当样本量n足够大时，?t(n)渐近于（???）。

n足够大，P不接近于0或1，样本率与总体率比较，统计量u为 n足够大，P不接近于O或1，样本率与总体率比较，统计量U，为 n足够大，P不接近于O或1，样本率与总体率比较，统计量u为 n足够大，P不接近于0或1，样本率与总体率比较，统计量u为（） 当总体为未知的非正态分布时，当样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值的期望值为(    )。 当样本量足够大时，总体阳性率与阴性率均不接近于0和1，总体率95％的可信区间的估计公式为（） 当总体为未知的非正态分布，样本容量n足够大（通常要求n≥30）时，样本均值贾的方差为总体方差的（　　）。 当np≥5，且n（1-p）≥5时，就可以认为样本容量足够大，样本比例近似服从正态分布。（） 当np≥5，且n(1-p)≥5时，就可以认为样本容量足够大，样本比例近似服从正态分布。 当np≥5，且n（1-p）≥5时，就可以认为样本容量足够大，样本比例近似服从正态分布（） 样本量足够大时，样本的标准差接近总体的标准差（） 当np5，且n(1-p)15时，就可以认为样本容量足够大，样本比例近似服从正态分布。（ ） 当np≥5，且n(1-p)≥5时，就可以认为样本容量足够大，样本比例近似服从正态分布。(    ) 当总体分布未知且样本容量足够大时，样本均值的分布近似服从( ) 一般来讲，当np≥5，且n（1-p）≥5时，就可以认为样本容量足够大。 一般来讲，当np≥5，且n（1-p）≥5时，就可以认为样本容量足够大（） 一般来讲，当np≥5，且n（1-p）≥5时，就可以认为样本容量足够大。（） 一般来讲，当np≥5，且n（1-p）≥5时，就可以认为样本容量足够大（） 一般来讲，当np≥5，且n(1-p)≥5时，就可以认为样本容量足够大。(    ) 当样本含量足够大时，样本率又不接近0或1时，以样本率推断总体率95％可信区间的计算公式为当样本含量足够大时，样本率又不接近0或1时，以样本率推断总体率95％可信区间的计算公式为（）