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

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，χ²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（　　）