【单选题】根据两个独立的大样本估计两个总体均值之差时,当两个总体的方差已知时,使用的分布是( )。

【单选题】当正态总体的方差已知时,在大样本条件下,估计总体均值使用的分布是( )。

【判断题】在编制质量指标综合指数时,应将作为同度量因素的数量指标值固定在基期。

【多选题】统计指数可以按其不同角度分类,即可按其( )。

【单选题】总体均值的置信区间等于样本均值加减边际误差,其中的边际误差等于所要求置信水平的临界值乘以( )。

【多选题】几何平均数主要适用于()

【多选题】通过对开滦、大同、抚顺等几个大型矿务局的调查,了解我国煤炭生产的基本情况,这种调查属于

【单选题】在置信水平不变的条件下,要缩小置信区间,则( )。

【单选题】使用统计量 估计总体均值的条件是( )。

【单选题】估计两个总体方差比的置信区间比时,使用的分布是( )。

【单选题】当样本量一定时,置信区间的宽度( )。

【多选题】封闭式问题的优点包括

【单选题】从一个正态总体中随机抽取一个容量为n的样本,其均值和标准差分别为33和4。当n=5时,构造总体均值μ的95%的置信区间为( )。

【单选题】根据两个独立的大样本估计两个总体均值之差时,当两个总体的方差未知时,使用的分布是( )。

【单选题】估计量的含义是指( )。

【单选题】样本均值的抽样标准差σ ( )。

【单选题】在用正态分布进行置信区间估计时,临界值1.96所对应的置信水平是( )。

【单选题】下列指数中属于质量指标指数的是( )。

【单选题】在离散程度的测度中,最容易受极端值影响的是( )。

【判断题】简单算术平均数是加权算术平均数在权数相等条件下的一种特例。()

【单选题】根据两个独立的小样本估计两个总体均值之差时,当两个总体的方差未知但相等时,使用的分布是( )。

【单选题】正态总体方差已知时,在小样本条件下,总体均值在1-α置信水平下的置信区间可以写为( )。

【判断题】个体指数是综合指数的一种形式。

【单选题】正态总体方差未知时,在小样本条件下,总体均值在1-α置信水平下的置信区间可以写为( )。

【单选题】对于非正态总体,在大样本条件下,总体均值在1-α置信水平下的置信区间可以写为( )。

【判断题】权数的作用归根到底体现在各组的次数比重上。

【单选题】在用正态分布进行置信区间估计时,临界值1.645所对应的置信水平是( )。

【单选题】置信系数(1-α)表达了置信区间的( )。

【单选题】当正态总体的方差已知时,在小样本条件下,估计总体均值使用的分布是( )。

【单选题】当正态总体的方差未知时,在小样本条件下,估计总体均值使用的分布是( )。

【判断题】加权调和平均指数是以个体指数为变量值 , 以报告期总值 资 料为权数,对个体指数按调和平均数形式平均来计算的总指数。

【判断题】开放式提问具有简单、易操作的特点,因此被广泛应用。

【单选题】全国人口普查中,调查单位是

【单选题】抽取一个容量为100的随机样本,其均值为 =81,标准差s=12。总体均值μ的95%的置信区间为( )。

【判断题】重点调查中,重点单位是根据人们的主观意识来选取的。

【单选题】在对一般水平不同的总体进行分布离散程度的比较时,应使用()

【单选题】众数就是研究的变量数列中()

【多选题】非全面调查形式有

【单选题】对于非正态总体,使用统计量 估计总体均值的条件是( )。

【单选题】指出下面的说法哪一个是正确的( )。

【单选题】对于非正态总体,在大样本条件下,估计总体均值使用的分布是( )。

【多选题】某工厂所有产品出厂价格,今年是去年的115%,这个百分数是( )。

【单选题】根据两个独立的小样本估计两个总体均值之差时,当两个总体的方差未知且不相等时,使用的分布是( )。

【单选题】根据两个匹配的小样本估计两个总体均值之差时,使用的分布是( )。

【单选题】抽取一个容量为100的随机样本,其均值为 =81,标准差s=12。总体均值μ的99%的置信区间为( )。

【单选题】当正态总体的方差未知时,在大样本条件下,估计总体均值使用的分布是( )。

【单选题】随机抽取一个由290名教师组成的样本,让每个人对一些说法表明自己的态度。第一种说法是“年龄偏大的学生对班上的讨论比年龄偏小的学生更积极”。态度按5分制来衡量:1=非常同意;2=同意;3=没有意见;4=不同意;5=很不同意。对这一看法,样本的平均态度得分为1.94,标准差为0.92。用98%的置信水平估计教师对这一看法的平均态度得分的置信区间为( )。

【单选题】离散程度大小与平均数代表性之间存在()

【单选题】在用正态分布进行置信区间估计时,临界值2.58所对应的置信水平是( )。

【判断题】某企业本年度产品销售量增长5%,销售价格下跃5%,则商品销售额不变。

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