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，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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在控制测试中运用统计抽样时，当信赖过度风险为5%，确定的可容忍偏差率为7%时，假定样本规模为75,已知与偏差数0, 1, 2, 3对应的风险系数分别为3.0, 4.8, 6.3, 7.8,则当样本中发现的偏差数为（ ）时，注册会计师不应直接作出接受或拒绝总体的结论。
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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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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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当随机抽样方案合理且样本量足够大时，如生产能力处于正常、稳定状态，则质量特性监测数据会趋于（）。
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当样本*单位数充分大时，样本估计量充分地靠近总体指标的可能性趋于1，称为抽样估计的（）。
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当样本容量比较大时，样本比率p近似服从正态分布，且有p的数学期望就是总体比率π，即E（p）=π。（）
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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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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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设总体是取白该总体的一个样本，对于检验其中μ<sub>0</sub>是已知常数（1)当σ<sup>2</sup>已知，写出拒绝域W:
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当样本容量比较大时，样本比率P近似服从正态分布，且有P的数学期望就是总体比率π，即E（P）=π（）
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38、虽然随机样本和总体之间存在一定的误差，但当样本容量逐渐增加时，统计量越来越接近总体参数，满足这种情况，我们就说该统计量对总体参数是一个（）的估计量。
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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n足够大时，二项分布B（n,p)与以下分布最接近的是