设X_1,X_2,...,X_n是来自标准正态总体N(0,1)的样本，overline(X)及S^2分别为样本均值和样本方差，则以下结果不成立的是（）

A. $X_i(1\leq i \leq n)\sim N(0,1)$

B. $\overline{X} \sim N(0,1)$

C. $\sqrt{n}\overline{X}/S \sim t(n-1)$

D. $\sum_{i=1}^{n}X_i^2 \sim \chi^2(n)$

参考答案与解析：

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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，则下面结论不成立的是(）: 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

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设 X_1, X_2, ..., X_n 为来自总体 N(0, sigma^2) 的样本，overline(X) 和 S^2 分别为样本均值和样本方差，则统计量 (sqrt(n) overline(: 设 X_1, X_2, ..., X_n 为来自总体 N(0, sigma^2) 的样本，overline(X) 和 S^2 分别为样本均值和样本方差，则统计量

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设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自正态总体 N(mu, 1) 的一个简单随机样本，overline(X), S^2 分别为样本均值与样本方差，则(）: 设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自正态总体 N(mu, 1) 的一个简单随机样本，overline(X), S^2 分别为样本均值与样本方差，则(

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X_(1), ldots, X_(n) 是来自正态总体 N(0,1) 的样本，overline(X), S^2 分别为样本均值与样本方差，则().: X_(1), ldots, X_(n) 是来自正态总体 N(0,1) 的样本，overline(X), S^2 分别为样本均值与样本方差，则().A. $\ov

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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, ..., X_n 是来自正态总体 N(mu,1) 的一个简单随机样本，overline(X), S^2 分别为样本均值与样本方差，则下列结论正确的是（）: 设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自正态总体 N(mu,1) 的一个简单随机样本，overline(X), S^2 分别为样本均值与样本方差，则下列

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设 (X_1, X_2, ldots, X_n) 为来自总体 X sim N(0,1) 的一个样本，overline(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，则有()。: 设 (X_1, X_2, ldots, X_n) 为来自总体 X sim N(0,1) 的一个样本，overline(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，则有

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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（） A (n(overline(X)-mu: 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（）

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设X_1,X_2,...,X_n为总体Xsim N(0,1)的一个样本，overline(X)为样本均值，S^2为样本方差，则有（）: 设X_1,X_2,...,X_n为总体Xsim N(0,1)的一个样本，overline(X)为样本均值，S^2为样本方差，则有（）A. $\overline{

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设总体 X sim N(0, sigma^2), X_1, X_2, ldots, X_n 是总体 X 的一个简单随机样本, overline(X), S^2 分别为样本均值和样本方差, 在下列样本函: 设总体 X sim N(0, sigma^2), X_1, X_2, ldots, X_n 是总体 X 的一个简单随机样本, overline(X), S^2

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