设随机变量.则（)。A.U~X²（n}B.U~x²（n-I)C.U~F（n.1)D.U~F（1.n)

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  A．p₁=p₂； B．p₁＜p₂： C．p₁＞p₂； D．p₁，p₂无法比较

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• 设随机变量X～N(μ，1)，Y～χ²(n)，又X，Y相互独立，令<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/6129001-6132000/c9a830a559f4268bd58657d7c3aa00fc.png' />，则下列结论正确的是()。

  A．T～t(n-1) B．T～t(n) C．T～N(0，1) D．T～F(1，n)

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• 设总体X~N（μ，μ<sup>2<／sup>)，基于来自总体X的容量为16的简单随机样本，测得样本均=31.645，样本方差s<sup>2<／sup>=0.09，则总体均值μ的置信度为0.98的置信区间为（)。

  A.(30.88，32.63) B.(31.45，31.84) C.(31.62，31.97) D.(30.45，31.74)

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• 设随机变量ζ~N（μ,δ²)，随着δ增大，p|ζ-μ|会（)。

  A．单调增加 B．单调减少 C．保持不变 D．增减不定

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• 设随机变量X的概率密度为f（x)=Ae^-|x|，-∞＜x＜+∞，试求（1)系数A;（2)P{0＜X＜1};（3)X的分布函数。

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  设随机变量X与Y相互独立且分别服从正态分布N(μ,σ²)与N(μ,2σ²),其中σ是未知参数且σ＞0.记Z=X-Y. (I)求Z的概率f(z;σ²) (II)设<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564587212992.png' />为来自总体Z的简单随机样本,求σ²的最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564610926348.png' /> (III)证明<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974564610926348.png' />为σ²的无偏估计量.

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• 设随机变量X服从标准正态分布N（0,1),求Y=e^x的密度函数.

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  A.F₁(x),F₂(x) B.F₂(x),F₃(x) C.F₃(x),F₄(x) D.F₂(x),F₄(x)

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• 设X₁，X₂，X₃，X₄是来自正态总体N(0，3²)的简单随机样本，若随机变量<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/51402001-51405000/51404692/978102656256342.jpg' />，试求a，b的值，使统计量X服从χ²分布，并求其自由度。

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• 设X为随机变量，C是常数，证明D（X)＜E[（X-C)²]（对于C≠E（X)，由于D（X)=E[X-E（X)]²，上式表明E[（X-C)²]当C=E（X)时取最小值)。

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  设X为随机变量且EX=μ,DX=σ²,a＞0为常数,则由切比雪夫不等式,有<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-05/970774230821168.jpg' />().

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  设总体X~N(μ,σ²)，μ,σ²,未知，X1,...,Xn是X的简单随机样本，则μ的置信水平至少为0.90的置信区间为()。 <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2021-01-07/978868222705221.jpg' />

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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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• 9、设随机变量X和Y的数学期望都是2，方差分别为1和4，而相关系数为0.5，则根据切比雪夫不等式P{|X – Y| &sup3; 6} &pound;（）．

  A．1/36 B．1/24 C．1/12 D．1/9

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• 设X为取值于（a，b)的连续型随机变量。证明：（1)a≤E（X)≤b；（2)D（X)≤（b-a)²/4。

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  设二维随机变量(X，Y)的联合概率密度为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-26/975236663523476.jpg' /> 求随机变量Z=X²+Y²的概率密度。

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