设 $X_1, X_2, \cdots, X_{n_1}$ 与 $Y_1, Y_2, \cdots, Y_{n_2}$ 分别来自正态总体 $N(\mu_1, \sigma_1^2)$，$N(\mu_2, \sigma_2^2)$，其中 $\mu_1, \mu_2, \sigma_1, \sigma_2$ 已知，且两正态总体相互独立，则不服从标准正态分布的统计量是
A $\frac{(\overline{X} - \mu_1)\sqrt{n_1}}{\sigma_1}$
B $\frac{X_{n_1} - \mu_1}{\sigma_1}$
C $\frac{Y_1 - \mu_2}{\sigma_2}$
D $\frac{(\overline{X} - \overline{Y})- (\mu_1 - \mu_2)}{\sqrt{\frac{\sigma_1^2}{n_1} - \frac{\sigma_2^2}{n_2}}}$
设(X_1, X_2, ..., X_(n_1))是来自总体X sim N(mu_1, sigma_1^2)的样本，(Y_1, Y_2, ..., Y_(n_2
设 X_1, ldots, X_(n_1) 与 Y_1, ldots, Y_(n_2) 分别是来自正态总体 N(mu_1, sigma_1^2) 与 N(mu_
设总体X sim N(mu_1, sigma_1^2),Y sim N(mu_2, sigma_2^2)，X与Y相互独立，(X_1, X_2, ..., X_m
总体 X 与 Y 相互独立，且 X sim N(mu_1, sigma^2)，Y sim N(mu_2, sigma^2)，(X_1, X_2, ..., X_
设X_1,X_2,...,X_m和Y_1,Y_2,...,Y_n分别取自两个相互独立的正态总体N(mu_1,sigma_1^2)及N(mu_2,sigma_2^
设 X_1, X_2, ..., X_n 为来自总体 N(mu_1, sigma^2) 的简单随机样本，Y_1, Y_2, ..., Y_m 为来自总体 N(m
设Xsim N(mu_1,sigma_1^2)，Ysim N(mu_2,sigma_2^2)，且X与Y相互独立，则X-Y-（）A. $N(\mu_1-\mu_2
X_n 和 Y_1 ... Y_n 分别取自正态总体 X sim N(mu_1, sigma^2) 和 Y sim N(mu_2, sigma^2), 且 X
设(X,Y)sim N(mu_1,mu_2;sigma_1^2,sigma_2^2;rho)(sigma_1>0,sigma_2>0)，则((X-mu_1)/(
X_n)来自总体Xsim N(mu_1,sigma_1^2)的一个样本，(Y_1,Y_2,... Y_n)来自总体Ysim N(mu_2,sigma_2^2)的