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，S 为样本标准差，则对于假设检验问题 H_0: mu = mu_0 rightarrow H_1: mu neq mu_0，应选用的统计量是（square A square）

A. $\frac{\overline{X} - \mu_0}{S / \sqrt{n}}$

B. $\frac{\overline{X} - \mu_0}{\sigma / \sqrt{n-1}}$

C. $\frac{\overline{X} - \mu_0}{S / \sqrt{n-1}}$

D. $\frac{\overline{X} - \mu_0}{\sigma / \sqrt{n}}$

参考答案与解析：

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设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2)，且 sigma^2 未知，(X_1, X_2, ..., X_n) 为其样本，overline(X) 为样本均值，S 为样本标准差，则对于假设检: 设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2)，且 sigma^2 未知，(X_1, X_2, ..., X_n) 为其样本，overline(X) 为

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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) 为样本均值，S 为样本标准差，则对于假: 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)

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设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2)，(X_1, X_2, ldots, X_n) 为其样本，overline(X) 为样本均值，S 为样本标准差，则对于假设检验问题为 H_0: m: 设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2)，(X_1, X_2, ldots, X_n) 为其样本，overline(X) 为样本均值，S 为样本标

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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(X)，样本方差S^2，那么sigma^: 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

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1.26 设总体Xsim N(mu,sigma^2)，sigma^2未知，且X_(1),X_(2),...,X_(n)为其样本均值，S为样本标准差，则对于假设检验问题H_(0):mu=mu_(0)ri: 1.26 设总体Xsim N(mu,sigma^2)，sigma^2未知，且X_(1),X_(2),...,X_(n)为其样本均值，S为样本标准差，则对于假设检

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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: 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)

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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 的样本，overline(X) 为样本: 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

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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 rightarrow H_1: mu ne: 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

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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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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))sim(): 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)

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