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东北林业大学-概率论与数理统计
设（θ1，θ2）是参数θ的置信度为1-α的区间估计，则以下结论正确的是（）
A,参数θ落在区间（θ1，θ2）之内的概率为1-α
B,参数θ落在区间（θ1，θ2）之内的概率为α
C,区间（θ1，θ2）包含参数θ的概率为1-α
D,
设X1,X2,X3是来自总体X~N(u,σ2)的一个样本，下面给出的四个统计量都是总体均值u的无偏估计量，则它们中最有效的统计量为（） A B C.u3=X=1/3 ∑ Xi D
设罐子里装有黑球和白球，有放回地抽取一个容量为n的样本，其中k个白球，则罐子里黑球数与白球数之比R的最大似然估计量为（） A、 K/n B、 1/R-1 C、 1 D、 n/R
设总体X~N(u,σ2),σ2未知，设总体均值U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、 1374039767453.jpg C、 1374039779984.jpg D、 1374039792421.jpg
设随机变量X1X2Xn相互独立。Sn=X1+X2++Xn，则根据列维-林德伯格中心极限定理，Sn近似服从正太分布，只要X1X2Xn（） A、 有相同的数学期望 B、 有相同的方差 C、 服从同一指数分布 D、 服从同一离散型分布
设随机变量X的密度函数为p(x)=2x0,0＜x＜1其他令Y表示对X的10次独立重复观察中事件｛X≤1/2｝出现的次数，则P｛Y=5｝=（） A、 0.052 B、 0.058 C、 0.58 D、 5.8
如果离散型随机变量X1X2LXn相互独立且皆服从0-1分布B（1，p）,则当n充分大时，离散型随机变量X=∑Xi近似服从（）分布 A、 1373950432578.jpg B、 1373950444453.jpg C、N（np,np(1-p)） D、 1373950463468.jpg
设随机变量X1,X2,相互独立同分布，且E(X1)=1，D(X)=1,(i=1,2,,,令S= ∑ X1则对任意ε＞0，从切比雪夫不等式直接可得（） A、 1373950692375.jpg B、 P｛∣S9-9∣＜ε｝≥1-9/ε2 C、 1373950712265.jpg D、 1373950721734.jpg
设随机变量X与Y的数学期望分别为-2和2，方差分别为1和4，而相关系数为-0.5，则根据切尔谢夫不等式估计P（∣X+Y∣≥6）≤(） A、 1373949804703.jpg B、 1373949814015.jpg C、1/12 D、 1373949829906.jpg
设在一次实验中事件A发生的概率为P，现进行n次试验，则A至少发生一次的概率为1-（1-P）n A、 true B、 false
记φ（x）为标准正态分布N（0.1）的分布函数，则φ（-x）=φ(x) A、 true B、 false
若随机变量X与Y不相关，则它们必定是相互独立的 A、 true B、 false
设随机变量X与Y相互独立，则D（X-Y）=D(X)-D(Y) A、 true B、 false
设X1X2Xn是来自正态总体N（u,σ2）的一个样本，X=1/n∑Xi,则参数σ未知时μ的置信度为1-α的置信区间是（X+σ/√nzα/2） A、 true B、 false
设X服从泊松分布，则E(X)=D(X) A、 true B、 false
设X1,X2,X3是来自总体X~N(u,σ2)的一个样本，下面给出的四个统计量都是总体均值u的无偏估计量，则它们中最有效的统计量为（） A B C.u3=X=1/3 ∑ Xi D
设罐子里装有黑球和白球，有放回地抽取一个容量为n的样本，其中k个白球，则罐子里黑球数与白球数之比R的最大似然估计量为（） A、 K/n B、 1/R-1 C、 1 D、 n/R
设总体X~N(u,σ2),σ2未知，设总体均值U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、 1374039767453.jpg C、 1374039779984.jpg D、 1374039792421.jpg
设随机变量X1X2Xn相互独立。Sn=X1+X2++Xn，则根据列维-林德伯格中心极限定理，Sn近似服从正太分布，只要X1X2Xn（） A、 有相同的数学期望 B、 有相同的方差 C、 服从同一指数分布 D、 服从同一离散型分布
设随机变量X的密度函数为p(x)=2x0,0＜x＜1其他令Y表示对X的10次独立重复观察中事件｛X≤1/2｝出现的次数，则P｛Y=5｝=（） A、 0.052 B、 0.058 C、 0.58 D、 5.8
如果离散型随机变量X1X2LXn相互独立且皆服从0-1分布B（1，p）,则当n充分大时，离散型随机变量X=∑Xi近似服从（）分布 A、 1373950432578.jpg B、 1373950444453.jpg C、N（np,np(1-p)） D、 1373950463468.jpg
设随机变量X1,X2,相互独立同分布，且E(X1)=1，D(X)=1,(i=1,2,,,令S= ∑ X1则对任意ε＞0，从切比雪夫不等式直接可得（） A、 1373950692375.jpg B、 P｛∣S9-9∣＜ε｝≥1-9/ε2 C、 1373950712265.jpg D、 1373950721734.jpg
设随机变量X与Y的数学期望分别为-2和2，方差分别为1和4，而相关系数为-0.5，则根据切尔谢夫不等式估计P（∣X+Y∣≥6）≤(） A、 1373949804703.jpg B、 1373949814015.jpg C、1/12 D、 1373949829906.jpg
设在一次实验中事件A发生的概率为P，现进行n次试验，则A至少发生一次的概率为1-（1-P）n A、 true B、 false
记φ（x）为标准正态分布N（0.1）的分布函数，则φ（-x）=φ(x) A、 true B、 false
若随机变量X与Y不相关，则它们必定是相互独立的 A、 true B、 false
设随机变量X与Y相互独立，则D（X-Y）=D(X)-D(Y) A、 true B、 false
设X1X2Xn是来自正态总体N（u,σ2）的一个样本，X=1/n∑Xi,则参数σ未知时μ的置信度为1-α的置信区间是（X+σ/√nzα/2） A、 true B、 false
设X服从泊松分布，则E(X)=D(X) A、 true B、 false