举一反三
- 设[img=112x80]17d6005452dc3b3.png[/img]为一列独立同分布随机变量,共同分布为[img=744x164]17d600545f18d87.png[/img][img=452x186]17d600546cf2ab5.png[/img],则[img=112x80]17d60054744813b.png[/img]不服从大数定律。 ( )
- 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服从U(-1,1),则随机变量变量Y=max(X, |X|)服从的分布为() A: [img=66x25]1803bb15eb83682.png[/img] B: [img=52x25]1803bb15f3b2ab6.png[/img] C: [img=52x25]1803bb15fe31a58.png[/img] D: 非均匀分布
- 设随机变量X服从参数为2的指数分布Exp(2),若Y=2X+3,则E([img=17x17]17e0a945f65514c.jpg[/img] )= A: 15 B: 16 C: 17 D: 18
- 设随机变量X服从参数为[img=11x19]1803be4525d823b.png[/img]的泊松分布,有[img=104x24]1803be452e6460c.png[/img], 则E(X)= . A: [img=23x20]1803be4537162ad.png[/img] B: 0 C: 1 D: 2
内容
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设随机变量X服从参数为[img=11x19]1803be45d7828bc.png[/img]的泊松分布,有[img=104x24]1803be45e08a84a.png[/img], 则E(X)= . A: [img=23x20]1803be45e8800f0.png[/img] B: 0 C: 1 D: 2
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关于连续型随机变量X的数学期望,下列说法正确的是 A: 若随机变量X服从区间(a,b)上的均匀分布,则E(X)=a+b. B: 若随机变量X服从区间(a,b)上的均匀分布,则E(X)=(a+b)/2. C: 若随机变量X服从参数为[img=11x19]18032f629aaab0e.png[/img]的指数分布,则E(X)=1/[img=11x19]18032f62a36db69.png[/img]. D: 若随机变量X服从参数为[img=11x19]18032f62abf2384.png[/img]的指数分布,则E(X)=[img=11x19]18032f62b42a7fc.png[/img]
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已知随机变量X有分布列[img=165x51]1803c5fba95e790.png[/img],则E(X)=1,[img=167x27]1803c5fbb14a308.png[/img]。( )
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设随机变量 X ~ e([img=11x19]1803bbe33f2dc36.png[/img]),则 D(X )= [img=18x43]1803bbe34777894.png[/img].
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设随机变量(X,Y)服从二维正态分布[img=136x27]18033029def5ac9.png[/img], 则E(X|Y)的数学期望为[img=44x25]18033029e719aee.png[/img].