进行假设检验时，犯两类错误的概率不可能同时减小.（ ）? 错误正确

有关统计表的绘制要求,描述错误的是( )A. 表号和表题的上方中央位置B. 表中同一列数据应保持位次对齐C. 表中数据的单位统一写在标目中D. 同一列数据的小数点后位数保持一致E. 表中可有横线和竖线,但不能有斜线

3.设总体 sim V(1,4) x1.X2···,x100是来自总体X的一个样本,X是样本均值。-|||-已知 =aoverline (X)+bsim N(0,1) ,则......-|||-A (A ) =-5, =b=5 . 或. =5, ,b=-5 --|||-B (B) =5, b=5 --|||-C .(C) =dfrac (1)(5) =-dfrac (1)(5) --|||-D (D ). =-dfrac (1)(5) =dfrac (1)(5) H

设来自总体的一个样本观察值2,1,3,4,0,2,则样本均值为( ),样本方差为( )。A B C D

5、设总体 approx N((0.0)^2), 且x1,x2···x10是样本观察值,样本方差 ^2=2,-|||-(1)求σ^2的置信水平为0.95的置信区间;-|||-(2)已知 =dfrac ({x)^2}({sigma )^2}approx (chi )^2(1) 求 (dfrac ({x)^2}({a)^3}) 的置信水平为0.95的置信区间; (({x)_(0.9)^2975}(9)=2.70,-|||-({x)_(0.025)^2}(9)=19.023

[题目]设总体均值为μ,方差为a^2,n为样本容-|||-量,则下列选项错误的是 ()-|||-A (overline (X)-mu )=0-|||-B. (overline (X))=dfrac ({sigma )^2}(n)-|||-C. (overline (X)-mu )=dfrac ({sigma )^2}(n)-|||-D. dfrac (X-mu )(e)sqrt (n)approx N(0,1)

设(X_1, X_2, ..., X_n)为参数lambda的泊松分布的一个样本(lambda未知)，不是统计量的选项是A. X_1X_2... X_nB. max(X_1, X_2, ..., X_n)- min(X_1, X_2, ..., X_n)C. overline(X) / S_(n-1)D. (1)/(n)sum_(i=1)^n(X_i-lambda)^2

体温是人体健康状况的直接反应，一般认为成年人腋下温度T（单位：(}^circ {C)）平均在36(}^circ {C)sim 37(}^circ {C)之间即为正常体温，超过37.1(}^circ {C)即为发热，发热状态下，不同体温可分成以下三种发热类型：低热：37.1leqslant Tleqslant 38；高热：38<(}Tleqslant 40；超高热（有生命危险）：T>40．某位患者因患肺炎发热，于12日至26日住院治疗．医生根据病情变化，从14日开始，以3天为一个疗程，分别用三种不同的抗生素为该患者进行消炎退热．住院期间，患者每天上午8:00服药，护士每天下午16:00为患者测量腋下体温记录如下：抗生素使用情况没有使用使用“抗生素{A)”治疗使用“抗生素(B)”治疗日期12日13日14日15日16日17日18日19日体温（(}^circ {C)）38.739.439.740.139.939.238.939.0抗生素使用情况使用“抗生素(C)”治疗没有使用日期20日21日22日23日24日25日26日体温（(}^circ {C)）38.438.037.637.136.836.636.31请你计算住院期间该患者体温不低于39(}^circ {C)的各天体温平均值． 2在19日-23日期间，医生会随机选取3天在测量体温的同时为该患者进行某一特殊项目”alpha 项目”的检查，记X为高热体温下做”alpha 项目”检查的天数，试求X的分布列与数学期望． 3抗生素治疗一般在服药后2-8个小时就能出现血液浓度的高峰，开始杀灭细菌，达到消炎退热效果．假设三种抗生素治疗效果相互独立，请依据表中数据，判断哪种抗生素治疗效果最佳，并说明理由．

设 X_1, X_2, ... X_n 为来自正态总体 X sim N(0, sigma^2) 的一个简单随机样本, overline(X) 和 S^2 分别是样本均值与样本方差,则服从自由度为n-1的t分布的统计量是()A. (n cdot overline(X))/(S)B. (sqrt(n) cdot overline(X))/(S^2)C. (n cdot overline(X))/(S^2)D. (sqrt(n) cdot overline(X))/(S)

X_(1), ldots, X_(n) 是来自正态总体 N(0,1) 的样本，overline(X), S^2 分别为样本均值与样本方差，则().A. overline(X) sim N(0,1);B. noverline(X) sim N(0,1);C. sum_(i=1)^n X_(i)^2 sim chi^2(n);D. (overline(X))/(S) sim t(n-1);