某工厂所生产的某种细纱支数服从正态分布 N(mu_0, sigma_0^2), mu_0, sigma_0^2 为已知, 现从某日生产的一批产品中随机抽取 16 缕进行支数测量, 求得样本均值和样本方差, 要检验细纱支数的均匀度是否变劣, 则应提出假设( )

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

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, ldots, X_n 是来自正态总体 N(mu_0, sigma^2) 的简单随机样本，其中 mu_0 已知，sigma^2 > 0

某果汁产品中的维生素含量X服从正态分布(mu ,(sigma )^2)，其中(mu ,(sigma )^2)未知，现随机抽取9件产品进行测量，测得样本均值(mu

X_n 为来自总体 X 的样本，overline(X) 为样本均值，S^2 为样本方差，欲检验假设 H_0: sigma^2 = sigma_0^2; H_1:

设一批零件的长度服从正态分布(mu ,(sigma )^2)，其中(mu ,(sigma )^2)均未知。现从中随机抽取 16 个 零件测得样本均值(mu ,(

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 是正态总体 N(mu, sigma^2) 的样本，其中 sigma^2 未知，检验问题 H_0: mu = mu_0, H_1: mu neq mu_0

设总体 X sim N(mu, sigma^2)，mu 和 sigma^2 均未知，统计假设取为 H_0: mu = mu_0，H_1: mu neq mu_0

设一批零件的长度服从正态分布N(mu ,sigma ^2)，其中mu ，sigma ^2均未知.现从中随机抽取16个零件，测得样本均值overline(dot{