二项分布B（n，p）的数学期望为（）

相似题目

• 随机变量 https://assets.asklib.com/images/image2/2017081312514689155.jpg 独立，并且服从同一分布，数学期望为μ，方差为σ 2 。这个n随机变量的简单算术平均数为 https://assets.asklib.com/images/image2/2017081312532782352.jpg 。求 https://assets.asklib.com/images/image2/2017081312534618561.jpg 的方差。

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• 在含量为n的二项分布中，Q（x）表示的含义是（）

  A . 最多有x例阳性的概率 B . 至少有x例阳性的概率 C . 恰巧有x例阳性的概率 D . 恰巧有n－x例阳性的概率 E . 以上都不对

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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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• 设X在区间[a，b]上服从均匀分布，则数学期望EX=（）

  A . a+b B . a-b C . （a+b）的2倍 D . （a+b）的一半

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• 二项分布的数学期望EX=（）

  A . np B . nq C . npq D . 不定

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• 已知二项分布的数学特征为:E(x)=np,s(x)=np(1-p)。如果随机变量x~B(10,0.3),则E(x),s(x)分别为()。

  A . A、3,2.1 B . B、3,3 C . C、0.3,3 D . D、0.3,2.1

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• 当样本容量比较大时，样本比率p近似服从正态分布，且有p的数学期望就是总体比率π，即E（p）=π。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 对于二项分布,其对应的样本率p近似正态分布的条件是360b8075ddf931c931ac357b4a1e3072.pnga066f85e642827e954030f4c39232df9.png

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• 6、二项式分布B（n，p）的概率分布图在下列哪种条件下为对称分布（）

  A．n=50 B．p=0.5 C．np=1 D．p=1

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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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• 二项分布取何值概率最大当(n+1)p不是整数时，教材认为取整数m，使得(n+1)p-1

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• 设二维随机变量（X，Y)的概率分布为 其中a，b，c为常数，且X的数学期望E（X)=-0.2，P{Y＜0[X＜0}=0.

  设二维随机变量(X，Y)的概率分布为 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-07/970955317377972.png' /> 其中a，b，c为常数，且X的数学期望E(X)=-0.2，P{Y＜0[X＜0}=0.5，记Z==X+Y.求： (1)a，b，c的值： (2)Z的概率分布; (3)P{X=Z}。

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• 设随机变量X的分布律为P{X=k}=1/5，k=1，2，3，4，5，求函数的数学期望E（X2)与E[（X+2)2]．

  设随机变量X的分布律为P{X=k}=1/5，k=1，2，3，4，5，求函数的数学期望E(X²)与E[(X+2)²]．

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• 设总体x服从二项分布b（n，p)，n已知，X₁，X₂，…，X_n为来自X的样本，求参数p的矩法估计。

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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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• 设总体X服从泊松分布P（A),抽取样本X₁,X₂…,X_n.求:（1)样本均值的数学期望与方差;（2

  设总体X服从泊松分布P(A),抽取样本X₁,X₂…,X_n.求: (1)样本均值<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-15/969037881399292.png' />的数学期望与方差; (2)样本均值<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-09-15/969037891928894.png' />的概率分布.

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• 设随机变量X服从标准正态分布N（0,1),求随机变量函数Y=Xⁿ（n是正整数)的数学期望与力差.

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• 2、设随机变量X的分布律为P（X=1)=0.1, P（X=2)=0.3, P（X=4)=0.2, P（X=6)=0.4, 则X的数学期望为E（X)=1&times;0.1＋2&times;0.3＋4&times;0.2＋6&times;0.4＝3.9 .

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• 当样本容量比较大时，样本比率P近似服从正态分布，且有P的数学期望就是总体比率π，即E（P）=π（）

  此题为判断题(对，错)。

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• 当X 服从参数为n, p的二项分布时，p=1-p,P{X=k}=（）

  A．pkqn-k B．Cnkpkqn-k C．Cnkpn-k qk D．pn-kqk

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• 设随机变量X与Y独立,X~N（μ,a₁²),Y~N（μ2,a²₂),求:（1)随机变量函数Z₁=aX+bY的数学期望与方差,其中a及b为常数:（2)随机变量函数Z₂=XY的数学期望与方差.

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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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• 当n足够大时，二项分布B（n,p)与以下分布最接近的是

  A．泊松分布P(n,p) B．正态分布N(n,p) C．正态分布N(np,np(1-p)） D．数分布E(n,p)

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