设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2), X_1, X_2, ldots, X_n 是来自 X 的样本，若 mu 未知，则 sigma^2 的置信区间为(）

A. $\left[\frac{(n-1)S^2}{\chi^2_{\alpha/2}(n-1)}, \frac{(n-1)S^2}{\chi^2_{1-\alpha/2}(n-1)}\right]$

B. $\left[\frac{(n-1)S^2}{\chi^2_{\alpha}(n)}, \frac{(n-1)S^2}{\chi^2_{1-\alpha}(n)}\right]$

C. $\left[\frac{(n-1)S^2}{\chi^2_{\alpha}(n-1)}, \frac{(n-1)S^2}{\chi^2_{1-\alpha}(n-1)}\right]$

D. $\left[\frac{(n-1)S^2}{\chi^2_{\alpha/2}(n)}, \frac{(n-1)S^2}{\chi^2_{1-\alpha/2}(n)}\right]$

参考答案与解析：

相关试题

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-alpha 的置信区间为(): 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

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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，采用的样本的函数为().: 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

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设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2)，其中 mu，sigma^2 未知，(X_1, X_2, ldots, X_n) 是来自该总体的一个样本，则 sigma^2 的极大似然估计量为(: 设总体 X 服从正态分布 N(mu, sigma^2)，其中 mu，sigma^2 未知，(X_1, X_2, ldots, X_n) 是来自该总体的一个样本，

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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 的样本，overline(X) 为样本: 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

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设总体 X sim N(mu, sigma^2)，其中 mu, sigma^2 均未知，设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的样本，则 mu 的置信水平为 1 - alpha 的: 设总体 X sim N(mu, sigma^2)，其中 mu, sigma^2 均未知，设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的样本，则 m

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设 X_1, X_2, ldots, X_n 是来自正态总体 X sim N(mu, sigma^2) 的样本，则 ((n-1)S^2)/(sigma^2) sim ldots: 设 X_1, X_2, ldots, X_n 是来自正态总体 X sim N(mu, sigma^2) 的样本，则 ((n-1)S^2)/(sigma^2) s

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设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自正态总体 X sim N(mu, sigma^2) 的样本，则 (overline(X) - mu)/(sqrt(sigma^2/n)) = _____: 设 X_1, X_2, ..., X_n 是来自正态总体 X sim N(mu, sigma^2) 的样本，则 (overline(X) - mu)/(sqrt

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设总体 X sim N(mu, sigma^2)，sigma^2 已知，X_1, X_2, ldots, X_n 为来自总体 X 的样本，overline(X) 为样本均值，z_(alpha/2) 为: 设总体 X sim N(mu, sigma^2)，sigma^2 已知，X_1, X_2, ldots, X_n 为来自总体 X 的样本，overline(X)

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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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设总体 X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ldots, X_n 是来自 X 的样本，则 sigma^2 的最大似然估计量是（）.: 设总体 X sim N(mu, sigma^2)，X_1, X_2, ldots, X_n 是来自 X 的样本，则 sigma^2 的最大似然估计量是（）.

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