A. $U = \frac{\overline{X} - \mu_0}{\sigma / \sqrt{n}}$
B. $\chi^2 = \frac{(n-1)S^2}{\sigma_0^2}$
C. $\chi^2 = \frac{(n-1)S^2}{\sigma^2}$
D. $t = \frac{\overline{X} - \mu_0}{S / \sqrt{n}}$
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，mu 未知时对 sigma^2 进行检验: H_0: sigma^2 = sigma_0^2; H_1:
设 X_1, X_2, dotsc, X_n 为来自总体 N(mu, sigma^2)的样本，若 sigma^2未知，H_0: sigma^2 = 100,
设总体服从N(mu, sigma^2), mu未知, 当检验H_0: sigma^2 = sigma_0^2, H_A: sigma^2 neq sigma_0
对于单个正态总体方差的假设检验，H_0: sigma^2 = sigma_0^2，H_1: sigma^2 neq sigma_0^2，显著性水平为alpha，
设总体 X sim N(mu, sigma^2), sigma^2 未知, bar(X) 为样本均值, S 为样本标准差, 检验假设 H_0: mu = 3 r
设总体 X sim N(mu, sigma^2), X_1, X_2, ldots, X_n 是来自总体 X 的样本，据此样本检验假设 H_0: mu = mu
X_n)是来自总体N(mu,sigma^2)的样本，overline(X)为样本均值，S^2为样本方差，则(overline(X)-mu)/(S/sqrt(n)
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，
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 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