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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
总体分布需服从正态分布且方差已知 总体分布为正态分布，方差未知 总体不一定是正态分布但须是大样本 总体不一定是正态分布，但需要方差已知
应该根据正态分布进行区间估计 需要根据t分布进行区间估计 正态分布的自由度为n t分布的自由度为n t分布的自由度为n-1
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
总体分布需服从正态分布且方差已知 总体分布为正态分布，方差未知 总体不一定是正态分布但需是大样本 总体不一定是正态分布，但需方差已知
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。
将增大 将减小 样本均值保持不变 置信区间宽度减小 置信区间宽度增加
可靠程度为95%的置信区间比可靠程度为90%的置信区间宽 样本容量较小的置信区间较大 相同可靠程度下，样本量大的区间较小 样本均值越小，区间越大
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
20±0.16 20±0.04 80±0.16 80±0.04
总体中有95%的数据在12到18之间 样本中有95%的数据在12到18之间 假如有100个样本被抽取，则会有95个样本均值在12到18之间 样本中的数据落在12到18之间的概率为95%
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
当总体服从正态分布时，样本均值一定服从正态分布 当总体服从正态分布时，只要样本容量足够大，样本均值就服从正态分布 当总体不服从正态分布时，样本均值一定服从正态分布 当总体不服从正态分布时，无论样本容量多大，样本均值都不会近似服从正态分布 当总体不服从正态分布时，在小样本情况下，样本均值不服从正态分布
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