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设随机变量X的概率分布为: 则P{ ≥1}=?

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设随机变量X的概率分布为P{X ≤ k } = bλk, k=1,2,…,b>0,则λ为() 设随机变量X服从泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},则E(X)=() 设随机变量X~P(λ),且P(X=1)=P(X=2),则λ=_____. 设随机变量X服从正态分布N(0,1),P(x>1)=0.2,则P(-1 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}() 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( ). 设随机变量X ~ N(0, 1),X的分布函数为Φ(x),则P{|X| > 2} =() 设随机变量X的分布函数为F(x) = P{X ≤ x },则P{X = a }=() 设随机变量X,Y的概率分布相同,X的概率分布为P(X=0)=1/3,P(X=1)=2/3,且X,Y的相关系数ρXY=1/2。(Ⅰ)求二维随机变量(X,Y)的联合概率分布;(Ⅱ)求概率P(X+Y≤1)。 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(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(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}() 随机变量X的概率分布表如下,则随机变量x的期望值是()。X234P30%25%45% 设随机变量X在区间(0,1)内服从均匀分布,在X=x(0  (Ⅰ)随机变量X和Y的联合概率密度;
  (Ⅱ)Y的概率密度;
  (Ⅲ)概率P{X+Y>1}.
设随机变量X服从指数分布,则随机变量Y=min(X,2)的分布函数( )。 设F(x)是随机变量X的分布函数,则对()随机变量X,有P{x1 < X < x2}=F(x1) – F(x2) 设随机变量X服从参数为1的指数分布,则随机变量y=min{X,2)的分布函数(). 设随机变量X的概率密度为则P (0≤X≤3)等于( )。 设随机变量2的分布列为X:135P:0.40.50.1则(1)E(X)为(  )。
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