A、 估计总体中有95%的观察值在此范围内
B、 总体均数在该区间的概率为95%
C、 样本中有95%的观察值在此范围内
D、 该区间包含样本均数的可能性为95%
E、该区间包含总体均数的可能性为95%
答案：E
A、 估计总体中有95%的观察值在此范围内
B、 总体均数在该区间的概率为95%
C、 样本中有95%的观察值在此范围内
D、 该区间包含样本均数的可能性为95%
E、该区间包含总体均数的可能性为95%
答案：E
A. MeNemar配对x²检验
B. 两样本的四格表x²检验
C. Fisher确切概率法
D. Yates连续性校正x检验
E. 两样本构成比的x²检验
A. 观察个体的变异越小
B. 观察个体的变异越大
C. 抽样误差越大
D. 由样本均数估计总体均数的可靠性越小
E. 由样本均数估计总体均数的可靠性越大
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
A. 两样本数据集中趋势的差别
B. 两样本数据的变异程度
C. t分布的不同形状
D. 数据的分布特征
E. 两样本均数之差的变异程度
A. 由某些固定的因素引起的误差
B. 由不可预知的偶然因素引起的误差
C. 选择样本不当引起的误差
D. 选择总体不当引起的误差
E. 由操作失误引起的误差
A. 0,1
B. 1,0
C. μ,σ
D. a,μ
E. S,ₓ⁻
解析：标准正态分布是一种特殊的正态分布，其特点是均值（μ）为0，标准差（σ）为1。这种分布的形状由参数μ和σ决定，其中μ代表分布的中心位置，σ则决定了分布的宽度。在标准正态分布中，μ和σ的值分别是0和1，因此标准正态分布的形状参数和位置参数分别为1和0。
让我们通过一个生动的例子来理解这个概念。想象一下，你正在测量一片叶子的长度。叶子的长度可能有各种各样的值，从非常短到非常长。如果我们假设叶子的长度符合正态分布，那么标准正态分布就是这个分布的一个特例，其中叶子的平均长度（均值μ）是0，叶子长度的平均变异程度（标准差σ）是1。这意味着，大部分叶子的长度会集中在平均长度附近，而极少数叶子的长度会非常偏离这个平均值。
现在，让我们回到题目。选项A（0,1）表示均值为0，标准差为1，这正是标准正态分布的特征。选项B（1,0）表示均值为1，标准差为0，这描述的是一个非常特殊的分布，其中所有数据点都集中在均值上，没有变异。选项C（μ,σ）表示一般正态分布的参数，其中μ是均值，σ是标准差。选项D（a,μ）和E（S,ₓ⁻）则不是标准正态分布的参数表示方式。
A. 两总体均数的差别较小
B. 两总体均数的差别较大
C. 支持两总体无差别的结论
D. 不支持两总体有差别的结论
E. 可以确认两总体无差别
A. 标准差
B. 方差
C. 极差
D. 四分数间距
E. 变异系数
A. 变异系数
B. 离均差平方和
C. 极差
D. 四分位数间距
E. 标准差
A. 不易受极端值的影响
B. 能充分利用数据的信息
C. 抽样误差较大
D. 更适用于偏态分布资料
E. 更适用于分布不明确资料
