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[判断题]

随机变量的数学期望不是简单的算术平均值,而是以概率为权的加权平均值。()

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更多“随机变量的数学期望不是简单的算术平均值,而是以概率为权的加权平均值。()”相关的问题

第1题

设随机变量X1,X2,...,Xn相互独立,并且服从同一分布,数学期望E(Xi)=μ,方差D(X≇
设随机变量X1,X2,...,Xn相互独立,并且服从同一分布,数学期望E(Xi)=μ,方差D(X≇

设随机变量X1,X2,...,Xn相互独立,并且服从同一分布,数学期望E(Xi)=μ,方差D(Xi)=σ2(i=1,2,...,n),求这些随机变量的算术平均值的数学期望与方差。

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第2题

随机变量X1,X 2.,.,Xn独立,并且服从同一分布,数学期望为μ, 方差σ2。求这n个随机变量的简单算
随机变量X1,X 2.,.,Xn独立,并且服从同一分布,数学期望为μ, 方差σ2。求这n个随机变量的简单算术平均数的数学期望和方差。

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第3题

平均数或数学期望反映随机变量的()特征。

A.离散

B.对称

C.位置

D.全部

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第4题

用于测度随机变量取值的平均水平的数字特征就是数学期望,即均值。()
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第5题

表示一个随机变量取值的平均程度的数字特征是()

A.数学期望

B.方差

C.协方差

D.相关系数

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第6题

(1)设随机变量X的数学期望为E(X),方差为D(X)>0,引入新的随机变量(X*称为标准化的随机变量):。验
(1)设随机变量X的数学期望为E(X),方差为D(X)>0,引入新的随机变量(X*称为标准化的随机变量):。验

(1)设随机变量X的数学期望为E(X),方差为D(X)>0,引入新的随机变量(X*称为标准化的随机变量):。验证E(X*)=0,D(X*)=1。

(2)已知随机变量X的概率密度。

求X*的概率密度。

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第7题

设随机变量X取非负整数值且数学期望存在,试证明:

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第8题

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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第9题

设随机变量X的概率密度为(I)求X的数学期望E(X)和方差D(X).(II)求X与|X|的协方差,并问X与|X|是
设随机变量X的概率密度为(I)求X的数学期望E(X)和方差D(X).(II)求X与|X|的协方差,并问X与|X|是

设随机变量X的概率密度为

(I)求X的数学期望E(X)和方差D(X).

(II)求X与|X|的协方差,并问X与|X|是否不相关?

(III)问X与|X|是否相互独立?为什么?

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第10题

设随机变量 相互独立 则根据列维-林德伯格中心极限定理,当n充分大时,Sn近似服从正态分布,只要
设随机变量 相互独立 则根据列维-林德伯格中心极限定理,当n充分大时,Sn近似服从正态分布,只要

设随机变量相互独立则根据列维-林德伯格中心极限定理,当n充分大时,Sn近似服从正态分布,只要()

A.有相同的数学期望

B.有相同的方差

C.服从同一指数分布

D.服从同一离散型分布

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