题目
设总体 sim N(mu ,(sigma )^2), X1,X2,···,Xn是来自X的一个样本,则 () .-|||-A.N(μ,σ^2)-|||-B. (mu ,dfrac ({sigma )^2}(n))-|||-C.N(0,1)-|||-D.N(0,σ^2)

题目解答
答案

解析
步骤 1:确定总体的均值和方差
总体 $X\sim N(\mu ,{\sigma }^{2})$ ,则 $E(X)=\mu $ $D(X)={\sigma }^{2}$
步骤 2:计算样本均值的期望
$\dfrac {1}{n}\sum _{i=1}^{n}{X}_{i}$ 是样本均值, $E(\dfrac {1}{n}\sum _{i=1}^{n}{X}_{i})=\dfrac {1}{n}\cdot n{u}_{n}=\mu $
步骤 3:计算样本均值的方差
$D(\dfrac {1}{n}\sum _{i=1}^{n}{X}_{i})=\dfrac {1}{{n}^{2}}\cdot n{\sigma }^{2}=\dfrac {{\sigma }^{2}}{n}$
步骤 4:确定样本均值的分布
由于总体 $X\sim N(\mu ,{\sigma }^{2})$ ,样本均值 $\dfrac {1}{n}\sum _{i=1}^{n}{X}_{i}$ 也服从正态分布,且均值为 $\mu $ ,方差为 $\dfrac {{\sigma }^{2}}{n}$ ,因此 $\dfrac {1}{n}\sum _{i=1}^{n}{X}_{i}\sim N(\mu ,\dfrac {{\sigma }^{2}}{n})$
总体 $X\sim N(\mu ,{\sigma }^{2})$ ,则 $E(X)=\mu $ $D(X)={\sigma }^{2}$
步骤 2:计算样本均值的期望
$\dfrac {1}{n}\sum _{i=1}^{n}{X}_{i}$ 是样本均值, $E(\dfrac {1}{n}\sum _{i=1}^{n}{X}_{i})=\dfrac {1}{n}\cdot n{u}_{n}=\mu $
步骤 3:计算样本均值的方差
$D(\dfrac {1}{n}\sum _{i=1}^{n}{X}_{i})=\dfrac {1}{{n}^{2}}\cdot n{\sigma }^{2}=\dfrac {{\sigma }^{2}}{n}$
步骤 4:确定样本均值的分布
由于总体 $X\sim N(\mu ,{\sigma }^{2})$ ,样本均值 $\dfrac {1}{n}\sum _{i=1}^{n}{X}_{i}$ 也服从正态分布,且均值为 $\mu $ ,方差为 $\dfrac {{\sigma }^{2}}{n}$ ,因此 $\dfrac {1}{n}\sum _{i=1}^{n}{X}_{i}\sim N(\mu ,\dfrac {{\sigma }^{2}}{n})$