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设总体X的期望E(X)=λ(λ≠0),X1,X2,…,Xn为来自该总体的样本,,则λ的矩估计为

  • 2024-11-05 12:57:11
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设总体X的概率密度为f(x),X1,X2,…,Xn,为来自X的样本,x1,x2,…,xn,为样本值,则样本的联合概率函数为

  • 2024-11-05 12:57:10
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设随机变量X,Y满足P{X+Y=1}=1,则X与Y的相关系数ρ=

  • 2024-11-05 12:57:09
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设随机变量X服从参数为2的泊松分布,随机变量Y~N(0,9),则E(X2+Y2)=

  • 2024-11-05 12:57:08
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设随机变量X服从区间[0,1]上的均匀分布,则

  • 2024-11-05 12:57:07
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设随机变量X与Y相互独立,且均服从参数λ=1的指数分布,则当x>0,y>0时,二维随机变量(X,Y)的概率密度f(x,y)=

  • 2024-11-05 12:57:05
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设二维随机变量(X,Y)的分布律为则P{X=Y}=

  • 2024-11-05 12:57:04
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设随机变量X~N(1,23),且P{X>c}=P{X≤c},则常数c=

  • 2024-11-05 12:57:03
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设随机事件A与B相互独立,且P(A)=0.2,P(B)=0.4,则P(AB)=

  • 2024-11-05 12:57:02
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  • 2024-11-05 12:56:30
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