A. $\left[\frac{(n-1)S^{2}}{x_{0.975}^{2}(n-1)},\frac{(n-1)S^{2}}{x_{0.025}^{2}(n-1)}\right]$
B. $\left[\frac{(n-1)S^{2}}{x_{0.025}^{2}(n-1)},\frac{(n-1)S^{2}}{x_{0.975}^{2}(n-1)}\right]$
C. $\left[\frac{(n-1)S^{2}}{t_{0.025}^{2}(n-1)},\frac{(n-1)S^{2}}{t_{0.975}^{2}(n-1)}\right]$
D. $\left[\overline{x}\pm\frac{S}{\sqrt{n}}t_{0.025}(n-1)\right]$
已知总体 X sim N(mu, sigma^2)，mu, sigma 均未知，样本容量为 n，样本均值和方差分别为 overline(x), S^2，则 si
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，sigma^2 已知，则 mu 的置信区间长度 L(）A. 随 $\alpha$ 的增大而增大B. 随 $\a
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，若 sigma^2 已知，总体均值 mu 的置信度为 1 - alpha 的置信区间为 (bar(X) - l
若总体 X sim N(mu, sigma^2)，其中 sigma^2 已知，当置信水平 1-alpha 保持不变时，如果样本容量 n 增大，则 mu 的置信区
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)，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Xsim N(mu,sigma^2)，overline(X),S^2分别为样本均值和样本方差，总体方差sigma^2未知，则总体均值mu的置信度为1-al
设总体sim N(mu (sigma )^2)，简单随机样本的容量sim N(mu (sigma )^2)，均值sim N(mu (sigma )^2)，样本方
设 sim N(mu ,(sigma )^2) ,σ^2未知,X为样本均值,S^2为样本方差,则μ的置信度为-|||-95%的置信区间为 () .-|||-(A
已知总体X sim N(mu, sigma^2)，且sigma^2 已知，样本均值为overline(X)，样本大小为n，则mu的置信区间计算公式为:A. $(