莫弗－拉普拉斯中心极限定理的使用要求随机变量必须服从正态分布。（)
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根据概率论中的中心极限定理，当统计量达到一定程度后，波动是质量特性数据形成一定的分布，并在多数情况下，计量值数据服从﹝﹞
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以下何种质量工具说明使用中心极限定理的应用？（）
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中心极限定理告诉我们，不管总体服从什么分布，其（）的分布总是近似服从正态分布。
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若随机变量，从中随机抽取样本，则服从的分布为（）。
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设随机变量X服从正态分布N（-1，9），则随机变量Y=2-X服从（）．
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大量经验表示，许多随机变量（测量值、误差）的分布服从（）。
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则由中心极限定理知X近似服从的分布是http://image.zhihuishu.com/zhs/onlineexam/ueditor/201708/6fa128493769446eaf0192883b293ea5.png
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设随机变量X服从指数分布，则随机变量Y=min(X,2)分布函数（ ）。
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1.已知随机变量X与Y相互独立，且均服从于标准正态分布，则随机变量Z=X+Y服从于（ ）分布
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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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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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设我校学生概率统计成绩（百分制)x服从正态分布，平均成绩（即参数μ之值)为72分,96分以上的人古考生总数的2.28%.今任取100个学生的概率统计成绩，以Y表示成绩在60分至84分之间的人数.用中心极限定理求P（Y≥60).假定每个学生的概率统计成绩相互独立.
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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λ＞0为常数，求X的k阶中心矩。
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根据概率论中的中心极限定理，当统计量达到一定程度后，波动是质量特性数据形成一定的分布，并在多数情况下，计量值数据服从（)
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某随机变量服从参数为－3的泊松分布。（)
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一批元件的寿命（以小时计）服从参数为0.004的指数分布，现有元件30只，一只在用，其余29只备用，当使用的一只损坏时，立即换上备用件，利用中心极限定理求30只元件至少能使用一年（8760小时）的近似概率为：（）
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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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某一随机试验，“成功”的概率为0.04，独立重复100次，由中心极限定理求最多“成功”6次的概率的近似值为（）。
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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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4、（选择题）下列回答中不正确的是：（） a. 大数定律和中心极限定理是使用极限方法研究大量随机现象的统计规律。 b. 大数定律是一种依概率收敛的极限定理，中心极限定理是一种依分布收敛的极限定理 c. 大数定律是一种依分布收敛的极限定理，中心极限定理是一种依概率收敛的极限定理。 d. 大数定律阐明大量随机现象统计稳定的规律；中心极限定理阐明在什么样的条件下，当n ® ∞ 时，独立随机变量之和的极限分布即为正态分布。
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有100道单项选择题，每个题中有4个备选答案，且其中只有一个答案是正确的。规定选择正确得1分，选择错误得0分。假设无知者对于每一个题都是从4个备选答案中随机地选答，并且没有不选的情况，计算他能够超过35分的概率。（试用中心极限定理计算）
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设随机变量X与Y独立，并且都服从区间[0,a]均匀分布，求随机变量的密度函数。
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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)。
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