xiaowang222
2021-05-21 阅读量: 1269
检验单总体均值的过程中，如果是小样本，但总体标准差已知，检验统计量应该选择（）。
实际上严格来说，只有当样本来自一个正态分布总体时，才可以使用t分布来检验百分数点和置信区间，在总标准差已经知道的情况下，根据中心极限定理，得到标准化的正太随机变量，样本大，就更接近。但是小样本的偏差很难消除，在总体数据分布未知的情况下，最好使用非参数检验；所以你的问题，可以转化成，小样本情况下，总体均值已知，总体标准差未知（虽然确实知道），情况下使用t统计量检验；或者用更好的办法---非参数检验
四分位数的应用通常是用于描述数据的分布情况和识别异常值。以下是一些常见的应用场景：数据分析：通过计算四分位数，可以了解数据的中心趋势和离散程度。例如，可以使用四分位数来计算中位数、上四分位数和下四分位数，以了解数据的分布情况。箱线图：箱线图是一种常用的数据可视化工具，可以通过四分位数来绘制。箱线图可以显示数据的中位数、上四分位数、下四分位数以及异常值，帮助我们直观地了解数据的分布情况。异常值检测：
美国、芬兰和中国各个国家2018年7月至2023年8月度GDP增长率
问题:某地区成年女子的血压(以mmHa计) 服从N(110，144)，求该地区成年女性血压在100至120的可能性多大 ( (φ(0.83)=0.7967)A 0.676B 0.5C 0.5934D 0.5768解析:根据题目描述，该地区成年女子的血压服从N(110，144)分布。要求计算血压在100至120之间的可能性，可以使用标准正态分布进行计算。首先，需要将血压转化为标准正态分布的值。计算方
