设随机变量X服从拉普拉斯分布，其概率密度为其中λ＞0为常数，求X的k阶中心矩。

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• 设随机变量X服从自由度为2的t分布，则P{│X│≥λ}=0.05中λ的值是：（）

  A . 2.920 B . 4.303 C . 4.503 D . 6.965

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• 设随机变量X服从参数A=1的指数分布，即X的概率密度函数为 https://assets.asklib.com/psource/2015102915504526884.jpg 则条件概率P（X>5X>3）等于（）．

  A . e-1 B . e-2 C . -3 D . e-5

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• 设随机变量X服从自由度为2的t分布，则P{｜X｜≥λ｝=0．05中λ的值是：（）

  A . 2.920 B . 4.303 C . 4.503 D . 6.965

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• 设总体X服从指数分布，概率密度为（）。其中λ未知。如果取得样本观察值为X1，X2，…，X，样本均值为X，则参数λ的极大似然估计是（）。

  A . ['x5B .https://assets.asklib.com/psource/2015103009361331257.jpg C . nD .https://assets.asklib.com/psource/2015103009362870429.jpg

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• 一次电话的通话时间X是一个随机变量(单位：分)，设X服从指数分布Exp(A)，其中λ=0．25，则一次通话所用的平均时间E(X)与标准差σ(X)为()。

  A．E(X)=2 B．E(X)=2 C．σ(X)=4 D．σ(X)=16 E．E(X)=0.25

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• 设连续型随机变量X的分布函数为求系数A, P（0.3＜X ＜0.7),概率密度f（x)。

  设连续型随机变量X的分布函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-30/972912565646551.png' /> 求系数A, P(0.3＜X ＜0.7),概率密度f(x)。

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• 15、设随机变量（X,Y)服从均匀分布U（D), 其中D为以0为中心, 2为半径的圆盘. 设p（x)为X的概率密度函数, 则π与p（0)的积为__________.

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• 设离散型随机变量X服从参数为λ（λ＞0)的泊松分布，已知P（X=1)=P（X=2)，则λ=______．

  设离散型随机变量X服从参数为λ(λ＞0)的泊松分布，已知P(X=1)=P(X=2)，则λ=______．

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• －次电话的通话时间X是－个随机变量(单位：分)，设X服从指数分布Exp(λ)，其中λ＝0．25，则－次通话所用的平均时间E(X)与标准差σ(X)为（）。

  A．E(X)－2 B．E(X)＝4 C．σ(X)＝4 D．d(X)＝16 E．E(X)＝0．25

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• 设随机变量X服从参数为λ的泊松分布（λ＞0)，且已知E[（X-2)（X-3)]=2，求λ的值。

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• 设随机变量X服从指数分布，其概率密度为<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/51282001-51285000/51284053/97507319824928.jpg' />，其中θ＞0是常数，求E(X)，D(X)。

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• 设随机变量X，Y相互独立，若X服从（0，2)上的均匀分布，Y服从参数为2的指数分布，求随机变量Z=X+Y的概率密度。

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• 设随机变量 X服从参数为 λ的泊松分布，且已知 E[（X － 1 )（X － 2 )]=，则必有P{X=0}=P{X=1}。（)

  设随机变量 X服从参数为 λ的泊松分布，且已知 E[(X - 1 )(X - 2 )]=，则必有P{X=0}=P{X=1}。()

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• 设随机变量X服从均匀分布U（0,5),则二次方程t²+Xt+1=0有实根的概率为（).

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• 设随机变量X在任一区间[a，b]上的概率均大于0，其分布函数为F_X（x)，又Y在[0，1]上服从均匀分布

  设随机变量X在任一区间[a，b]上的概率均大于0，其分布函数为F_X(x)，又Y在[0，1]上服从均匀分布，证明：<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-12-28/978002347049789.jpg' />的分布函数与X的分布函数相同。

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• 设随机变量X与Y相互独立，且都在区间[0，a]（a＞0)上服从均匀分布，试求随机变量Z=X／Y的概率密度。

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• 设随机变量X服从参数为λ的指数分布.当k<X《k+1时。Y=k，k=0,1...（1)求Y的分布律（2)设为来自总体Y

  设随机变量X服从参数为λ的指数分布.当k<x《k+1时。y=k，k=0,1... (1)求Y的分布律 (2)设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964694825159428.png' />为来自总体Y的简单随机样本<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964694844701546.png' />,求λ的矩估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964694861018479.png' />和最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/96469488166266.png' />

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• 16、设随机变量（X,Y)服从均匀分布U（D), 其中D为矩形（0,2)&times;（2,3). 设p（x)为X的概率密度函数, 则p（1)=__________.

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• 设随机变量X服从拉普拉斯分布，其概率密度为，其中1＞0为常数,求X的k阶中心矩。

  设随机变量X服从拉普拉斯分布，其概率密度为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-09/965831888143643.png' />，其中1＞0为常数,求X的k阶中心矩。

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• 设随机变量X的概率分布为P{X ≤ k } = bλk， k=1，2，…，b＞0，则λ为（).

  A．任意正数 B．b+1 C．1/(b + 1) D．1/(b - 1)

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• 设随机变量X服从参数为λ的泊松分布，且P{X=1}=P{X=2}，则λ=（）.

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• 设随机变量X在(1，6)上服从均匀分布，则方程x2+Xx+1=0有实根的概率为()。

  A．1/5 B．2/5 C．3/5 D．4/5

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• 服从拉普拉斯分布的随机变量ξ的概率密度 求系数A及分布函数F（χ)。

  服从拉普拉斯分布的随机变量ξ的概率密度<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-29/964882570631677.png' />求系数A及分布函数F(χ)。

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• 设随机变量X的概率函数为（k=0，1，2，...)，其中λ＞0是常数，试确定常数a。

  设随机变量X的概率函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-26/975235056663569.jpg' />(k=0，1，2，...)，其中λ＞0是常数，试确定常数a。

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