概率论与数理统计(经管类)
- 若随机变量X和Y的协方差Cov(X, Y) < 0，则X和Y：
- 正态分布N(μ, σ^2)的概率密度函数关于哪条直线对称？
- 当二项分布B(n, p)中n很大且p很小，但np保持适中时，二项分布近似于：
- 设随机变量X和Y的相关系数为0.5，则X和Y：
- 设随机变量X和Y相互独立，且X N(0, 1)，Y N(1, 4)，则Z = X - Y服从：
- 设随机变量X的概率分布列为P{X=k}=ak (k=1,2,3)，则a的值为：
- 若随机变量X服从二项分布B(n, p)，且E(X) = 3，D(X) = 2，则p等于：
- 随机变量X的方差D(X)表示X取值与其哪个量的偏离程度？
- 随机变量X的期望E(X)表示的是：
- 某产品的不合格率为5％，现随机抽取100件进行检查，则不合格品数不超过5件的概率为：
- 设随机事件A和B同时发生的概率为0.2，A发生的概率为0.5，则B发生的概率至少为：
- 设随机变量X的概率分布列为P{X=k} = C(5, k)(1/2)^5 (k=0,1,2,3,4,5)，则P{X=3}等于：
- 若随机变量X和Y的协方差Cov(X, Y)=-3，则X和Y：
- 设随机变量X的概率分布列为P{X=k}=C(n, k)p(n-k) (k=0,1,2,...,n)，则X服从：
- 在简单随机抽样中，如果总体容量为N，样本容量为n，且N和n都很大，但n/N很小，则每个个体被抽中的概率可以近似为：
- 设随机变量X和Y相互独立，且XN(0, 1)，YN(1, 1)，则Z=X+Y服从：
- 设随机变量X和Y的协方差矩阵为[[1, 0.5], [0.5, 1]]，则D(X-Y)等于：
- 设随机变量X和Y的协方差矩阵为[[4, 2], [2, 1]]，则D(X+Y)等于：
- 从总体N个个体中抽取n个样本，若N很大且n相对较小，应采用哪种抽样方法？
- 某工厂生产的产品中，次品率为1％，现随机抽取500件产品进行检查，则发现的次品数最可能为：
- 某工厂生产的产品中，次品率为2％，现随机抽取400件产品进行检查，则发现的次品数最可能为：
- 设随机变量X服从均匀分布U(2, 6)，则P(3 < X < 5)等于：
- 设随机变量X~N(μ, σ^2)，若P(X>μ+σ)=0.1587，则P(μ-σ
- 正态分布N(μ, σ^2)的概率密度函数在x=μ处取得：
- 设随机变量X ~ N(μ, σ^2)，若P(X < μ-σ) = 0.1587，则P(X > μ+2σ)等于：
- 设随机变量X和Y的联合概率分布满足P{X=x, Y=y}=P{X=x}P{Y=y}，则X和Y：
- 设随机变量X和Y的相关系数为0.8，则X和Y之间的线性关系为：
- 在标准正态分布下，随机变量X的取值大于1.96的概率约为：
- 设随机变量X的概率分布列为P{X=k} = (1/3)^k (k=1,2,3)，则P{X≤2}等于：
- 若随机变量X服从二项分布B(5, 0.4)，则P(X=2)等于：
- 若随机变量X服从泊松分布P(λ)，且P{X=1} = P{X=2}，则λ等于：
- 某产品的合格率为95％，现随机抽取1000件该产品进行检查，则不合格品数大约为：
- 设随机变量X的概率分布列为P{X = k} = C(n, k)p(n - k) (k = 0, 1, 2, ..., n)，且E(X) = 3，D(X) = 2，则n和p的值分别为
- 若随机变量X和Y的协方差Cov(X, Y) = 0，则X和Y：
- 设随机变量X和Y的联合概率分布满足P{X=x, Y=y} = P{X=x}P{Y=y}，则X和Y：
- 在简单随机抽样中，每个个体被抽中的概率
- 设随机变量X和Y相互独立，且X N(0, 1)，Y N(0, 4)，则Z = 2X - Y服从：
- 当二项分布B(n, p)中n很大且p很小，但λ=np保持一定时，二项分布近似于：
- 设随机变量X和Y的协方差矩阵为[[1, 0.5], [0.5, 1]]，则D(X - Y) =
- 从总体中抽取样本时，如果总体各单位之间差异不大，且样本容量较大，应采用的抽样方法是：
- 设随机变量X和Y的相关系数为r，若r=1，则X和Y：
- 某工厂生产的产品中，次品率为5％，现随机抽取200件产品进行检查，则发现的次品数最可能为
- 设随机变量X服从均匀分布U(a, b)，且P(X > (a+b)/2) = 0.3，则a和b的关系为：
- 若随机变量X服从二项分布B(n, p)，且E(X) = 10，D(X) = 8，则n和p的值分别为：
- 设随机变量X ~ N(μ, σ^2)，若P(X > μ + σ) = 0.1587，则P(μ - 2σ < X < μ + σ) =
- 设随机变量X和Y的相关系数为-0.6，则X和Y：
- 在标准正态分布下，随机变量X的取值落在(-∞, -1.96)和(1.96, +∞)之间的概率约为
- 设随机变量X和Y的协方差矩阵为[[4,1],[1,3]]，则D(X-Y)的值为：
- 若随机变量X服从泊松分布P(λ)，且P{X = 0} = P{X = 1}，则λ =
- 若随机变量X服从二项分布B(n, p)，且D(X) = 1.6，E(X) = 2，则n和p的值分别为：
