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更多“样本统计量的标准差通常称为标准误，能说明抽样误差的大小。()”相关的问题
设X1，…，X6是来自(0，θ)内均匀分布的样本，θ＞0未知。
(1)写出样本的联合密度函数；
(2)指出下列样本函数中哪些是统计量，哪些不是？为什么？
(3)设样本的一组观察值是：0.5，1，0.7，0.6，1，1，写出样本均值、样本方差和标准差。
设总体X服从标准正态分布，X1，X2，...，Xn是来自X的样本，则统计量
服从()分布，参数为()。
下面哪种因素可能导致通常OLS的：统计量无效(即在H0下不服从：分布)？
(i)异方差性;
(ii)模型中两个自变量之间的样本相关系数达到0.95;
(iii)遗漏一个重要的解释变量。
(i)一个学区中学校的最多数量和最少数量是多少？每个学区的学校平均数量是多少？
(ii)利用混合OLS(即将所有1848个学校混合在一起)，估计一个将lavgsal与bs，lenrol，lstaff和lunch相联系的模型：也参见第9章的计算机练习C11。bs的系数和标准误是多少？
(iii)求对学区内聚类相关(和异方差性)保持稳健的标准误。bs的t统计量有何变化？
(iv)去掉bs＞0.5的四个观测，仍用混合OLS，求出βbs及其聚类稳健标准误。现在，薪水与福利之间的替代关系，有更多的证据吗？
(v)容许一个学区内的学校存在一个共同的学区效应，用固定效应法估计这个方程。再次去掉bs＞0.5的四个观测，现在，你对薪水与福利之间的替代关系有何结论？
(vi)根据你在第(iv)部分和第(v)部分的估计值，讨论通过学区固定效应而容许教师的薪酬在不同学区系统变化的重要性。
一个去除了质量变化的所有特殊原因的生产过程被称为是稳定的或者是在统计控制中的。剩余的变化只是简单的随机变化。假如随机变化太大，则管理部门不能接受，但只要消除变化的共同原因，便可减少变化(Deming,1982,1986,DeVor,Chang,和Sutherland,1992)。
通常的做法是将产品质量的特征绘制到控制图上，然后观察这些数值随时间如何变动。例如，为了控制肥皂中碱的数量，可以每小时从生产线中随机地抽选n=5块试验肥皂作为样本，并测量其碱的数量，不同时间的样本含碱量的均值
描绘在下图中。假设这个过程是在统计控制中的
，则文的分布将具有过程的均值μ，标准差具有过程的标准差除以样本容量的平方根下面的控制图中水平线表示过程均值，两条线称为控制极限度，位于μ的上下的位置
。假如
落在界限的外面，则有充分的理由说明目前存在变化的特殊原因，这个过程一定是失控的。
当生产过程是在统计控制中时，肥皂试验样本中碱的百分比将服从μ=2%和σ=1%的近似的正态分布。
(1)假设n=4,则上下控制极限应距离μ多么远？
(2)假如这个过程是在控制中，则落在控制极限之外的概率是多少？
(3)假设抽取样本之前，过程均值移动到μ=3%，则由样本得出这个过程失控的(正确的)结论的概率是多少？
