泊松分布的数学期望和方差相等（）

信用风险损失分布的数学期望是（　　）。 一个二项分布随机变量的方差与数学期望之比为1/5，则该分布的参数p应为（） 随机过程的方差表示各个样本对于其数学期望的偏离程度（） 随机过程的数学期望和方差不随时间改变而变化，这种随机过程为非平稳随机过程。() 设服从正态分布的随机变量X的数学期望和均方差分别为10和2，则变量X落在区间(12，14)的概率为() 泊松分布 标准化处理是将变量值转化为数学期望为O，方差为1的标准化数值，其变量服从的分布是（　）。 设X服从参数为λ>0的指数分布，其数学期望EX=（） 泊松分布属于（） 数学期望的性质包括（） 设总体X的数学期望μ与方差是X的样本，则（）可以作为的无偏估计 若随机过程的数学期望与时间无关，方差仅与时间间隔有关，则称为广义平稳随机过程。 泊松分布中事件出现数目的均值λ是决定泊松分布的惟一的参数。（） 泊松分布中事件出现数目的均值λ是决定泊松分布的唯一的参数（） 一维随机变量的数字特征，包括离散型随机变量的数学期望与方差等 (4.2)若一个随机变量的数学期望不存在，则其方差也不存在 ( ) 正态分布、二项分布、卡方分布分别属于连续分布、分布和分布。泊松分布平均和方差的期望值分别为μ和。在标准的正态分布中，0.05和0.01双尾分为数分别为1.96和。是度量数据围绕众数呈不对称程度，而是度量曲线陡峭程度。 泊松分布可用于估测()。 泊松分布的适用条件（） 泊松分布接近正态分布的条件是（）