随机变量X服从正态分布，其观测值落在距均值的距离为l倍标准差范围内的概率为（）

设服从N（0，1）分布的随机变量X，其分布函数为Φ（x）。如果Φ（1）=0.84，则P{│X│≤1）的值是：（）

设随机变量X在[2，5]上服从均匀分布，现对X进行3次独立观测，则至少2次观测值大于3的概率等于（）。

设服从N（0，1）分布的随机变量X，其分布函数为φ（x）。如果φ（1）=0.84，则P{x≤1}的值是（）。

正态随机变量X的观测值落在距均值的距离为2倍标准范围内的概率约为( )。

随机变量X服从正态分布，其观测值落在距均值的距离为1倍标准差范围内的概率为()

任何服从正态分布的随机变量ξ取值与平均值u的距离超过3σ的可能性仅有（）。

随机变量x服从正态分布，其观测值落在距均值的距离为l倍标准差范围内的概率为()。

智慧职教: 4.1.1 已知随机变量X服从参数为2的指数分布，则随机变量X的期望为（    ）

若随机变量X服从均值为2，方差为σ2（上标)的正态分布，且P{2＜X＜4}＝0.3，则P{X＜0}＝______．

假设随机变量X服从二项分布B(10，0.1)，则随机变量X的均值为()，方差为()，

随机变量x服从均匀分布U（-1，3)，则随机变量x的均值和方差分别是（）。 A．1和2.33 B．2和1.3

设随机变量X服从拉普拉斯分布，其概率密度为其中λ＞0为常数，求X的k阶中心矩。

随机变量X服从[0，].上的均匀分布，令得X的样本观测值:0.9,0.8,0.2,0.8,0.4,0.4,0.7,0.6,求θ的矩

设二维随机变量（X，Y)服从单位圆内的均勻分布，其联合密度函数为试证X与Y不独立且X与Y不相关.

某随机变量X服从均匀分布，其密度函数为f（x)=－0.5。（)

设随机变量X，Y相互独立，若X服从（0，2)上的均匀分布，Y服从参数为2的指数分布，求随机变量Z=X+Y的概率密度。

若随机变量X的取值范围是[0, 1],从该总体中取得了100个数据，要检验“H0:X服从[0,1]的均匀分布”，则可以将[0, 1]等分成5个子区间，统计落在各区间的个数，然后用拟合优度检验法进行检验。

随机变量X服从[0，θ]上的均匀分布，今得x的样本观测值：0.9，0.8，0.2，0.8，0.4，0.4，0.7，0.6，求θ的矩法估计和极大似然估计，它们是否为θ的无偏估计。

设总体X服从正态分布N（μ，σ²)（σ＞0).从该总体中抽取简单随机样本 ,其样本均值为 求统计量

设随机变量X在任一区间[a，b]上的概率均大于0，其分布函数为F_X（x)，又Y在[0，1]上服从均匀分布

设总体X服从正态分布N（μ, σ²) （σ＞0),从总体中抽取简单随机样本，其样本均值为求统计量的

设随机变量X服从拉普拉斯分布，其概率密度为，其中1＞0为常数,求X的k阶中心矩。

随机变量X服从F分布，则X为连续型随机变量。（）

己知随机变量X服从正态分布N（0,1),Φ（x)为其分布函数,则p（X2＜4)=（)。