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单样本t检验的前提是样本来自的总体应服从或近似服从正态分布
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单样本t检验的前提是样本来自的总体应服从或近似服从正态分布
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当总体分布未知且样本容量足够大时,样本均值的分布近似服从( )
若总体平均数和方差有限,当样本容量n充分大时,无论总体分布形式如何,样本平均数近似服从t分布。
在大样本时,样本比例会近似服从正态分布,检验统计量用Z统计量。
如果总体服从正态分布,则样本均值也服从正态分布;如果总体不服从正态分布,则样本均值也不服从正态分布()
当样本容量较大时,样本比率 p 近似服从正态分布,p 的数学期望为总体比率π()
当样本容量较大时,样本比率 p 近似服从正态分布,p 的数学期望为总体比率π()
如样本来自某总体,χ
如样本来自某总体,χ值小于3.84时,样本率来自总体率的概率是
如果总体服从正态分布,样本均值一定服从正态分布。
当总体服从正态,根据()知道,样本均值也服从正态分布
如果总体服从正态分布,样本均值一定服从正态分布。
如果总体服从正态分布,样本均值一定服从正态分布。
如样本来自某总体,X^2值小于3.84时,样本率来自总体率的概率是
如样本来自某总体,X^2值小于3.84时,样本率来自总体率的概率是
如果总体服从正态分布,则样本均值的抽样分布也服从正态分布;如果总体不服从正态分布,则大样本情况下均值的抽样分布仍然服从正态分布()
如样本来自某总体,χ
2
值小于3.84时,样本率来自总体率的概率是()
当样本容量比较大时,样本比率p近似服从正态分布,且有p的数学期望就是总体比率π,即E(p)=π。
当样本容量比较大时,样本比率p近似服从正态分布,且有p的数学期望就是总体比率π,即E(p)=π。()
当样本容量比较大时,样本比率P近似服从正态分布,且有P的数学期望就是总体比率π,即E(P)=π。()
成组设计多个样本比较的秩和检验(Kruskal-Wallis),若最小样本例数大于5,统计量H近似服从的分布是( )
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