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) 为样本均值，S 为样本标准差，则对于假设检验问题为 H_0: mu = mu_0，H_1: mu neq mu_0，则应选用的检验统计量是(）

A. $\frac{\overline{X}-\mu_0}{\sigma/\sqrt{n}}$

B. $\frac{\overline{X}-\mu_0}{\sigma/\sqrt{n-1}}$

C. $\frac{\overline{X}-\mu_0}{s/\sqrt{n-1}}$

D. $\frac{\overline{X}-\mu_0}{s/\sqrt{n}}$

参考答案与解析：

相关试题

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) 为样本均值，S 为样本标准差，则对于假设检: 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

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设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2)，(X_1, X_2, ldots, X_n) 为其样本，overline(X) 为样本均值，S 为样本标准差，则对于假设检验问题为 H_0: m: 设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2)，(X_1, X_2, ldots, X_n) 为其样本，overline(X) 为样本均值，S 为样本标

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设总体 X sim N(mu, sigma^2)，sigma^2 未知，且 X_1, X_2, ..., X_n 为其样本，overline(X) 为样本均值，S 为样本标准差，则对于假设检验问题 H: 设总体 X sim N(mu, sigma^2)，sigma^2 未知，且 X_1, X_2, ..., X_n 为其样本，overline(X) 为样本均值，

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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) 为样本均值，z_(alpha/2) 为: 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)

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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 的样本，overline(X) 为样本: 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

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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，则 (overline(X) - mu): 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，

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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(X_1 + X_n - 2ove: 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

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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，则样本均值 overline(X) 服从的分布为(): 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，则样本均值 overline(X) 服从的分布为()A.

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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 的置信区间为(）: 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

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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（）: 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/

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