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设连续随机变量X,已知X≥0,其平均值受限,即数学期望为A,试求在此条件下获得的最大熵的最佳分布,并求出最大熵。
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设连续随机变量X,已知X≥0,其平均值受限,即数学期望为A,试求在此条件下获得的最大熵的最佳分布,并求出最大熵。
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已知某个连续型随机变量X的数学期望E(X)=1,则X的概率密度函数不可能是( ).
离散型随机变量的数学期望可能不存在,连续型随机变量的数学期望一定存在()
下列说法正确的是: 任意随机变量的数学期望一定存在。|可能取值为有限个的随机变量的数学期望一定存在|离散型随机变量的数学期望一定存在|连续型随机变量的数学期望一定存在
中国大学MOOC: 若X是连续型随机变量,则对任意实数x0有P{X=x0}=0.
已知一个随机变量X,另一随机变量Y=ln(X),Y服从正态分布,且均值为0,标准差为1。 X的期望值是多少?
若随机变量X服从正态分布N(3,1),则X的数学期望为3
设X为连续型随机变量,对任何实数a,都有P{X=a}=0。()
已知随机变量X与Y的数学期望分别为2和3,则E(XY)=6.
中国大学MOOC: 设随机变量X服从参数为l(l > 0)的泊松分布,则它的数学期望为l.
设随机变量X的数学期望与标准差都是2.记Y=3-X,则E(Y2)等于().
设X为随机变量,则3X也是随机变量.: ×|√
设随机变量X~N(a,6^2),已知P{2≤x≤4}=0.4,则P{x≤0}=( )
已知随机变量X~N(0,1),则随机变量Y=2X-1的方差为( )
数学期望表示随机变量所有可能取值的平均水平。()
设随机变量X的数学期望和方差分别为E(X)=μ,D(x)=σ^2,用切比雪夫不等式估计P{|X一μ|<3σ).
已知一个随机变量X,另一随机变量Y=ln(X),Y服从正态分布,且均值为0,标准差为1。则变量X始终大于零。
设相互独立的两个随机变量$X$和$Y$的数学期望均存在,记$U=\max{(X,Y)},V=\min{(X,Y)}$,则$E(UV)=$
设随机变量X与Y相互独立,它们分别服从参数λ=2的泊松分布与指数分布.记Z=X-2Y,则随机变量Z的数学期望与方差分别等于().
随机变量的数学期望反映的是其离散性()
简述随机变量数学期望和方差的性质。
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