设某二项分布的均值等于3，方差等于2．7，则二项分布参数=（）

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• 已知随机变量X服从二项分布，且E（X）=2.4，D（X）=1.44，则二项分布的参数n、p分别是：（）

  A . n=4，p=0.6 B . n=6，p=0.4 C . n=8，p=0.3 D . n=24，p=0.1

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• 二项分布的概率分布图，分布对称的条件是（）。

  A . n>50 B . π=0.5 C . nπ=1 D . π1 E . nπ>5

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• 二项分布的方差为（）https://assets.asklib.com/psource/2015111611430241952.jpg

  A . A B . B C . C D . D E . E

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• 二项分布和泊松分布属于离散型随机变量分布

  A . 正确 B . 错误

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• 二项分布曲线是离散型概率分布曲线

  A . 正确 B . 错误

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• 二项分布的概率分布图，分布对称的条件是（）

  A . n>50 B . π=0.5 C . nπ=1 D . π=1 E . nπ＞5

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• 对于二项分布，理论上其均数与方差的关系是（）

  A . 均数等于方差 B . 均数大于方差 C . 均数小于方差 D . 均数等于标准差 E . 无确定关系

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• 二项分布近似正态分布的条件是（）

  A . n较大且π接近0 B . n较大且π接近1 C . n较大且π接近0或1 D . n较大且π接近0.5

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• 二项分布在什么情况下接近于Poisson分布（）。

  A . 当n很大，且发生率或（1-π）很小时 B . 当n很小，且发生率或（1-π）很小时 C . 当n很小，且发生率或（1-π）都不很小时 D . 当n很大，且发生率或（1-π）很不小时 E . 以上都不对

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• 二项分布接近泊松分布的条件是（）二项分布的总体均数是（）泊松分布接近正态分布的条件是（）

  A . μ=nπ B . μ≥20 C . μ=0.5 D . n很大且π接近0 E . n很大且π接近0.5

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• 设某质量特性X服从正态分布N(μ,σ),则P(︱X-μ︱≥3σ)等于（）。

  A . 973% B . 2700ppm C . 63ppm D . 0027

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• 二项分布在什么情况下接近于Poisson分布（）

  A . 当n很大，且发生率π（或（1-π）很小时 B . 当n很小，且发生率π（或（1-π）很小时 C . 当n很小，且发生率π或（1-π）都不小时 D . 当n很大，且发生率π和（1-π）都不小时 E . 以上都不对

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• 二项分布接近泊松分布的条件是（）

  A . A.μ=nπ B . B.μ≥20 C . C.μ=0.5 D . D.n很大且π接近0 E . E.n很大且π接近0.5

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• 设随机变量X与Y相互独立，它们分别服从参数λ=2的泊松分布与指数分布．记Z=X-2Y，则随机变量Z的数学期望与方差分别等于（）．

  A . 1，3 B . -2，4 C . 1，4 D . -2，6

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• 所有疾病在人群中的分布均属二项分布。

  A . 正确 B . 错误

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• 二项分布的方差为（）

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• 现有以下结论（1）泊松分布族【图片】是指数族. (2) 二项分布族{b(n,p),0<p<1}是指数族。（3）正态分布族【图片】是指数族.（4）均匀分布族【图片】是指数族.（5）双参数指数分布族【图片】是指数族.则以上结论正确的有( )个.

  5 4 3 2

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• 二项分布期望与方差 二项分布期望公式E=np 方差D=np(1-p) 我知道是怎么推导出来的,但是书上没有方差公式的意义.那个公式仅仅是推倒得来的?有没有什么能解释的?D=np(1-p)其中 np=E,也就是说方差D=E(1-p),仅仅是巧合吗?方差和期望有什么关系?不要数学推倒,要说理性解释,能想明白的.

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• 7、n重伯努利实验中单个事件A发生次数服从于二项分布。

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• 二项分布方差

  二项分布的方差为( )。 A．n(1-n)p B．np(1-p) C．np D．n(1-p)

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• 二项分布的期望和方差

  已知几何分布的数学期望与方差，求负二项分布的数学期望与方差．

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• 7、历史上，泊松分布是作为二项分布的近似，由法国数学家泊松引入的。

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