A. $\text{Cov}(X_1, Y)= \sigma^2 / n$；
B. $\text{Cov}(X_1, Y)= \sigma^2$；
C. $D(X_1 + Y)= (n+2)\sigma^2 / n$；
D. $D(X_1 - Y)= (n+1)\sigma^2 / n$。
设 n 个随机变量 X_1, X_2, ldots, X_n 独立同分布, D(X_1) = sigma^2, overline(X) = (1)/(n) su
设随机变量X_1,X_2,...,X_n(n>1)独立同分布，且其方差为sigma^2>0，令Y=(1)/(n)sum_(i=1)^nX_i，则A. $cov(
设随机变量 X_1, X_2, ..., X_n 独立同分布，D(X_1)= sigma^2 > 0，令 bar(X) = (1)/(n)sum_(i=1)^
设X_1, X_2, ldots, X_n是来自总体N(mu, sigma^2)的样本，令Y = (sum_(i=1)^n(X_i - overline(X))
设总体 X sim N(0, sigma^2)，(X_1, X_2, ..., X_n) 是来自总体 X 的样本，则 (1)/(sigma^2) sum_(i=
设随机变量X_1,...,X_n相互独立，且X_i都服从参数为0.5的指数分布，则当n充分大时，随机变量Z_n=(1)/(n)sum_(i=1)^n X_i近似
设随机变量X_1,...,X_n相互独立，且X_i都服从参数为0.5的指数分布，则当n充分大时，随机变量Z_n=(1)/(n)sum_(i=1)^n X_i近似
样本 X_1, X_2, ldots, X_n 来自总体 X sim N(0,1) ， overline(X) = (1)/(n) sum_(i=1)^n X_
设 X_1, X_2, ..., X_n 是X的样本,X的期望为EX,且 overline(X) = (1)/(n) sum_(i=1)^n X_i ,则有()
设(X_1,X_2,...,X_n)为来自总体Xsim N(0,1)的一个样本，统计量Y=(sqrt(n-1)X_1)/(sqrt(sum_(i=2)^n X_