服从Poisson分布资料的均数可信区间估计不知道总例数n也可以。

相似题目

• 对于一组正态分布的资料，样本含量为n，样本均数为X，标准差为S，该资料的总体均数可信区间为（）。

  A . X±1.96SB . X±thttps://assets.asklib.com/psource/2015092814285713188.jpg SC . X±thttps://assets.asklib.com/psource/2015092814285713188.jpg Shttps://assets.asklib.com/psource/2015092814290971879.jpg D . P2.5～P97.5E . lg-1（X±1.96Shttps://assets.asklib.com/psource/2015092814291623780.jpg ）

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• 设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为 https://assets.asklib.com/psource/201608041644109810.gif =158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）

  A . 5个 B . 20个 C . 10个 D . 1个 E . 190个

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• 设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为 https://assets.asklib.com/psource/2015111709005293161.jpg =158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）

  A . 5个 B . 20个 C . 10个 D . 1个 E . 190个

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• 服从Poisson分布的资料转换成正态分布时适用的方法（）

  A . 平方根反正弦转换 B . 平方根转换 C . 倒数转换 D . 三角函数转换 E . 对数转换

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• 当知道n时，服从Poisson分布的资料也可用二项分布来处理。

  A . 正确 B . 错误

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• 平方根变换可以使服从Poisson分布的资料或轻度偏态资料正态化。

  A . 正确 B . 错误

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• 对于一组正态分布的资料，样本含量为n，样本均数为X，标准差为S，该资料的总体均数可信区间为（）

  A . ['Ahttps://assets.asklib.com/psource/2016080416324936860.gif .±1.96SB .https://assets.asklib.com/psource/2016080416325722733.gif C .https://assets.asklib.com/psource/2016080416330088904.gif D .https://assets.asklib.com/psource/2016080416330473565.gif E .https://assets.asklib.com/psource/2016080416330811575.gif

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• 在同一总体中随机抽取多个样本，用样本来估计总体均数的95％可信区间，估计精密的是

  A . A．均数大的样本 B . B．均数小的样本 C . C．标准差小的样本 D . D．标准误大的样本 E . E．标准误小的样本

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• 设某人群的身高X服从N（155.4，5.32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为X=158.36，S=3.83，求得μ的95%可信区间为（155.62，161.10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155.4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95%置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155.4在内）大约有（）.

  A . 5个 B . 20个 C . 10个 D . 1个 E . 190个

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• σ未知且n很小时，总体均数的95％可信区间估计的通式为（）。

  A .https://assets.asklib.com/psource/2015092210271490529.jpg ±1.96SB .https://assets.asklib.com/psource/2015092210281221133.jpg C .https://assets.asklib.com/psource/2015092210271490529.jpg ±1.96σhttps://assets.asklib.com/psource/2015092210271490529.jpg D .https://assets.asklib.com/psource/2015092210281763233.jpg E .https://assets.asklib.com/psource/2015092210271490529.jpg +1.96Shttps://assets.asklib.com/psource/2015092210271490529.jpg

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• 设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为 https://assets.asklib.com/psource/2015111410581711011.jpg =158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）。

  A . 5个 B . 20个 C . 10个 D . 1个 E . 190个

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• 设某人群的身高X服从N(155．4，5．32)分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为 https://assets.asklib.com/psource/2014082309140185598.jpg =158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为(155．62，161．10)，发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间(即不包括155．4在内)大约有（）

  A . A．5个 B . B．20个 C . C．10个 D . D．1个 E . E．190个

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• 随机变量X服从以为参数的Poisson分布,m为不等于零的常数,则mX也服从Poisson分布,其均数为5604c35f498ed981287f3f59.png

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• 上述公式中，可用来估计均数可信区间的是（）

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• 对于大样本资料，估计总体均数的99%可信区间t值的取值是（)

  A．A.1.96 B．B.2.326 C．C.2.58 D．D.0.01 E．E.1.645

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• 设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为=158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）

  A．5个 B．20个 C．10个 D．1个 E．190个

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• 设某人群的身高X服从N（155．4，5．32）分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/18843001-18846000/18843845/2015111709005293161.jpg' />=158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为（155．62，161．10），发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间（即不包括155．4在内）大约有（）

  A．5个 B． 20个 C． 10个 D． 1个 E． 190个

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• 设某人群的身高X服从N(155．4，5．32)分布，现从该总体中随机抽出一个n=10的样本，得均值为<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/17874001-17877000/17874343/2014082309140185598.jpg' />=158．36，S=3．83，求得μ的95％可信区间为(155．62，161．10)，发现该区间竟然没有包括真正的总体均数155．4。若随机从该总体抽取含量n=10的样本200个，每次都求95％置信区间，那么类似上面的置信区间(即不包括155．4在内)大约有（）

  A．5个 B． 20个 C． 10个 D． 1个 E． 190个

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• 1、从某疾病患者中随机抽取25例，其红细胞沉降率（mm/h)的均数为9.15，标准差为2.13。假定该类患者的红细胞沉降率服从正态分布。试估计其总体均数的95%置信区间。 （注：采用t分布的方法计算)

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