某一Logit回归模型估计结果如下：[img=117x37]17d60b151811fd6.png[/img]=F([img=14x26]17d60b1527a22c0.png[/img]+[img=15x32]17d60b15379105e.png[/img]X)（其中F是logistic分布的累积分布函数）中，下列说法错误的是（）
未知类型：{'options': ['若给定X取值为0.1，则估计出的因变量取1的概率预测值为[img=14x26]17d60b15465653b.png[/img]+0.1[img=15x32]17d60b1553c741f.png[/img]', '若给定X取值为0.1，则估计出的因变量的取值为[img=14x26]17d60b156358458.png[/img]+0.1[img=15x32]17d60b15730dab1.png[/img]', '若给定X取值为0.1，则估计出的因变量取1的概率预测值为F([img=14x26]17d60b158a1ae59.png[/img]+0.1[img=15x32]17d60b1599393c0.png[/img])', '若给定X取值为0.1，则估计出的因变量的取值为F([img=14x26]17d60b15a747232.png[/img]+0.1[img=15x32]17d60b15b663ca6.png[/img])'], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['若给定X取值为0.1，则估计出的因变量取1的概率预测值为[img=14x26]17d60b15465653b.png[/img]+0.1[img=15x32]17d60b1553c741f.png[/img]', '若给定X取值为0.1，则估计出的因变量的取值为[img=14x26]17d60b156358458.png[/img]+0.1[img=15x32]17d60b15730dab1.png[/img]', '若给定X取值为0.1，则估计出的因变量取1的概率预测值为F([img=14x26]17d60b158a1ae59.png[/img]+0.1[img=15x32]17d60b1599393c0.png[/img])', '若给定X取值为0.1，则估计出的因变量的取值为F([img=14x26]17d60b15a747232.png[/img]+0.1[img=15x32]17d60b15b663ca6.png[/img])'], 'type': 102}
举一反三
- 随机变量X的分布律为：[img=426x81]18034185590e6b9.png[/img]F(x)是X的分布函数，则F(1)= A: 0.1 B: 0.2 C: 0.8 D: 不确定
- 设X的密度函数为f(x)，分布函数为F(x)，并且f(x)=f(-x)。那么对任意给定的a>0都有 A: [img=170x49]18038fe676863cb.png[/img] B: [img=176x49]18038fe680a68a4.png[/img] C: F(a)=F(-a) D: F(-a)=2F(a)-1
- 已知随机变量X的分布列如下：[img=386x130]17e43ec4c459e73.png[/img]，则E(X)= A: 17/30 B: m未知，无法求出 C: -30/17 D: -17/30
- 设随机变量X的概率密度f(x)满足f(x)=f(−x)，且[img=241x69]1803b3b6dea6e9f.png[/img]，则P(X<−1)= A: 0.1 B: 0.2 C: 0.3 D: 0.4
- 若f(x)+f(-x)=0, 则[img=95x39]17da608af452d96.jpg[/img]. 若f(x)=f(-x), 则 [img=170x38]17da60541207426.jpg[/img]