A. $n\overline{X} \sim N(0,1)$
B. $\overline{X} \sim N(0,1)$
C. $\sum_{i=1}^{n}X_i^2 \sim \chi^2(n)$
D. $\frac{n\overline{X}}{S} \sim t(n-1)$
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_
设总体X服从正态分布N(mu,sigma^2),其样本为x_1,x_2,...,x_n,x_(n+1),overline(x_n)=(1)/(n)sum_(i=
设总体服从正态分布N(mu,1),且mu未知,设X_1,X_2,...,X_n为来自该总体的一个样本,记overline(X)=(1)/(n)sum_(i=1)
X_1, X_2, ..., X_n是取自总体X的样本,则(1)/(n)sum_(i=1)^n(X_i-bar(X))^2是()A. 样本二阶中心矩B. 样本二
设X_1, X_2, ldots, X_n是来自总体N(mu, sigma^2)的样本,令Y = (sum_(i=1)^n(X_i - overline(X))
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,
设总体 X sim N(0, sigma^2),(X_1, X_2, ..., X_n) 是来自总体 X 的样本,则 (1)/(sigma^2) sum_(i=
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_
设随机变量 X_1, X_2, ..., X_n 独立同分布,D(X_1)= sigma^2 > 0,令 bar(X) = (1)/(n)sum_(i=1)^
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()