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()。
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在含量为n的二项分布中，Q（x）表示的含义是（）
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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：（）
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当np≥5时，二项分布变成了正态分布。
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在二项分布或Poisson分布中，变量x只能取非负整数。
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已知服从正态分布某医学指标，求得算术平均数（X），标准差（S）。区间［X―1.96S，X＋1.96S］所代表的含义为（）
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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.
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利用下面的信息，构建总体均值u的置信区间。（）总体服从正态分布，已知σ=500，n=15，x ̄=8900，置信水平为95%；（）总体不服从正态分布，已知σ=500，n=35，x ̄=8900，置信水平为95%；（）总体不服从正态分布，σ未知，n=35，x ̄=8900，s=500，置信水平为90%；（）总体不服从正态分布，σ未知，n=35，x ̄=8900，s=500，置信水平为99%
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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]．
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（1)设随机变量X服从指数分布e（X),证明:对任意非负实数s及1,有这个性质叫做指数分布的无记忆性
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已知X服从参数为1的指数分布，且Y=X＋e－2X，求D（Y)．
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X服从于指数分布，则数学期望E（X）等于参数λ的（)。
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已知随机变量X服从二项分布，且E（）
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已知X为随机变量，E（X）为X的数学期望，则E（10X）=100E（X）。（）
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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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设随机变量X服从参数为λ的泊松分布（λ＞0)，且已知E[（X-2)（X-3)]=2，求λ的值。
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设随机变量 X服从参数为 λ的泊松分布，且已知 E[（X － 1 )（X － 2 )]=，则必有P{X=0}=P{X=1}。（)
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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)=1×0.1＋2×0.3＋4×0.2＋6×0.4＝3.9 .
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设随机变量X的密度函数为，已知 。（1)求a,b,c的值; （2)求随机变量Y=e<sup>X</sup>的数学期望和方差。
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已知X服从正态分布，且P（X＞3)=0.5，那么E（X)=3.
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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}=（）
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3、对于一个随机变量X，其数学期望E（X)为一个固定的常数.
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已知X满足：P{X＞x}=e-x对所有x＞0成立，那么X的分布是（）
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25、于给定的下面的一段python程序。已知=∙，且W为参数矩阵，X为样本矩阵，则空格中应该填入的数值是 import numpy as np 正向传播 W = np.random.randn（5, ) X = np.random.randn（10, 2) D = W.dot（X)
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考虑n次二项试验中有x次成功的二项分布，则x次最小取1，最大取n。（)
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