随机抽取一个n=100的样本,计算得到 https://assets.asklib.com/psource/2015101516575647643.jpg =60,s=15,要检验假设H0:μ=65,H1:μ≠65,检验的统计量为()。
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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()
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若随机变量,且未知,从中随机抽取样本,并经计算得到其均值为,则由估计μ的置信度为95%的置信区间时,置信区间的宽度()。
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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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从两个总体中分别抽取n1=7和n2=6的两个独立随机样本,经计算得到下列方差分析表。表中“A”“B”单元格内的结果是()https://assets.asklib.com/images/image2/201710161532151204.jpg
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先将总体各个元素按某种顺序排列,并按某种规则确定一个随机起点,然后,每隔一定的间隔抽取一个元素,直至抽取n个元素形成一个样本。这样的抽样方式称为()。
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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()。
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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()
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从某个N=10000的总体中,抽取一个容量为500的不放回简单随机样本,样本方差为250,则估计量的方差估计为()。
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检验假设H0:μ≤50,H1:μ>50,随机抽取一个n=16的样本,得到的统计量的值为t=1.341,在α=0.05的显著性水平下,得到的结论是()。
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随机抽取一个n=40的样本,得到x=6.5,s=7.在α=0.02的显著性水平下,检验假设H<sub>0</sub>:μ≤5,H<sub>1</sub>:μ>5,统计量的临界值为()。
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设H0:μ≤50,Hl:μ>50,随机抽取一个n=16的样本,得到的统计量的值为t=1.341,在α=0.05的显著性水平下,得到的结论是()。
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