【单选题】【消耗次数：1】
研究方法的选择取决于 ( )
①
研究目的
②
研究计划
③
研究进程
④
研究对象
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随机题目
【判断题】
设由总体<img class=jc-formula data-tex=X\sim F(x,\theta )(\theta 为未知参数） src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/071049D1875CBFA9CE773DB2893597BA.png style=white-space: normal; vertical-align: middle;/>的样本观测值求得<img class=jc-formula data-tex=P(35.5\theta 45.5)=0.9 src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/ED36A8042CF60AD962A5E57570CABECB.png style=white-space: normal; vertical-align: middle;/>,则称（35.5,45.5）为<img class=jc-formula data-tex=\theta src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/23556F2E58EC30134A7A5D607E452B00.png style=white-space: normal; vertical-align: middle;/>的一个置信区间为0.95的置信区间。
①
正确
②
错误
【判断题】
设X1，…，Xn为来自总体N(μ,σ2)的样本，则<img class=jc-formula data-tex={ \chi }^{ 2 }=\frac { 1 }{ { \sigma }^{ 2 } } \sum _{ i=1 }^{ n }{ { （X_i-\mu ) }^{ 2 } } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/053807622AF3AD04D8CC01BE2C2F56F7.png style=vertical-align: middle;/>服从自由度为n1的<img class=jc-formula data-tex={ \chi }^{ 2 } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/5ED6EFB7F1932D97851FCABCB0F670F8.png style=vertical-align: middle;/>分布。
①
正确
②
错误
【单选题】
设<img class=jc-formula data-tex=X\sim N(1,{ 3 }^{ 2 }) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/8DAEB73C5241F567FFDFBDE90FE84382.png style=vertical-align: middle;/>,X1，…，X9为X的一个样本，则下列正确的是
①
<img class=jc-formula data-tex=\frac { \bar { X } -1 }{ 3 } \sim N(0,1) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/AD291A882D3C1476A2CF60C56759FCD3.png style=vertical-align: middle;/>
②
<img class=jc-formula data-tex=\frac { \bar { X } -1 }{ 1 } \sim N(0,1) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/139E843246AA4149F51A859F5FF9BE0F.png style=vertical-align: middle;/>
③
<img class=jc-formula data-tex=\frac { \bar { X } -1 }{ 9 } \sim N(0,1) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/D0548FF0EAAE5BFA3A2D83D69567186D.png style=vertical-align: middle;/>
④
<img class=jc-formula data-tex=\frac { \bar { X } -1 }{ \sqrt { 3 } } \sim N(0,1) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/DFBAE062F2BD2C77B6A36F4D63C4D406.png style=vertical-align: middle;/>
【单选题】
设总体X服从两点分布b(1,p)，即P(X=1)=p，P(X=0)=1-p，其中p是未知参数，X1,X2,...,Xn是来自X的简单随机样本，则下面哪个不是统计量（ ）
①
<img src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/D118980877EE8C6A7E75B30713344193.png style=vertical-align: middle;/>
②
<img src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/DA6F02124EB1BA2471F850F95360226E.png style=vertical-align: middle;/>
③
<img src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/07F880E850B63DB9E0B83975AC6A50BF.png style=vertical-align: middle;/>
④
<img src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/2E56724E203B58F1AB96F977B0C3C6AF.png style=vertical-align: middle;/>
【单选题】
随机地从一批零件中抽取16个，测的长度（cm）为：2.14，2.10，2.13，2.15，2.13，2.12，2.13，2.10，2.15，2.12，2.14，2.10，2.13，2.11，2.14，2.11，设零件长度分布为正态分布，若σ=0.01（cm），则总体μ的90%的置信区间为（ ）
①
（1.013，1.765）
②
（2.121，2.129）
③
（3.135，3.896）
④
（3.596，4，523）
【单选题】
随机地从一批零件中抽取16个，测的长度（cm）为：2.14，2.10，2.13，2.15，2.13，2.12，2.13，2.10，2.15，2.12，2.14，2.10，2.13，2.11，2.14，2.11，设零件长度分布为正态分布，若σ=0.01（cm），则总体μ的90%的置信区间为（ ）
①
（2.121，2.129）
②
（2.3，2.6）
③
（3.121，3.129）
④
（3.671，4.129）
【单选题】
设0,2，2,3,3为来自均匀分布总体<img class=jc-formula data-tex=U(0,\theta ) src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/96EBDA9C42B58AA33E576171B7903992.png style=vertical-align: middle;/>的样本观测值，则<img class=jc-formula data-tex=\theta src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/23556F2E58EC30134A7A5D607E452B00.png style=vertical-align: middle;/>的矩估计值为
①
1
②
2
③
3
④
4
【单选题】
设总体X的密度函数为<img src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/0E90F456CAF0E9EC3A0561C3034D8722.png style=vertical-align: middle;/>，则θ的极大似然估计量为（ ）
①
<img src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/B1196387B062E1486317C2F57C2EC456.png style=vertical-align: middle;/>
②
<img src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/CF5B47739094B81FACB4FFEBC735296D.png style=vertical-align: middle;/>
③
<img src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/8691C1E805E8E56F3ED7BA6B1FCC940B.png style=vertical-align: middle;/>
④
<img src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/A3E3A8D99ED237D136953A4079D58106.png style=vertical-align: middle;/>
【单选题】
设X1，…，Xn为来自总体N(μ,σ2)的样本，μ,σ2为未知参数，则下列结论正确的是
①
<img class=jc-formula data-tex=\frac { 1 }{ n } \sum _{ i=1 }^{ n }{ { (X_{ i }-\bar { X } ) }^{ 2 } } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/5203B663B018EBE92D0ED6B44CB8E725.png style=vertical-align: middle;/>服从<img class=jc-formula data-tex={ \chi }^{ 2 }（n-1） src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/5970BBB4F368A438FC7225E64D0239D8.png style=white-space: normal; vertical-align: middle;/>分布
②
<img class=jc-formula data-tex=\frac { 1 }{ n-1 } \sum _{ i=1 }^{ n }{ { (X_{ i }-\bar { X } ) }^{ 2 } } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/FA7E3128F8067A297241E5A2E6CBA2FE.png style=vertical-align: middle;/>服从<img class=jc-formula data-tex={ \chi }^{ 2 }（n-1） src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/5970BBB4F368A438FC7225E64D0239D8.png style=white-space: normal; vertical-align: middle;/>分布
③
<img class=jc-formula data-tex={ \chi }^{ 2 }=\frac { 1 }{ { \sigma }^{ 2 } } \sum _{ i=1 }^{ n }{ { (X_{ i }-\bar { X } ) }^{ 2 } } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/152A7D8518916692F688A86ACA44A8AE.png style=color: rgb(51, 51, 51); font-family: 宋体; font-size: 14px; white-space: normal; vertical-align: middle;/>服从<img class=jc-formula data-tex={ \chi }^{ 2 }（n-1） src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/5970BBB4F368A438FC7225E64D0239D8.png style=vertical-align: middle;/>分布
④
<img class=jc-formula data-tex={ \chi }^{ 2 }=\frac { 1 }{ { \sigma }^{ 2 } } \sum _{ i=1 }^{ n }{ { (X_{ i }-\bar { X } ) }^{ 2 } } src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/152A7D8518916692F688A86ACA44A8AE.png style=color: rgb(51, 51, 51); font-family: 宋体; font-size: 14px; white-space: normal; vertical-align: middle;/>服从<img class=jc-formula data-tex={ \chi }^{ 2 }（n） src=https://huaweicloudobs.ahjxjy.cn/825EF0B35E0920EB1E1A00464CD74BF7.png style=vertical-align: middle;/>