在大样本量的情况下，对单个总体参数值的检验使用Z统计量（）

单样本情况下常用的非参数统计检验方法有（） 在大样本时，样本比例会近似服从正态分布，检验统计量用Z统计量。 在小样本情况下，当总体方差未知时，检验总体均值采用的统计量是（） 小样本情况下，当总体服从正态分布，总体方差未知时，总体均值检验的统计量为（　　）。 两个大样本均数比较的Z检验,|Z|=1.98,则统计结论是 两个大样本均数比较的Z检验，|z|=1．98，则统计结论是 样本统计量与总体参数值之间的差异，被称为()。 大样本情况下，总体服从正态分布，总体方差未知，总体均值在置信水平（1-α）下的置信区间为。 （　　） 对于这种观点：“t检验适用于样本容量小于30的情况，而大样本才适合使用z检验。”你是否支持？为什么？ 狭义工具变量法参数估计量的统计性质是小样本下（），大样本下（）。 （判断题）大样本情况下，总体服从正态分布，总体方差未知，总体均值在置信水平（1-α）下的置信区间为（） A对 B错 一般情况下，大样本是指样本容量（）的样本。 大样本情况下，总体服从正态分布，总体方差未知，总体均值在置信水平（1-α）下的置信区间为（） 大样本情况下，总体平均值的无偏、有效、一致估计量是( )。   在大样本的情况下，检验H0：μμ0，则（）成立时，可接受原假设。 某个总体的方差为σ2，如果对总体均值μ进行假设检验，样本容量为n，下列能适用Z统计量的情况有（　　）。 两大样本均数比较，经Z检验，差别有统计学意义时，P值越小，说明 设总体均值为100，总体方差为25，在大样本情况下，无论总体的分布形式如何，样本平均数的分布都服从或近似服从趋近于()。 假设检验中，在大样本的情况下可以完全避免两类错误的发生。 假设检验中，在大样本的情况下可以完全避免两类错误的发生。