X_1, X_2, ..., X_n是取自总体X的样本，则(1)/(n)sum_(i=1)^n(X_i-bar(X))^2是（）

A. 样本二阶中心矩

B. 样本二阶原点矩

C. 总体二阶中心矩

D. 样本方差

参考答案与解析：

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设总体 X sim N(0,1)，(X_1,X_2,...,X_n) 是总体 X 的样本，令 overline(X)=(1)/(n)sum_(i=1)^nX_i，S^2=(1)/(n-1)sum_(i: 设总体 X sim N(0,1)，(X_1,X_2,...,X_n) 是总体 X 的样本，令 overline(X)=(1)/(n)sum_(i=1)^nX_i

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样本 X_1, X_2, ldots, X_n 来自总体 X sim N(0,1) ， overline(X) = (1)/(n) sum_(i=1)^n X_i ， S^2 = (1)/(n-1): 样本 X_1, X_2, ldots, X_n 来自总体 X sim N(0,1) ， overline(X) = (1)/(n) sum_(i=1)^n X_

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设总体 X sim N(0, sigma^2)，(X_1, X_2, ..., X_n) 是来自总体 X 的样本，则 (1)/(sigma^2) sum_(i=1)^n X_i^2 服从的分布是()。: 设总体 X sim N(0, sigma^2)，(X_1, X_2, ..., X_n) 是来自总体 X 的样本，则 (1)/(sigma^2) sum_(i=

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设 X_1, X_2, ..., X_n 是X的样本,X的期望为EX,且 overline(X) = (1)/(n) sum_(i=1)^n X_i ,则有().: 设 X_1, X_2, ..., X_n 是X的样本,X的期望为EX,且 overline(X) = (1)/(n) sum_(i=1)^n X_i ,则有()

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设总体X服从正态分布N(mu,sigma^2)，其样本为x_1,x_2,...,x_n,x_(n+1)，overline(x_n)=(1)/(n)sum_(i=1)^nx_i，s^2=(1)/(n-1: 设总体X服从正态分布N(mu,sigma^2)，其样本为x_1,x_2,...,x_n,x_(n+1)，overline(x_n)=(1)/(n)sum_(i=

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设X_1, X_2, ldots, X_n是来自总体N(mu, sigma^2)的样本，令Y = (sum_(i=1)^n(X_i - overline(X))^2)/(sigma^2)，则Y sim: 设X_1, X_2, ldots, X_n是来自总体N(mu, sigma^2)的样本，令Y = (sum_(i=1)^n(X_i - overline(X))

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设(X_1,X_2,...,X_n)为来自总体Xsim N(0,1)的一个样本，统计量Y=(sqrt(n-1)X_1)/(sqrt(sum_(i=2)^n X_i^2))，则().: 设(X_1,X_2,...,X_n)为来自总体Xsim N(0,1)的一个样本，统计量Y=(sqrt(n-1)X_1)/(sqrt(sum_(i=2)^n X_

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设 X_1 ,X_2 ,mbox( )... ,X_n 是来自总体 N(mu ,mbox( )sigma^2) 的样本， bar (X)=(1)/(n)sumlimits_(i-1)^n (X: 设 X_1 ,X_2 ,mbox( )... ,X_n 是来自总体 N(mu ,mbox( )sigma^2) 的样本， bar (X)=(1)/(n)

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X服从正态分布，EX=-1，EX^2=4，X_1,X_2,...,X_n为来自总体X的样本，overline(X)=(1)/(n)sum_(i=1)^nX_i，则服从的分布为（）: X服从正态分布，EX=-1，EX^2=4，X_1,X_2,...,X_n为来自总体X的样本，overline(X)=(1)/(n)sum_(i=1)^nX_i，

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1.6 总体X-N(mu,sigma^2)，x_(1),x_(2),...,x_(n)为其样本，bar(x)=(1)/(n)sum_(i=1)^nx_(i)，s_(n)^2=(1)/(n)sum_(i: 1.6 总体X-N(mu,sigma^2)，x_(1),x_(2),...,x_(n)为其样本，bar(x)=(1)/(n)sum_(i=1)^nx_(i)，s

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