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安阳师范学院-计算机应用技术- 概率论与数理统计(二)
二维随机变量（X,Y）的概率密度为f(x,y),则下面结论中错误的是
A.∫（-∞，+∞）∫（-∞，+∞）f(x,y)dxdy=1
B.f(x,y)≥0
C.E(X)=∫（-∞，+∞）∫（-∞，+∞）xf(x,y)dxdy
D.f（-∞，+∞）=1
若E(X)=E(Y)=2,Cov(X,Y)=-1/6,则E(XY)= A.23/6 B.4 C.25/6 D.-1/6
设随机变量（X,Y）只取如下数组中的值：（0，0），（-1，1），（-1，1/3）,(2,0),且相应的概率依次是1/2c,1/c,1/4c,5/4c,则c的值为 A.2 B.3 C.4 D.5
设（X,Y）的联合概率密度为f(x,y),则P{X>1}= A.∫(-∞,1)dx∫(-∞,+∞)f(x,y)dy B.∫(-∞,+∞)f(x,y)dx C.∫(-∞,1)f(x,y)dx D.∫(1,+∞)dx∫(-∞,+∞)f(x,y)dy
设随机变量X与Y独立，且X~N(μ1，δ1^2),Y~N(μ2，δ2^2，则Z=X-Y仍服从正态分布，且有 [ ] （A）Z~ N(μ1+μ2，δ1^2+δ2^2) (B) Z~ N(μ1+μ2，δ1^2-δ2^2) (C) Z~ N(μ1-μ2，δ1^2-δ2^2) (D) Z~ N(μ1-μ2，δ1^2+δ2^2)
设随机变量X服从参数为2的指数分布，则下列各项中正确的是（ ） A．E（X）=0.5，D（X）=0.25 B．E（X）=2，D（X）=2 C．E（X）=0.5，D（X）=0.5 D．E（X）=2，D（X）=4
设随机变量X服从参数为3的泊松分布，Y~B（8，1/3），且X，Y相互独立， 则D（X-3Y-4）=（ ） A．-13 B．15 C．19 D．23
已知D（X）=1，D（Y）=25，ρXY=0.4，则D（X-Y）=（ ） A．6 B．22 C．30 D．46
设E(X),E(Y),D(X),D(Y)及Cov(X,Y)均存在，则D(X-Y)=（ ） A．D(X)+D(Y) B．D(X)-D(Y) C．D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y) D．D(X)-D(Y)+2Cov(X,Y)
设随机变量X具有分布P{X=k}=1/5,k=1，2，3，4，5，则E（X）=（ ） A.2 B.3 C.4 D.5
若X与Y的方差都存在，D(X)>0,D(Y)>0,E(XY)=E(X)E(Y),则一定有 A.X与Y独立 B.X与Y 不相关 C.D(XY)=D(X)D(Y) D.D(X-Y)=D(X)-D(Y)
设随机变量X的方差等于1，由切比雪夫不等式可估计 P{|X-E(X)|≥2}≤（） A.0 B.0.25 C.0.5 D.0.75
设总体X~N(μ，δ^2),δ^2未知，x1,x2,……,xn为样本， _ s^2=1/(n-1)∑(i=1→n)(xi-x)^2,检验假设H0:δ^2=δ0^2时采用的统计量是（） A. _ t=(x-μ）/s/√n~t(n-1) B. _ t=(x-μ）/s/√n~t(n-1) C. χ^2=(n-1)s^2/δ0^2~χ^2(n-1) D. χ^2=(n-1)s^2/δ0^2~χ^2(n)
设总体X~N(μ，δ^2),δ^2未知，设总体均值μ的置信度1-α的置信区间长度l，那么l与a的关系为（） A.a增大，l减小 B.a增大，l增大 C.a增大，l不变 D.l与a关系不确定
在总体的分布函数或概率函数的数学表达式已知的情况下，通过对样本的实际观察取得样本数据，并在此基础上通过对样本统计量的计算得到总体待估参数的估计值来代替其真实值的过程，叫做（） A.假设检验 B.参数估计 C.点估计 D.区间估计
若E(X)=E(Y)=2,Cov(X,Y)=-1/6,则E(XY)= A.23/6 B.4 C.25/6 D.-1/6
设随机变量（X,Y）只取如下数组中的值：（0，0），（-1，1），（-1，1/3）,(2,0),且相应的概率依次是1/2c,1/c,1/4c,5/4c,则c的值为 A.2 B.3 C.4 D.5
设（X,Y）的联合概率密度为f(x,y),则P{X>1}= A.∫(-∞,1)dx∫(-∞,+∞)f(x,y)dy B.∫(-∞,+∞)f(x,y)dx C.∫(-∞,1)f(x,y)dx D.∫(1,+∞)dx∫(-∞,+∞)f(x,y)dy
设随机变量X与Y独立，且X~N(μ1，δ1^2),Y~N(μ2，δ2^2，则Z=X-Y仍服从正态分布，且有 [ ] （A）Z~ N(μ1+μ2，δ1^2+δ2^2) (B) Z~ N(μ1+μ2，δ1^2-δ2^2) (C) Z~ N(μ1-μ2，δ1^2-δ2^2) (D) Z~ N(μ1-μ2，δ1^2+δ2^2)
设随机变量X服从参数为2的指数分布，则下列各项中正确的是（ ） A．E（X）=0.5，D（X）=0.25 B．E（X）=2，D（X）=2 C．E（X）=0.5，D（X）=0.5 D．E（X）=2，D（X）=4
设随机变量X服从参数为3的泊松分布，Y~B（8，1/3），且X，Y相互独立， 则D（X-3Y-4）=（ ） A．-13 B．15 C．19 D．23
已知D（X）=1，D（Y）=25，ρXY=0.4，则D（X-Y）=（ ） A．6 B．22 C．30 D．46
设E(X),E(Y),D(X),D(Y)及Cov(X,Y)均存在，则D(X-Y)=（ ） A．D(X)+D(Y) B．D(X)-D(Y) C．D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y) D．D(X)-D(Y)+2Cov(X,Y)
设随机变量X具有分布P{X=k}=1/5,k=1，2，3，4，5，则E（X）=（ ） A.2 B.3 C.4 D.5
若X与Y的方差都存在，D(X)>0,D(Y)>0,E(XY)=E(X)E(Y),则一定有 A.X与Y独立 B.X与Y 不相关 C.D(XY)=D(X)D(Y) D.D(X-Y)=D(X)-D(Y)
设随机变量X的方差等于1，由切比雪夫不等式可估计 P{|X-E(X)|≥2}≤（） A.0 B.0.25 C.0.5 D.0.75
设总体X~N(μ，δ^2),δ^2未知，x1,x2,……,xn为样本， _ s^2=1/(n-1)∑(i=1→n)(xi-x)^2,检验假设H0:δ^2=δ0^2时采用的统计量是（） A. _ t=(x-μ）/s/√n~t(n-1) B. _ t=(x-μ）/s/√n~t(n-1) C. χ^2=(n-1)s^2/δ0^2~χ^2(n-1) D. χ^2=(n-1)s^2/δ0^2~χ^2(n)
设总体X~N(μ，δ^2),δ^2未知，设总体均值μ的置信度1-α的置信区间长度l，那么l与a的关系为（） A.a增大，l减小 B.a增大，l增大 C.a增大，l不变 D.l与a关系不确定
在总体的分布函数或概率函数的数学表达式已知的情况下，通过对样本的实际观察取得样本数据，并在此基础上通过对样本统计量的计算得到总体待估参数的估计值来代替其真实值的过程，叫做（） A.假设检验 B.参数估计 C.点估计 D.区间估计