随机变量X服从正态分布,其观测值落在距均值的距离为l倍标准差范围内的概率为()
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设服从N(0,1)分布的随机变量X,其分布函数为Φ(x)。如果Φ(1)=0.84,则P{│X│≤1)的值是:()
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设随机变量X在[2,5]上服从均匀分布,现对X进行3次独立观测,则至少2次观测值大于3的概率等于()。
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设服从N(0,1)分布的随机变量X,其分布函数为φ(x)。如果φ(1)=0.84,则P{x≤1}的值是()。
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正态随机变量X的观测值落在距均值的距离为2倍标准范围内的概率约为( )。
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随机变量X服从正态分布,其观测值落在距均值的距离为1倍标准差范围内的概率为()
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任何服从正态分布的随机变量ξ取值与平均值u的距离超过3σ的可能性仅有()。
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随机变量x服从正态分布,其观测值落在距均值的距离为l倍标准差范围内的概率为()。
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智慧职教: 4.1.1 已知随机变量X服从参数为2的指数分布,则随机变量X的期望为( )
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若随机变量X服从均值为2,方差为σ2(上标)的正态分布,且P{2<X<4}=0.3,则P{X<0}=______.
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随机变量X服从[0,].上的均匀分布,令得X的样本观测值:0.9,0.8,0.2,0.8,0.4,0.4,0.7,0.6,求θ的矩
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设二维随机变量(X,Y)服从单位圆内的均勻分布,其联合密度函数为试证X与Y不独立且X与Y不相关.
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若随机变量X的取值范围是[0, 1],从该总体中取得了100个数据,要检验“H0:X服从[0,1]的均匀分布”,则可以将[0, 1]等分成5个子区间,统计落在各区间的个数,然后用拟合优度检验法进行检验。
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随机变量X服从[0,θ]上的均匀分布,今得x的样本观测值:0.9,0.8,0.2,0.8,0.4,0.4,0.7,0.6,求θ的矩法估计和极大似然估计,它们是否为θ的无偏估计。
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设总体X服从正态分布N(μ,σ<sup>2</sup>)(σ>0).从该总体中抽取简单随机样本 ,其样本均值为 求统计量
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设总体X服从正态分布N(μ, σ<sup>2</sup>) (σ>0),从总体中抽取简单随机样本,其样本均值为求统计量的
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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。
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随机变量X服从F分布,则X为连续型随机变量。()
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己知随机变量X服从正态分布N(0,1),Φ(x)为其分布函数,则p(X2<4)=()。
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