• 2022-05-29
    随机变量XN(1,2^2),为什么(X-1)/2N(0,1)
  • 首先若随机变量X~N(μ,σ²),那么aX+b~N(aμ+b,a²σ²)这个式子应该是知道的吧那么反过来,N(aμ+b,a²σ²)同理可以得到(X-b)/a~N(μ,σ²)在这里X~N(1,2²)于是(X-1)/2~N(0,1)

    内容

    • 0

      ‍设随机变量X服从标准正态分布N(0,1), 则E(exp(X))=‎ A: 1 B: exp(1/2) C: exp(-1/2) D: 0

    • 1

      设随机变量X,Y相互独立,X服从N(0,1),<br/>Y服从N(1,1),则( ) A: P(X+Y≤0)=1/2 B: P(X+Y≤1)=1/2 C: P(X-Y≤0)=1/2 D: P(X-Y≤1)=1/2

    • 2

      设两个相互独立的随机变量X与Y分别服从正态分布N(0,1)和N(1,1),则 A: P(X+Y≤0)=1/2 B: P(X+Y≤1)=1/2 C: P(X−Y≤0)=1/2 D: P(X−Y≤1)=1/2

    • 3

      将\(f(x) = {1 \over {1 + {x^2}}}\)展开成\(x\)的幂级数为( )。 A: \({1 \over {1 + {x^2}}} = \sum\limits_{n = 0}^\infty { { {( - 1)}^n}{x^{2n}}} \matrix{ {} &amp; {} \cr } ( - \infty &lt; x &lt; + \infty )\) B: \({1 \over {1 + {x^2}}} = \sum\limits_{n = 0}^\infty { { {( - 1)}^n}{x^{2n}}} \matrix{ {} &amp; {} \cr } ( - 1&lt; x &lt; 1)\) C: \({1 \over {1 + {x^2}}} = \sum\limits_{n = 0}^\infty { { {( - 1)}^n}{x^{2n}}} \matrix{ {} &amp; {} \cr } ( - 1 &lt; x &lt; 1)\) D: \({1 \over {1 + {x^2}}} = \sum\limits_{n = 0}^\infty { { x^{2n}}} \matrix{ {} &amp; {} \cr } ( - 1 &lt; x &lt; 1)\)

    • 4

      设两个相互独立的随机变量X和Y分别服从于N(0,1)和N(1,1),则()。 A: P{X+Y≤0}=1/2 B: P{X+Y≤1}=1/2 C: P{X-Y≤0}=1/2 D: P{X-Y≤1}=1/2