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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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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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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用二项分布的直接计算概率法进行样本率与总体率的比较，一般需计算双侧累计概率。
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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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样本率与已知总体率比较时，已知的总体率可以是（）。
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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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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，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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在样本率与总体率比较的假设检验中，率的抽样误差大小表示（）
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在一个假设的总体（总体率∏=45.0％）中，随机抽取n=100的样本，得样本率p=42.5%，则造成样本率与总体率不同的原因是（）。
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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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样本率与已知总体率比较时．已知的总体率可以是（）
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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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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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在样本率与总体率比较的假设检验中，率的抽样误差大小表示（）。
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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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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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在π=6.0％的总体中，随机抽取250例样本，得样本率p=6.3％，产生样本率与总体率不同的原因是（）
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在π=6.0%的总体中，随机抽取250例样本，得样本率p=6.3%，产生样本率与总体率不同的原因是（)。
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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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