已知X服从某正态分布，从中随机抽取含量为n的样本，算得样本均数为overline(x)则(X-overline(x))/(s/sqrt(n))服从什么分布

A. 正态分布

B. 自由度为$n-1$的$t$分布

C. 标准正态分布

D. $t$分布

E. 自由度为$n$的$t$分布

参考答案与解析：

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设总体 X 服从正态分布 N(0, sigma^2)，overline(X), S^2 分别是容量为 n 的样本的均值和方差，则 (sqrt(n)overline(X))/(S) 服从 _______: 设总体 X 服从正态分布 N(0, sigma^2)，overline(X), S^2 分别是容量为 n 的样本的均值和方差，则 (sqrt(n)overlin

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设总体 X 服从正态分布 N(0, sigma^2)，overline(X)，S^2 分别是容量为 n 的样本的均值和方差，则 (sqrt(n)overline(X))/(S) 服从________分: 设总体 X 服从正态分布 N(0, sigma^2)，overline(X)，S^2 分别是容量为 n 的样本的均值和方差，则 (sqrt(n)overline

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从正态分布总体X～N（μ，σ）中随机取含量为n的样本，样本均数为。服从标准正态分: [单选题]从正态分布总体X～N（μ，σ）中随机取含量为n的样本，样本均数为。服从标准正态分布的随机变量是A．X-σB．X-σXC．X-μσD．X-μσXE．-μSX

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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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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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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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，(X)_(16)取自正态分布总体N(0,16)，overline(X)为样本均值，已知P overline {X)geqslant lambda } =0.01，则lambda = .: ，(X)_(16)取自正态分布总体N(0,16)，overline(X)为样本均值，已知P overline {X)geqslant lambda } =0.0

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设 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2)，从中抽取 n=31 个相互独立的观察值，样本均值 overline(X)=58.61 及样本方差 S^2=(5.8)^2，则方差 sigma^2 的: 设 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2)，从中抽取 n=31 个相互独立的观察值，样本均值 overline(X)=58.61 及样本方差 S^2=(

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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，则样本均值 overline(X) 服从的分布为(): 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，则样本均值 overline(X) 服从的分布为()A.

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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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