A. $\bar{X}^2$ 是 $\mu^2$ 的相合估计量，$S$ 是 $\sigma$ 的相合估计量
B. $\bar{X}^2$ 是 $\mu^2$ 的无偏估计量，$S^2$ 是 $\sigma^2$ 的无偏估计量
C. $\bar{X}$ 与 $S^2$ 相互独立
D. $\bar{X}$ 是 $\mu$ 的无偏估计量，$S$ 是 $\sigma$ 的无偏估计量
设X_1, X_2, ..., X_n是来自总体X样本，EX=mu, DX=sigma^2，则下列结论错误的是()。 设$X_1, X_2, \cdots,
设总体 X 的均值为 mu，方差为 sigma^2，X_1, X_2, ldots, X_n 是来自总体的样本，则样本均值的方差为（）A. $\sigma^2/
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
设 X_1, X_2, ..., X_n 为来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的简单随机样本，overline(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，
X_n)是来自总体N(mu,sigma^2)的样本，overline(X)为样本均值，S^2为样本方差，则(overline(X)-mu)/(S/sqrt(n)
设X_1, ldots, X_n是来自正态总体N(mu, sigma^2)的简单随机样本，overline(X)和S^2分别是样本均值和样本方差，则有（）
设 x_1, x_2, ..., x_n 是来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的样本，overline(x) 与 s^2 分别为样本均值和样本方差，则
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X_1, X_2, ldots, X_n（n > 2）是来自总体N(mu, sigma^2)的简单随机样本，overline(X)为样本均值，已知T = C