设总体X~N(μ,σ 2 ),σ 2 已知,若样本容量n和置信度1-α均不变,则对于不同的样本观测值,总体均值μ的置信区间的长度( )。A. 变长B. 变短C. 保持不变D. 不能确定
排列图通常按累计百分比将影响因素分为A.BC三类,其中C类因素指B.A.累计百分比在0~75%C.B.累计百分比在0~80%D.C.累计百分比在80%~90%E.D.累计百分比在90%~100%F.E.累计百分比在70%~80%
16.(10分)若随机变量(X,Y)的联合分布律为:-|||-X-|||--1 0 1-|||-Y-|||--1 1/8 1/8 1/8-|||-0 1/8 0 1/8-|||-1 1/8 1/8 1/8-|||-求(1)X与Y的边缘分布律; (2)X的分布函数; (3) =(X)^2-1 的分布律;(4)判-|||-断X与Y是否相互独立.
在一项疫苗试验中,对随机选择的1000名2岁儿童注射疫苗并追踪观察10年,其中80%从未患病。对于该疫苗的效果,下列哪项结论是正确的?A. 疫苗并非特别有效,因为免疫率低B. 患病率为100%-80%=20%C. 疫苗非常好,因为有高的免疫率D. 由于没有对不接种儿童进行追踪观察,所以无法得出结论E. 未作统计学检验而得不出结论
5、设X_(1),X_(2),X_(3),X_(4)为来自总体X的样本,且EX=mu,记hat(mu)_(1)=(1)/(2)(X_(1)+X_(2)+X_(3)),hat(mu)_(2)=(1)/(3)(X_(1)+X_(3)+X_(4)),hat(mu)_(3)=(1)/(4)(X_(1)+X_(2)+X_(4)),hat(mu)_(4)=(1)/(5)(X_(2)+X_(3)+X_(4)),则μ的无偏估计是____。A. hat(mu)_(1)B. hat(mu)_(2)C. hat(mu)_(3)D. hat(mu)_(4)
2【单选题】 已知θ为总体X的未知参数,hat(theta)是θ的一个估计量,则正确的是(). bigcircA. hat(theta)是一个数,且近似等于θ;B. hat(theta)是一个随机变量;C. hat(theta)是一个统计量,且E(hat(theta))=θ;D. 当n很大时,hat(theta)的值可任意靠近θ;
在假设检验中,检验水平α的意义是().A. 原假设H0成立,经检验被拒绝的概率B. 原假设H0不成立,经检验被拒绝的概率C. 原假设H0成立,经检验不能拒绝的概率D. 原假设H0不成立,经检验不能拒绝的概率
设总体X sim N(0, sigma^2), X_1, X_2,..., X_n为来自X的样本,则服从chi^2(n-1)的是A. sum_(i=1)^n X_i^2B. (1)/(sigma^2) sum_(i=1)^n X_i^2C. (1)/(sigma^2) sum_(i=1)^n (X_i - overline(X))^2D. sum_(i=1)^n (X_i - overline(X))^2
统计抽样是审计人员运用____,遵循____,从审计对象总体中抽取一部分有效样本进行审查,然后以样本的审查结果推断总体的抽样方法。
设 X_1, X_2, ... X_n 是正态总体 N(mu, sigma^2) 的样本,其中 sigma^2 未知,检验问题 H_0: mu = mu_0, H_1: mu neq mu_0,则选取的统计量及其拒绝域分别是______A. T = (overline(X) - mu_0)/(S/sqrt(n)),|T| > t_((alpha)/(2))(n-1)B. U = (overline(X) - mu_0)/(sigma/sqrt(n)),|U| > u_((alpha)/(2))C. T = (overline(X) - mu_0)/(S/sqrt(n)),|T| > t_((alpha)/(2))(n)D. chi^2 = ((n-1)S^2)/(sigma^2),chi^2 > chi_((alpha)/(2))^2(n-1)
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下列哪项属于常见的池化方式。()A. 协方差池化B. 方差池化C. 反向传播D. 最大池化
重测信度用重测相关系数来表示,相关系数越趋近于下列哪一数值时,则重测信度越高A. 1B. 0.7C. 2D. 3
48皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 错误B. 正确
请你从下表中找出1~100中所有质数.并数一数一共多少个. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果,下面对这一视角描述正确的A. 每个样本数据分别归属于与其距离最远的聚类质心所在聚类集合B. 每个簇类的质心累加起来最小C. 最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最大D. 每个簇类的方差累加起来最小
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像从性不好的资料是()A. 由于死亡或者其他原因不能继续试验B. 能按照试验规定要求完成实验C. 重复参加试验D. 由于纳入标准不合格导致选择的研究对象不符合试验要求E. 能完成试验但是不能按照规定要求完成试验
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假定用于分析的数据包含属性age.数据元组[1]中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。第二个箱子值为:A. 18.3B. 22。6C. 26。8D. 27。9
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