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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设随机变量X服从参数A=1的指数分布，即X的概率密度函数为 https://assets.asklib.com/psource/2015102915504526884.jpg 则条件概率P（X>5X>3）等于（）．
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设随机变量X和Y相互独立，都服从正态分布N（μ，σ2），令ξ=X+Y，η=X−Y，则ξ和η的相关系数为（）。
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由定义看出服从均匀分布的随机变量，其概率密度函数在整个取值区间[a，b]上恒等于一个常数，并且这个常数就是该区间长度的倒数
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设随机变量X的概率密度为，若要将X转化为服从标准正态分布的变量u，则所采用的标准化变换为d5a4823efdc7680b30c57575a397ea60.png
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设连续型随机变量X的分布函数为求系数A, P（0.3＜X ＜0.7),概率密度f（x)。
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设随机变量（X，Y)服从区域D= {（x. y)|1≤x.y≤3}上得二维均匀分布，求Z =|X-Y|的密度函数.
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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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随机变量X服从正态分布，概率密度为，则k=______
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设连续型随机变量ξ的密度函数为P（1＜ξ＜3)=0.25,求（1)常数a,b;（2)ξ的分布函数;（3)P（ξ＞1.5).
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设随机变量（ξ▪η)的联合概率密度为求ξ和η的边缘密度函数,并判断ξ与η是否独立。
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设随机变量X的概率密度为f（x)=Ae<sup>-|x|</sup>，-∞＜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，且均服从U（-1，1)，求函数Z=XY的概率密度fZ（z)．
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设随机变量X服从指数分布，其概率密度为<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/51282001-51285000/51284053/97507319824928.jpg' />，其中θ＞0是常数，求E(X)，D(X)。
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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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服从柯西分布的随机变量ξ的分布函数是F（χ)=A+Barctgr ，求常数A，B;以及概率密度φ（χ)。
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设随机变量X服从标准正态分布N（0,1),求Y=e<sup>x</sup>的密度函数.
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设随机变量X与Y相互独立，且都在区间[0，a]（a＞0)上服从均匀分布，试求随机变量Z=X／Y的概率密度。
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设随机变量X的概率密度为已知EX=0.75，求k及a的值。
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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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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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21、对数正态分布所描述的随机变量有许多共同点，其中最重要的特征是 。 A 这些随机变量都在正半轴上取值 B 这些变量的大量取值在左边，少量取值在右边，并且很分散 C 服从对数正态分布的随机变量经对数变换后服从正态分布 D 为求对数正态变量事件的概率，可经对数变换后求相应正态事件相应概率
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设随机变量X和Y相互独立，都服从正态分布N（，σ2），令ξ=X+Y，η=X−Y，则ξ和η的相关系数为（）
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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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设随机变量X和Y相互独立，都服从正态分布N（μ，σ2），令ξ=X+Y，η=X&8722;Y，则ξ和η的相关系数为（）
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