A. $\frac{\overline{X} - \mu}{\sigma / \sqrt{n}}$
B. $\frac{\overline{X} - \mu}{S / \sqrt{n}}$
C. $\sum_{i=1}^{n} \frac{(X_i - \overline{X})^2}{\sigma^2}$
D. $\sum_{i=1}^{n} \frac{(X_i - \mu)^2}{\sigma^2}$
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，mu，sigma^2 为未知参数，X_1, X_2, ldots, X_n 为样本，则 mu 的置信水平为 1
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，其中 mu, sigma^2 已知，X_1, X_2, ldots, X_n （n geq 3）为来自总体 X
设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2), X_1, X_2, ldots, X_n 是来自 X 的样本，若 mu 未知，则 sigma^2 的置
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，sigma^2 已知，X_1, X_2, ldots, X_n 为来自总体 X 的样本，overline(X)
设 X_1, X_2, ldots, X_n 是来自正态总体 X sim N(mu, sigma^2) 的样本，则 ((n-1)S^2)/(sigma^2) s
设总体X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ..., X_n为X的一个样本，当mu未知时，求sigma^2的区间估计所构造的样本函数为(
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，其中 mu, sigma^2 均未知，设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的样本，则 m
设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自正态总体 X sim N(mu, sigma^2) 的样本，则 (overline(X) - mu)/(sqrt
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ldots, X_n 为来自该总体的样本，bar(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，则
设X_1, X_2, ..., X_n是来自总体X sim N(mu, sigma^2)的一个样本，mu, sigma^2都是未知参数，样本均值overline