A. $U = \frac{\bar{x} - \mu}{\sigma/\sqrt{n}}$
B. $U = \frac{\bar{x} - \mu}{\sigma^2/\sqrt{n}}$
C. $T = \frac{\bar{x} - \mu}{s/\sqrt{n}}$
D. $T = \frac{\bar{x} - \mu}{s^2/\sqrt{n}}$
令 Y = (1)/(n) sum_(i=1)^n X_i,则A. $\Cov(X_1, Y)= \frac{\sigma^2}{n}$.B. $Cov(X_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_
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
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_
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
dfrac (1)(n-1)sum _(i=1)^n(({X)_(i)-overline (X))}^2 .-|||-n-|||-C. sqrt (dfrac
已知总体 X 的数学期望为 EX=0,方差为 DX=sigma^2,X_1,...,X_n 为总体 X 的一组简单随机样本,bar(X)=(1)/(n)sum_
设 n 个随机变量 X_1, X_2, ldots, X_n 独立同分布, D(X_1) = sigma^2, overline(X) = (1)/(n) su
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, dotsc, X_n 是从正态总体 N(mu, sigma^2)中抽取的样本,为使 D = k sum_(i=1)^n-1 (X_(i