A. $(\overline{X} \pm Z_{\alpha/2} \frac{\sigma}{\sqrt{n}})$
B. $(\overline{X} \pm Z_{\alpha/2} \frac{S}{\sqrt{n}})$
C. $(\overline{X} \pm t_{\alpha/2} \frac{S}{\sqrt{n}})$
D. $(\overline{X} \pm t_{\alpha/2} \frac{\sigma}{\sqrt{n}})$
已知总体 X sim N(mu, sigma^2)，mu, sigma 均未知，样本容量为 n，样本均值和方差分别为 overline(x), S^2，则 si
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，sigma^2 已知，则 mu 的置信区间长度 L(）A. 随 $\alpha$ 的增大而增大B. 随 $\a
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，若 sigma^2 已知，总体均值 mu 的置信度为 1 - alpha 的置信区间为 (bar(X) - l
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 sim N(mu ,(sigma )^2) ,σ^2未知,X为样本均值,S^2为样本方差,则μ的置信度为-|||-95%的置信区间为 () .-|||-(A
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)，mu，sigma^2 为未知参数，X_1, X_2, ldots, X_n 为样本，则 mu 的置信水平为 1
设总体Xsim N(mu,sigma^2)，overline(X),S^2分别为样本均值和样本方差，总体方差sigma^2未知，则总体均值mu的置信度为1-al
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
设总体 X sim N(mu, sigma^2)，sigma^2 已知，则均值 mu 的置信区间长度 L 与置信度 1-alpha 的关系是(）.A. 当 $1