的概率密度函数，总体标准差σ愈大，曲线低而宽，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈小；总体标准差σ愈小，曲线高而窄，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈大。()
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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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任何一个正态分布仅由均值和标准偏差这两个参数完全确定，标准偏差越小，曲线越陡，数据离散程度（）
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正态分布曲线，当μ一定时，σ增大，（)
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正态分布曲线，当σ恒定时，μ越大，则
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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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标准差是一种变异指标，反映标志值的离散程度，即是度量数据分散程度。标准差一般用σ表示。标准差的应用较广泛，作为反映总体分布离散特征的代表值（）
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关于正态分布曲线的特点说法有误的是正态分布曲线由2个参数μ和σ决定。是变异参数，决定分布曲线的形态，σ是位置(即平均水平)参数，决定分布曲线在横轴的偏移位置。（)
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正态分布N（，σ）资料，当恒定时，σ越大，则（）
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设总体X服从正态分布N（μ, σ<sup>2</sup>) （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
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正态分布N（μ，σ），当μ恒定时，σ越大，则（）。
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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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