随机变量X～N（μ，σ），下面哪一项可使其正态分布曲线的形状越肥胖（）

若随机变量X～N(u，a2)，下面可使其曲线的形状变得越“矮胖”的是 如果知道了某一随机变量正态分布的，则此正态分布曲线就完全确定（） 正态分布是离散型随机变量的分布。() 已知随机变量X服从正态分布N(μ，σ2)，设随机变量Y=2X，那么Y服从的分布是()。 已知随机变量X服从正态分布N(μ，σ2)，设随机变量Y=2X，那么Y服从的分布是()。 已知随机变量 X 服从正态分布 X(μ，σ2)，假设随机变量 Y=2X-3，Y 服从的分布是（ ） 设随机变量X服从正态分布N(-1，9)，则随机变量Y=2-X服从( ). 已知随机变量X服从正态分布N(μ，σ2)，设随机变量V=2X-3，则Y服从的分布是()。 已知随机变量X服从正态分布N(μ，σ2)，设随机变量V=2X-3，则Y服从的分布是()。 高斯过程在任一时刻上的取值是一个正态分布的随机变量，也称高斯随机变量。（） 高斯过程在任一时刻上的取值是一个正态分布的随机变量，也称高斯随机变量（） 二项分布随机变量是n个独立同分布的两点分布随机变量之和. 设随机变量X和Y都服从正态分布，则（　　）. 假设将大量独立的随机变量相加,不论原来的随机变量是多少,它们的和会趋向于正态分布。 () 一个正态随机变量的线性函数仍然服从正态分布。() 如果随机变量X服从标准正态分布，则Y=-X服从() 某随机变量从标准正态分布N（0，1），则此随机变量落入（-1.96，1.96）区间内的概率为（）。 某随机变量从标准正态分布N（0，1），则此随机变量落入（-1.96，1.96）区间内的概率为（） 下面说法正确的是: 内生变量是非随机变量|前定变量是随机变量|外生变量是随机变量|外生变量是非随机变量 如果X是服从正态分布的随机变量，则exp(X)服从（　　）。