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随机变量的方差描述了随机变量偏离其期望值的程度。()
A . 正确
B . 错误
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方差和标准差刻画的是随机变量可能值与期望值的偏离程度,所以可以用来衡量金融投资的风险。()
A . 正确
B . 错误
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随机变量它是对X所有可能取值按照其发生概率大小加权后得到的( )。
A . 平均值
B . 最大值
C . 最小值
D . 中间值
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随机变量它是对X所有可能取值按照其发生概率大小加权后得到的( )。
A . 平均值
B . 最大值
C . 最小值
D . 中间值
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随机变量X的概率分布表如下: k1410 p20@@% 则随机变量X的期望是( )。
A . 5.8
B . 5.6
C . 4.5
D . 4.8
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随机变量y的概率分布表如下。
https://assets.asklib.com/psource/2015102810080610399.gif
随机变量Y的方差为()。
A . 2.76
B . 2.16
C . 4.06
D . 4.68
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随机变量x的概率分布表如下:
https://assets.asklib.com/psource/2015102810051960800.gif
则随机变量X的期望是()。
A . 5.8
B . 6.0
C . 4.0
D . 4.8
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设随机变量X与Y相互独立,它们分别服从参数λ=2的泊松分布与指数分布.记Z=X-2Y,则随机变量Z的数学期望与方差分别等于().
A . 1,3
B . -2,4
C . 1,4
D . -2,6
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下面关于离散型随机变量的期望与方差的结论错误的是()。
A . 期望反映随机变量取值的平均水平,方差反映随机变量取值集中与离散的程度
B . 期望与方差都是一个数值,它们不随试验的结果而变化
C . 方差是一个非负数
D . 期望是区间[0,1]上的一个数
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设随机变量X的数学期望E(X)和方差D(X)都存在,令,则D(Y)=( )/ananas/latex/p/546431
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数学期望反映了随机变量取值的平均水平,方差反映了随机变量取值与其均值的偏离水平
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随机变量X的概率分布表如下:则随机变量X的期望值是()。
随机变量X的概率分布表如下:则随机变量X的期望值是()。
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/5016001-5019000/b036828502f01cc0dcc48b69f5b82aea.jpg' />
A.3.15
B.3.05
C.3.00
D.2.95
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随机变量X的概率分布表如下: X 1 4 10 P 20% 40% 40%则随机变量x的期望是()。
A.5.8
B.6.0
C.4.0
D.4.8
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6、数学期望就是随机变量取值的加权平均数。
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设随机变量相互独立,则根据辛钦大数定律,当n充分大时,依概率收敛于其共同的数学期望,只要()A.
设随机变量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974544990670134.png' />相互独立,则根据辛钦大数定律,当n充分大时,<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974545143146855.png' />依概率收敛于其共同的数学期望,只要<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-11-18/974544990670134.png' />()
A.有相同的数学期望
B.服从同一离散型分布
C.服从同一泊松分布
D.服从同一连续型分布
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设二维随机变量(X,Y)的概率密度函数为 求:(1)数学期望E(X)及E(Y);(2)方差V(X)及V(Y);(3)协
设二维随机变量(X,Y)的概率密度函数为
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-08-10/965898237582223.png' />
求:(1)数学期望E(X)及E(Y);(2)方差V(X)及V(Y);(3)协方差Cov(X,Y)及相关系数pXY.
解题提示直接利用有关公式进行计算.
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随机变量X的大小可以用它的教学期望E(X)来表示,而随机变量X取值的分散程度可以用它的方差D(X)来表示。()
是
否
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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。
设随机变量X的密度函数为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-29/964865005139989.png' />,已知<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-29/964864974165217.png' />。(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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离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布的描述有哪些不同?连续型随机变量的概率密度与分布函数之间是什么关系?
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若盒中有5个球,其中2个白球3个黑球,现从中任意取3个球,设随机变量X为取得白球的个数。求:(1)随机变量X的分布;(2)数学期望EX,方差DX。
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设(X,Y)是二维连续型随机变量,其联合概率密度为求条件数学期望.
设(X,Y)是二维连续型随机变量,其联合概率密度为
<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/970682893170894.jpg' />
求条件数学期望<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-04/970682906873678.jpg' />.
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设随机变量X与Y独立,X~N(μ,a<sub>1</sub><sup>2</sup>),Y~N(μ2,a<sup>2</sup><sub>2</sub>),求:(1)随机变量函数Z<sub>1</sub>=aX+bY的数学期望与方差,其中a及b为常数:(2)随机变量函数Z<sub>2</sub>=XY的数学期望与方差.
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离散型随机变量和连续型随机变量都可以通过概率函数来描述。()
是
否
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已知随机变量X的期望EX及方差DX,而分布未知,则对于任意实数a,b(a<b),都可以估计出概率的是().
A.P(a<X<b)
B.P(-a<X<a)
C.P(a<X-EX<b)
D.P(X-EX|<a)