9.某工厂生产的一批手表，其走时误差(单位：秒/日)服从正态分布，现从中随机抽取9只进行检测，结果如下：-4.0 3.1 2.5 -2.9 0.9 1.1 2.0 -3.0 2.8设置信概率为0.95，求这批手表走时误差的均值μ和方差σ²的置信区间.

假设检验的目的是A. 检验参数估计的准确度B. 检验样本统计量是否不同C. 检验样本统计量与总体参数是否不同D. 检验总体参数是否不同E. 检验样本的P值是否为小概率

30.设 approx N((mu )_(1),({sigma )_(1)}^2) backsim N((M)_(2),({sigma )_(2)}^2) 从总体X与总体Y各取容量分别为7和5的-|||-样本,具体如下:-|||-X: 81 165 97 134 92 87 14-|||-Y:102 86 98 109 92-|||-设两样本独立,取 alpha =0.05,-|||-(1)检验假设 _(0):({sigma )_(1)}^2=10({C)_(2)}^2 v (s)_(1):({sigma )_(1)}^2neq 10({C)_(2)}^2; (此处的倍数10是由工程师根-|||-据实际情况提出的.)-|||-(2)利用(1)的结果,检验 _(0):(mu )_(1)-(mu )_(2)=10 v (H)_(1):(mu )_(1)-(mu )_(2)neq 10.

下列()统计图一般以频数作图。A. 线图B. 直方图C. 直条图D. 圆图

关于损失函数，下列说法错误的是（）。A. 用于衡量模型预测值与真实值之间的差异B. 交叉熵损失函数常用于分类问题C. 均方误差损失函数适用于回归问题D. 损失函数的值越大，说明模型越好

5.设x1,x2,···,xn是来自总体 sim N(mu ,(sigma )^2) 的样本,x为样本-|||-均值,令 =dfrac (sum _{i=1)^n(({x)_(i)-overline (x))}^2}({sigma )^2} ,则 sim () .-|||-.-|||-(A) ^2(n-1) ; (B)x^2(n);-|||-(C)N(μ,σ^2); (D) (mu ,dfrac ({sigma )^2}(n))

若四格表资料x^2检验中，x^2=5，下列说法正确的是（）A. 两个样本率相等B. 两个总体率均相等C. 两个总体率不相同D. 两个样本率不相等E. 无法判定

在做相关性检验时，计算结果如下:Spearman's rank correlation rho data: x and y S = 70, p-value = 0.002778 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho -1 则在显著性水平为0.05下，得到(）原假设的结论.A. 拒绝原假设，认为x与y不相关B. 拒绝原假设，认为x与y相关C. 接受原假设，认为x与y不相关D. 接受原假设，认为x与y相关

设X，Y为两个随机变量，且D（X）＞0，D（Y）＞0，则X与Y不相关的充要条件为（ ）A. [E（X+Y）]2=E[（X+Y）2]B. X与Y独立C. X2与Y2不相关D. E（XY）=E（X）E（Y）

设 X ~ N ( 10 , 1 ) , Y ~ N ( 1 , 2 ) 且 X 与 Y 相互独立则 D ( 3 X - Y ) = ( ) A 29 B 11C 5D 1

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