一、判断题-|||-1.从一个总体率为π的总体中随机抽取样本量为n的简单随机样本,各个观察对象的结果-|||-相互独立,结局变量为二分类,即"成功"与"失败",则"成功"率(样本率)服从二项分布-|||-B(n,π)。-|||-2.样本均数的标准差可称为均数的标准误,样本率的标准差可称为率的标准误。-|||-3.当已知总体率为π,样本量为n时,用二项分布表来查找样本"成功"X次所对应的概率-|||-值,进而获得样本率p的概率分布,可理解为:如果从总体中进行无限重复抽样,得到每个样本率-|||-p的频率恰好就是对应的概率。-|||-4.样本均数的变异程度大于个体观测值的变异程度。-|||-5.同一资料的个体观测值比样本均数更接近正态分布。-|||-6.统计量也是一个随机变量,其值也会随着重复抽样而变化,样本均数是一个连续型随机变-|||-量,而样本率是一个离散型随机变量。-|||-7.通过对定量变量的总体进行重复抽样,我们可以展示样本率的抽样分布。-|||-8.当样本量n非常小时,只有当总体分布服从正态分布N(μ,σ^2 ),从该总体中随机抽样所-|||-获得的样本均数的分布才服从正态分布 (mu ,(sigma )^2/n) )。-|||-9.中心极限定理只是针对样本均数的抽样分布而言,样本率的抽样分布并不遵循中心极限-|||-定理。-|||-10.在利用二项分布的正态近似来计算累计概率时,如果想提高这个方法的准确性,可以对-|||-需要计算的"成功"次数的整数实施加0.5或者减0.5后再采用正态分布近似法来计算。-|||-11.蒙特卡罗模拟方法只适用于分析大样本量下统计量的抽样分布。-|||-12.由于样本率的概率分布不易直接求解,若想了解样本率p的抽样分布,可将关于样本率p-|||-的概率计算问题转换为"成功"频数X的概率计算问题。