将离散型随即变量的全部可能取值极其对应概率列举出来,即为离散型随机变量的()
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定量变量按取值的不同可分为离散型变量和连续型变量两种。
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随机变量它是对X所有可能取值按照其发生概率大小加权后得到的( )。
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如果随机变量X是离散型,每个值发生概率之和等于( )。
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设离散型随机变量X的概率分布表为 https://assets.asklib.com/psource/2015102915511162158.jpg 则E(X4)等于().
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随机变量它是对X所有可能取值按照其发生概率大小加权后得到的( )。
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下列各项中,属于常用的离散型随机变量的概率分布的是( )
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将所有解决问题的可能方案全部列举出来,逐一尝试,虽可保证解决问题,但效率不高的问题解决方式是()。
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将离散型随即变量的全部可能取值及其对应概率列举出来,即为离散型随即变量的()
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设离散型随机变量的概率分布为则E(X)=( )/ananas/latex/p/546440
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逻辑状态表中包含了所有输入变量的全部取值组合及其对应的输出变量的取值,反映了逻辑问题的全部因果关系,因此对一个逻辑问题来说它是惟一的表示方法。
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随机变量可能的取值或取值区间的概率称为概率分布 。
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随机变量的取值是可列无限多个,此随机变量为离散型随机变量。
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人口的变化是取值在整数集合上的离散变量,并不是连续的量。但是由于通常人口数量很庞大,为了运用微积分工具,需要将这个离散问题做()处理。
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风险概率分布内容中的离散型概率分布,各种状态的概率取值之和(),它适用变量取值个数不多的输入变量。
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试确定下列离散型随机变量X<sub>i</sub>的概率函数中的未知参数a的值,i=1,2,3,4。
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比如离散型随机变量X,学习的时候要注意X的实际意义,X的取值区间范围,实际上,X相应的概率不是很重要。例如:掷一个骰子的结果为X,我们立即就能想到X的取值范围为1~6,相应的概率迎刃而解。看下面的例子:某政府的便民服务的电话号码在一分钟之内被呼叫的次数为X,请给出X的取值范围
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6、二维离散型随机变量的取值是有限个数对
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离散型随机变量X,X所有取值为0,1,2,且P(X=0)=0.5,P(X=1)=0.25,P(X=2)=0.25,则P(X3)=()
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设随机变量X是离散型随机变量,X∽B(n,p)且EX=1.6,DX=1.28,则数对X~B(n,p)的取值为( ) A.(8,0.2) B.(5,0.32) C.(7,0.45) D.(4,0.4)
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当项目评估中有若干个变量,每个变量又有多种甚至无限多种取值时,且可以分析出每一可变因素的可能变化范围及其概率分布,进行风险分析的方法,一般采用()
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离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布的描述有哪些不同?连续型随机变量的概率密度与分布函数之间是什么关系?
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6、泊松分布属于离散型随机变量分布,其取值为可列个。
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离散型随机变量和连续型随机变量都可以通过概率函数来描述。()
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因为连续型随机变量的可取值能够一一列举出来,因此关于连续型随机变量的概率分布通常要放在某一区间上进行分析。()
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