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已知随机变量Z.服从正态分布,若P(Z>2)=0.023,则P(-2≤Z.≤2)=（）

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多元线性回归分析中要求的条件有

应变量y是服从正态分布的随机变量自变量间相互独立残差是均数为0，方差为常数、服从正态分布的随机变量残差间相互独立，且与p个自变量之间独立自变量均服从正态分布

设随机变量X和Y独立并且都服从正态分布Nμσ2求随机变量Z=minXY的数学期望．

设随机变量X与Y相互独立且X服从标准正态分布N01Y的概率分布为P{Y=0}=P{Y=1}=记FZ

1 2 3

已知随机变量X服从参数为1的指数分布Y服从标准正态分布X与Y独立．现对X进行n次独立重复观察用Z表示

已知随机变量X服从标准正态分布在X=xx∈R条件下随机变量y服从正态分布Nx1则Y的密度函数fYy=

设随机变量X服从正态分布Nμσ2σ＞0Fx是X的分布函数随机变量Y=FX试求EX+Y

设XY是两个相互独立且服从正态分布N01的随机变量则随机变量Z=maxXY的数学期望EZ=_____

若随机变量从中随机抽取样本则服从的分布为

标准正态分布近似正态分布 t分布 F分布

已知随机变量ξ服从正态分布N.59若pξ＞c+2=pξ＜c﹣2则c的值为

4 5 6 7

设随机变量X服从02上的均匀分布Y服从参数λ=2的指数分布且XY相互独立记随机变量Z=X+2Y.求Z

如果x是服从正态分布的随机变量则expx服从

t分布 χ2分布对数正态分布正态分布

若某随机变量服从正态分布应该选择的检验统计量为

如果X是服从正态分布的随机变量则expx服从

正态分布 γ2分布 t分布对数正态分布

设随机变量X服从正态分布Nμσ2σ＞0Fx是X的分布函数随机变量Y=FX试求Y的概率密度

若随机变量ξ服从正态分布N.01已知P.ξ＜－1.96＝0.025则P.|ξ|＜1.96＝

0.025 0.050 0.950 0.975

设随机变量X服从02上的均匀分布Y服从参数λ=2的指数分布且XY相互独立记随机变量Z=X+2Y.求E

对数正态分布所描述的随机变量有许多共同点其中最重要的特征是

这些随机变量都在正半轴上取值这些变量的大量取值在左边，少量取值在右边，并且很分散服从对数正态分布的随机变量经对数变换后服从正态分布为求对数正态变量事件的概率，可经对数变换后求相应正态事件相应概率

已知随机变量ξ服从正态分布N0e2若Pξ＞2＝0.023则P－2＜ξ＜2＝

0.477 0.625 0.954 0.977

已知随机变量ξ服从正态分布N.0σ2若P.ξ＞2＝0.023则P.－2≤ξ≤2＝__________

设X1X2Xn是独立同分布的随机变量已知它们的k阶原点矩[*]k=1234i=12n.试证随机变量[

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