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随机变量的标准差σ( )。

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是对随机变量偏离期望的离散程度的度量

方差标准差协方差均方差

可以用来度量随机变量的波动程度的指标有

方差标准差样本方差样本标准差协方差

正态分布图中标准偏差是fx曲线的形状参数标准差越大曲线高而窄随机变量在平均值附近出现的密度越大

算术平均值标准差和变异系数是离散型随机变量的三个主要统计参数

设某随机变量X～B1000.1则其标准差为

1 2 3 4

随机变量的方差可以描述随机变量偏离其期望值的程度而标准差是对随机变量不确定程度进行刻画的一种常用指标

可以用来度量随机变量的波动程度的有

方差标准差样本方差样本标准差协方差

设随机变量X符合均数为μμ≠0标准差为σσ≠1的正态分布作u=X-μ／σ的变量变换则和X的均数与标准

均数不变，标准差变均数和标准差都不变均数变而标准差不变均数和标准差都改变均数与标准差的变化情况无法确定

下列关于随机变量特征数的描述有误的是

均值用来表示分布的中心位置用E(表示方差用来表示分布的散布大小，用Var(表示标准差是方差的平方，实际中更常用标准差来表示分布的散布的大小离均值越近的值发生的可能性越大对于独立的随机变量，其方差和标准差具有可加性

对于均值为μ标准差为σ的正态分布曲线在相同值μ下σ值愈大曲线愈尖锐随机变量的分数性愈小

随机变量的是对随机变量不确定性程度进行刻画的一种常用指标

概率标准差概率密度分布函数

关于风险估计的说法正确的是

主观概率估计只能用于完全可重复事件标准差是描述随机变量偏离期望值程度的相对指标离散系数是描述随机变量偏离期望值程度的绝对指标离散型概率分布适用于变量取值个数有限的输入变量

对于正态分布的曲线以下描述正确的是

总体标准差σ愈大，曲线低而宽，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈小总体标准差σ愈小，曲线高而窄，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈大 μ＝0、σ＝1时，称为标准正态分布曲线以平均值为轴，左右两侧对称

正态分布的概率密度函数总体标准差σ愈大曲线低而宽随机变量在平均值μ附近出现的密度愈小总体标准差σ愈

若两个相互独立的随机变量X和Y的标准差分别为6与8则X+Y的标准差为

7 10 14 无法计算

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

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

设X与Y为相互独立的随机变量且VarX=4VarY=9则随机变量Z=2X-Y的标准差为

1 根号7 5 根号17

随机变量X的均值为5标准差也为5随机变量Y的均值为9方差为16则V=2X+3Y的均值与方差分别为

22；164 22；244 37；164 37；244

两个相互独立的随机变量X与Y的标准差分别为σX=4和σY=3则其差的标准差σX-Y=

1 3 4 5

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