3.单选题设总体Xsim N(mu,sigma^2)，mu是已知常数，sigma^2>0为未知参数，(X_(1),X_(2),...,X_(n))为来自X的简单随机样本，则检验假设H_(0):sigma^2=sigma_(0)^2;H_(1):sigma^2>sigma_(0)^2的拒绝域为（）.A W=(overline{X)-mu)/(sigma_(0)^2)sqrt(n)>alpha}B W=(sum_{i=1)^n(X_(i)-overline(X))^2)/(sigma_(0)^2)ge x_(alpha)^2(n-1)}C W=(sum_{i=1)^n(X_(i)-overline(X))^2)/(sigma_(0)^2)ge x_(alpha)^2(n)}D W=(sum_{i=1)^n(X_(i)-mu)^2)/(sigma_(0)^2)ge x_(alpha)^2(n)}

18、设总体X~N(μ,4),其中μ未知, X_(1),X_(2), ... ,X_(n) 为X的一个样 本，对给定的一个 alpha =0.1, 置信度为90%的μ的置信区间的长度为 1.65,则样本容量 n=() (已知 u_(0.05)=1.65;u_(0.025)=1.96).[ 分】

二、从某商店一年来的发票存根中随机抽取25张，得到这25张发票的金额(单位：元)分别为x_(1),x_(2),...,x_(25),并由此算出overline(x)=78.5,s=20,假定发票金额(单位：元)服从正态分布N(mu,sigma^2)，其中mu,sigma^2均未知，求mu的双侧置信水平0.9的置信区间.

设x1,x2,···,x5相互独立,且都服从标准正态分布,-|||-若(({X)_(1)}^2+({X)_(2)}^2) 服从x^2(n),则 c= __ n= __

1、某企业2015年5月销售部员工月薪资料如下：（此题22分）4980 4860 4995 5430 4790 42104930 5120 5130 5620 4980 49804870 5030 4980 5130 5210 6320要求：（1）找出资料中的众数；（2）说明众数的含义；（3）算出这些员工的平均薪酬2、回答：（此题10分）

某校高二年级共有1600名学生，其中男生960名，女生640名.该校组织了一次满分为100分的数学学业水平模拟考试.根据研究，在正式的学业水平考试中，本次成绩在[80,100]的学生可取得A等(优秀)，在[60,80)的学生可取得B等(良好)，在[40,60)的学生可取得C等(合格)，在不到40分的学生只能取得D等(不合格).为研究这次考试成绩优秀是否与性别有关，现按性别采用分层抽样的方法抽取100名学生，将他们的成绩按从低到高分成[30,40)、[40,50)、[50,60)、[60,70)、[70,80)、[80,90)、[90,100]七组加以统计，绘制成频率分布直方图，下图是该频率分布直方图． 频率-|||-组距-|||-0.026-|||-0.024-|||-0.018 F-- -----|||-0.012-|||-0.006 --|||-0 30 40 50 60 70 80 90 100分数 (Ⅰ)估计该校高二年级学生在正式的数学学业水平考试中，成绩不合格的人数； (Ⅱ)请你根据已知条件将下列2×2列联表补充完整.并判断是否有90％的把握认为“该校高二年级学生在本次考试中数学成绩优秀与性别有关”？ 数学成绩优秀 数学成绩不优秀 合计 男生 a=12 b= 女生 c= d=34 合计 n=100 附：({K)^2}=dfrac(n{{(ad-bc))^2}}((a+b)(c+d)(a+c)(b+d)) P(K^2 > k_(0)) 0.15 0.10 0.05 K_(0) 2.072 2.706 3.841

来自正态总体 X sim N(mu, 0.9^2) 容量为 9 的简单随机样本，测得样本均值 overline(x) = 5，则未知参数 mu 的置信度为 0.95 的置信区间为（）（其中 z_(0.025) = 1.96，t_(0.05)(8) = 2.30）

设总体X的分布律为P(X=k)=(1-p)k-1(k=1，2，…)，其中p是未知参数，X1，X2…，Xn为来自总体的简单随机样本，求参数p的矩估计量和极大似然估计量．

14、(X_(1),...,X_(n))为来自标准正态分布总体N(0,1)的简单随机样本，overline(X),S分别为其样本均值及标准差，则（）A. overline(X)sim N(0,1)B. noverline(X)sim N(0,1)C. sum_(i=1)^nX_(i)^2sim x^2(n)D. overline(X)/Ssim t(n-1)

1.设总体X服从正态分布N(μ,σ²)，其中σ²未知，x_(1),x_(2),...,x_(n)为来自该总体的样本，overline(x)为样本均值，S为样本标准差，欲检验假设H_(0)：μ=μ_(0)，H_(1)：μ≠μ_(0)，则检验统计量为( )A. sqrt(n)(overline(x)-mu_(0))/(sigma)B. sqrt(n)(overline(x)-mu_(0))/(s)C. sqrt(n-1)(overline(x)-mu_(0))D. sqrt(n)(overline(x)-mu_(0))