设二维随机变量（X，Y）服从正态分布N（1，0；1，1；0），则P{XY－Y＜0}＝

设随机变量X服从正态分布N（1，4）.已知φ（1）=a，则P（-1）=（） 设随机变量X服从正态分布N（，1）．已知P（X≤-3）=c，则P（（） 若二维随机变量的分布不是二维正态分布的话，其边缘分布一定不是正态分布。() 设随机变量X服从正态分布N（μ，σ2），则随σ的增大，概率P{|X－μ|}＜σ（　　）。 设随机变量X服从正态分布N(μ，σ2)，则随着σ的增大，概率P{|x-μ|σ}应该()。 设随机变量X服从正态分布N（μ，σ2），则随着σ的增大，概率P｛|x-μ|<σ｝应该（） 设随机变量X服从正态分布N(μ，σ2)，则随着σ的增大，概率P{|x-μ|＜σ}应该()。 两个边缘分布都是一维正态分布的二维随机变量，则它们的联合分布一定是一个二维正态分布. 设随机变量X服从正态分布N（μ，1）.已知P（X≤μ-3）=c，则P（μ＜x＜μ+3）等于（） 设随机变量X服从正态分布N(1，4).已知Φ(1)=a，则P(-1＜X≤3)等于 设随机变量X服从正态分布N（，σ2）（其中σ＞0），则随着的σ增大，概率P{|X-|＜σ}（） 已知随机变量X服从正态分布N(2，22)且Y=aX+b服从标准正态分布，则() 中国大学MOOC: 设随机变量X服从标准正态分布N(0, 1),则Y= 2X-1服从( ). 设随机变量X服从正态分布N(μ，σ²)，则随着σ的增大，概率P(|X-μ|<σ)应该（ ） 设随机变量X服从正态分布N（μ，σ2）（其中σ>0），则随着的σ增大，概率P{|X-μ|<σ}（） 设随机变量X服从正态分布N(0，1)，P(x>1)=0．2，则P(-1 随机变量（X，Y）服从二维正态分布，其边缘分布为X～N（1，1），Y～N（2，4），X与Y的相关系数为ρXY＝0，且概率P{aX＋bY≤1}＝1/2，则（　　）。 随机变量（X，Y）服从二维正态分布，其边缘分布为X～N（1，1），Y～N（2，4），X与Y的相互关系为ρXY=0.5，且概率P{aX+bY≤1}=1/2，则（　　）. 如果随机变量X服从标准正态分布，则Y=-X服从() 设随机变量X服从正态分布N（μ1，σ12），Y服从正态分布N（μ2，σ22），且P{|X－μ1|＜1}＞P{|Y－μ2|＜1}，则必有（　　）。