设一批零件的长度服从正态分布$N\left(\mu ,\sigma ^{2}\right)$,其中$\mu $,$\sigma ^{2}$均未知.现从中随机抽取$16$个零件,测得样本均值$\overline{\dot{x}}=20\left(cm\right)$,样本标准差$s=1\left(cm\right)$,则$\mu $的置信度为$0.90$的置信区间是( )
设一批零件的长度服从正态分布(mu ,(sigma )^2),其中(mu ,(sigma )^2)均未知。现从中随机抽取 16 个 零件测得样本均值(mu ,(
设一批零件的长度服从正态分布 N(μ,σ2), 其中 μ,σ2 均未知。现从中随机抽取
从一批零件抽取 9 个 样本,测得样本均值 overline (c)=12 s=3,零件的长度近似服从正态分布,overline (c)=12 s=3未知,则总
设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2),且 sigma^2 未知,(X_1, X_2, ..., X_n) 为其样本,overline(X) 为
某果汁产品中的维生素含量X服从正态分布(mu ,(sigma )^2),其中(mu ,(sigma )^2)未知,现随机抽取9件产品进行测量,测得样本均值(mu
四、已知某机器生产出的零件长度X(单位:cm)服从正态分布N(μ,σ²),其中μ,σ²均未知。现从中随意抽取容量为16的一个样本,测得样本均值overline(
3、设某机器生产的零件长度(单位:cm)Xsim N(mu,sigma^2),今抽取容量为16的样本,测得样本均值overline(x)=10,样本方差s^2=
设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2),且 sigma^2 已知,(X_1, X_2, ldots, X_n) 为其样本,overline(X)
10.设某机器生产的零件长度(单位:cm)Xsim N(mu,sigma^2),今抽取容量为16的样本,测得样本均值overline(x)=10,样本方差s^2
设 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2),从中抽取 n=31 个相互独立的观察值,样本均值 overline(X)=58.61 及样本方差 S^2=(