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正态分布是—个族分布 各个正态分布根据他们的均值和标准差不同而不同 N(μ,σ2)中均值和方差都是总体的均值和方差，而不是样本的均值和方差 总体的参数在实际问题中是不知道的，但是可以用样本的均值和样本的标准差来估计总体的均值和总体的标准差 以上说法都正确
总体的容量越大，估计越准确 总体的容量越小，估计越准确 样本的容量越大，估计越准确 样本的容量越小，估计越准确
正态分布是一个族分布 各个正态分布根据他们的均值和标准差不同而不同 N（μ，σ2）中均值和方差都是总体的均值和方差，而不是样本的均值和方差 总体的参数在实际问题中是不知道的，但是可以用样本的均值和样本的标准差来估计总体的均值和总体的标准差
频率分布折线图与总体密度曲线无关 频率分布折线图就是总体密度曲线 样本容量很大的频率分布折线图就是总体密度曲线 如果样本容量无线增大、分组的组距无限减小，那么频率分布折线图就会无限接近总体密度曲线
总体均值的置信区间都是由样本均值加减估计误差得到。 在小样本情况下，对总体均值的估计都是建立在总体服从正态分布的假定条件下。 当样本量n充分大时，样本均值的分布近似服从正态分布。 当总体服从正态分布时，样本均值不服从正态分布。 对总体均值进行区间估计时，不需要考虑总体方差是否已知。
Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
算法的三种基本结构是顺序结构、条件结构，循环结构 用样本频率分布估计总体频率分布的过程中，总体容量越大，估计越精确 一组数据的方差为3，将这组数据中的每一个数据都扩大到原来的3倍，所得的新数据组的方差还是3 有50件产品编号从1到50，现在从中抽取5件检验，用系统抽样确定所抽取的编号为5，15，20，35，40
Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
正态分布是一个族分布 各个正态分布根据他们的均值和标准差不同而不同 N（μ，σ
）中均值和方差都是总体的均值和方差，而不是样本的均值和方差 总体的参数在实际问题中是不知道的，但是可以用样本的均值和样本的标准差来估计总体的均值和总体的标准差 以上说法都正确
CV越小，表示用该样本估计总体均数越可靠 越小，表示用该样本估计总体均数越准确 越大，表示用该样本估计总体均数的可靠性越差 S越小，表示用该样本估计总体均数越可靠 以上均不正确
只有当总体服从正态分布时，样本均值才会趋于正态分布 只要样本容量n充分大，随机事件出现的频率就等于其概率 无论样本容量n如何，二项分布概率都可以用正态分布近似计算 不论总体服从何种分布，只要样本容量n充分大，样本均值趋于正态分布
无论总体分布为何种分布，样本的抽样分布都服从正态分布 在总体分布为正态分布的情况下，大样本的抽样分布为正态分布 在总体分布为非正态分布的情况下，大样本的抽样分布为正态分布 在总体分布为正态分布的情况下，小样本的抽样分布为正态分布 在总体分布为非正态分布的情况下，小样本的抽样分布为非正态分布
总体均值的置信区间都是由样本均值加减估计误差得到。 在小样本情况下，对总体均值的估计都是建立在总体服从正态分布的假定条件下。 当样本量n充分大时，样本均值的分布近似服从正态分布。 当总体服从正态分布时，样本均值不服从正态分布。 对总体均值进行区间估计时，不需要考虑总体方差是否已知。
正态分布是一个族分布 各个正态分布根据他们的均值和标准差不同而不同 N（μ，σ2）中均值和方差都是总体的均值和方差，而不是样本的均值和方差 总体的参数在实际问题中是不知道的，但是可以用样本的均值和样本的标准差来估计总体的均值和总体的标准差 以上说法都正确
频率分布折线图与总体密度曲线无关 频率分布折线图就是总体密度曲线 样本容量很大的频率分布折线图就是总体密度曲线 如果样本容量无限增大，分组的组距无限减小，那么频率分布折线图就会无限接近于总体密度曲线
抽样误差与总体分布无关 总体单位值之间差异越大，抽样误差就越大 抽样误差与样本量有关 抽样误差随样本量的增大而减小 分层抽样的估计量方差一般小于简单随机抽样
总体容量越大，估计越精确 总体容量越小，估计越精确 样本容量越大，估计越精确 样本容量越小，估计越精确
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