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[单项选择]设总体X服从正态分布N(0，σ2)(σ2已知)，X1，…，Xn是取自总体X的简单随机样本，S2为样本方差，则
[单项选择]设总体X服从正态分布N(0，σ2)，X1，…，Xn是取自总体X的简单随机样本，其均值、方差分别为X、S2，则
[单项选择]在人格测验上的分数形成正态分布μ=80，σ=12。一个随机样本n=16，其均值大于85的概率是(不查表) ( )
A. 2.52%
B. 4.78%
C. 5.31%
D. 6.44%
[单项选择]设X1，X2，X3，X4是取自总体N(0，4)的简单随机样本，记X=a(X1，-2X2)2+b(3X3-4X4)2，其中a，b为常数．已知X～X2(n)分布，则 ( )．
A. n必为2．
B. n必为4．
C. n为1或2．
D. n为2或4．
[单项选择]假设总体X的方差DX=σ2存在(σ＞0)，X1，…，Xn是取自总体X的简单随机样本，其方差为S2，且DS＞0，则
A. S是σ的矩估计量．
B. S是σ的最大似然估计量．
C. S是σ的无偏估计量．
D. S是σ的相合(一致)估计量．
[单项选择]随机变量列X1，X2，…，Xn，…服从大数定律，则随机变量列X1，X2，…，Xn，…( )
A. 两两不相关且服从同一指数分布．
B. 两两不相关且服从同一离散型分布．
C. 相互独立且E(Xi)有界．
D. 相互独立且D(Xi)存在．
[单项选择]设随机变量X1，X2，…，Xn，…相互独立，且x2。(n=1，2，…)服从参数为λ的泊松分布，X2n-1(n=1，2，…)服从期望值为λ的指数分布，则随机变量序列X1，X2，…，Xn，…一定满足
A. 切比雪夫大数定律
B. 伯努利大数定律
C. 辛钦大数定律
D. 中心极限定理
[单项选择]设随机变量X1，X2，…，Xn，…相互独立，且X2n(n=1，2，…)服从参数为A的泊松分布，X2n-1(n=1，2，…)服从期望值为λ的指数分布，则随机变量序列X1，X2，…，Xn，…一定满足
A. 切比雪夫大数定律．
B. 伯努利大数定律．
C. 辛钦大数定律．
D. 中心极限定理．
[单项选择]设总体X服从正态分布N(μ，σ2)，其中σ2已知，μ为未知参数，则μ的等尾双侧置信区间长度L与置信度1-α的关系是
A. 当1-α减小时，L变小．
B. 当1-α减小时，L增大．
C. 当1-α减小时，L不变．
D. 当1-α减小时，L增减不定．
[单项选择]设总体X在区间[-θ，θ]上服从均匀分布，其中θ＞0是未知参数，从总体X中抽取样本值-4，-2，1，3，则θ的最大似然估计值为
A. -4．
B. 1
C. 3．
D. 4．
[单项选择]设随机变量X1和X2相互独立且都服从参数为λ的指数分布，则下列随机变量中服从参数为2λ的指数分布的是
A. X1+X2
B. X1-X2
C. max(X1，X2)
D. min(X1，X2)
[单项选择]设X1，X2，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，X是样本均值，则下列样本的函数中不是统计量的是
A. maxX1，X2，…，Xn．
B. X1-EX1．
C. minX1，X2，…，Xn．
[单项选择]已知总体X的期望EX=0，方差DX=σ2存在，又X1，…，Xn是来自总体X的简单随机样本，其均值为X，则σ2的无偏估计量是
[单项选择]设总体Z～N(0，σ2)，Z1，Z2，…，Zn为简单随机样本，则σ2的无偏估计量为
[单项选择]设X1，…，Xn…是相互独立的随机变量序列，Xn服从参数为n的指数分布(n=1，2，…)，则下列随机变量序列中不服从切比雪夫大数定律的是
[单项选择]二次型f(x1，x2，x3)=(x1-2x2)2+(x1-2x3)2+(x2-x3)2的规范形是
[单项选择]执行下列程序
int fun(int x1，int x2)
int x；
x1＞x2 (x=3)：(x=4);
return x+x1；
void main（ ）
cout＜＜fun(7，8)；
后输出结果是 ______。
A. 9
B. 10
C. 11
D. 12
[单项选择]如果在窗体上输入的数据总是取自于查询或取自某固定内容的数据，或者某一个表中记录的数据，可以使用
A. 选项卡
B. 文本框控件
C. 列表框或组合框控件
D. 选项组控件
