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，$z_{\alpha/2}$ 为标准正态分布的上 $\frac{\alpha}{2}$ 分位点，则 $\mu$ 的置信水平为 $1-\alpha$ 的置信区间是（）
A ($\overline{X} - z_{\alpha} \frac{\sigma}{\sqrt{n}}, \overline{X} + z_{\alpha} \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$)
B ($\overline{X} - t_{\alpha/2}(n-1)\frac{S}{\sqrt{n}}, \overline{X} + t_{\alpha/2}(n-1)\frac{S}{\sqrt{n}}$)
C ($\overline{X} - z_{\alpha/2} \frac{\sigma}{\sqrt{n}}, \overline{X} + z_{\alpha/2} \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$)
D ($\overline{X} - t_{\alpha}(n-1)\frac{S}{\sqrt{n}}, \overline{X} + t_{\alpha}(n-1)\frac{S}{\sqrt{n}}$)
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
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
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 是来自正态总体 X sim N(mu, sigma^2) 的样本，则 ((n-1)S^2)/(sigma^2) s
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 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，
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，mu 已知，通过样本 X_1, X_2, ldots, X_n，求总体方差 sigma^2 的置信区间，采用的
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)