误差复映系数反映了 误差与 误差之间的比例关系。

某电器零件的平均电阻一直保持在2.64Ω，改变加工工艺后测得2.64Ω个零件的平均电阻2.64Ω，电阻的标准差2.64Ω。假定零件电阻服从正态分布2.64Ω，问新工艺对此零件的电阻有无显著影响？ ( 取2.64Ω，写出检验过程) （注：2.64Ω2.64Ω2.64Ω）

设样本_(1),(X)_(2),... ,(X)_(5)来自总体_(1),(X)_(2),... ,(X)_(5),_(1),(X)_(2),... ,(X)_(5)服从自由度为_(1),(X)_(2),... ,(X)_(5)的_(1),(X)_(2),... ,(X)_(5)分布，则常数_(1),(X)_(2),... ,(X)_(5)_(1),(X)_(2),... ,(X)_(5)

平均寿命以____作为终点。A. 年龄B. 性别C. 健康程度D. 死亡

某种因素与疾病两个事件都与另外一种因素有联系，由此导致两个事件间出现的统计学上的关联是A. 继发关联B. 偶然关联C. 人为关联D. 直接因果关联E. 统计学关联

设总体X服从泊松分布，即(X=k)=dfrac ({lambda )^k}(k!)(e)^-lambda (k=0,1,2,... )，(X=k)=dfrac ({lambda )^k}(k!)(e)^-lambda (k=0,1,2,... )为样本，证明(X=k)=dfrac ({lambda )^k}(k!)(e)^-lambda (k=0,1,2,... )是(X=k)=dfrac ({lambda )^k}(k!)(e)^-lambda (k=0,1,2,... )的无偏估计。

4.设X_(1),X_(2),...,X_(n)是来自正态总体N(mu,sigma^2)的样本，其样本均值为overline(X)，则D(overline(X))=_。

设 X_1, X_2, ldots, X_n 为来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的样本, sigma^2 未知. 现要检验假设 H_0: mu = mu_0，则应选取的检验统计量以及在 H_0 成立时, 此统计量服从的分布为 （ ）A. (overline(X) - mu_0)/(sigma / sqrt(n)) sim N(0,1)B. (overline(X) - mu_0)/(S / sqrt(n)) sim t(n-1)C. (overline(X) - mu_0)/(S / sqrt(n)) sim t(n)D. ((n-1)S^2)/(sigma^2) sim chi^2(n-1)

【单选题】干扰变量也称为A. 自变量B. 因变量C. 外变量D. 依变量

设总体 X sim B(n, p) (n 已知)，X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的样本，overline(X) 为样本均值，则未知参数 p 的矩估计量为 hat(p) = ( ).A. overline(X)B. (1)/(overline(X))C. (n)/(overline(X))D. (overline(X))/(n)

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