单选题若干个相互独立的标准正态随机变量平方和的概率分布是()Aχsup2/sup分布Bt分布CF分布D正态分布

单选题
若干个相互独立的标准正态随机变量平方和的概率分布是()
A

χ<sup>2</sup>分布

B

t分布

C

F分布

D

正态分布


参考解析

解析: 暂无解析

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CreditRisk+模型认为,贷款组合中不同类型的贷款同时违约的概率很小且相互独立。因此,贷款组合的违约率服从( )分布。A.正态B.均匀C.泊松D.指数

若一组数据服从正态分布,则下列判断正确的有( )。A.正态随机变量落入其均值左右各1个标准差内的概率是68.27%B.正态随机变量落入其均值左右各2个标准差内的概率是68.27%C.正态随机变量落入其均值左右各2个标准差内的概率是95.45%D.正态随机变量落入其均值左右各3个标准差内的概率是99.73%E.正态随机变量落入其均值左右各4个标准差内的概率是99.73%

____、____和____都是具有正态或对数正态分布的随机变量。

对数正态分布所描述的随机变量有许多共同点,其中最重要的特征是( )。A.这些随机变量都在正半轴上取值B.这些变量的大量取值在左边,少量取值在右边,并且很分散C.服从对数正态分布的随机变量经对数变换后服从正态分布D.为求对数正态变量事件的概率,可经对数变换后求相应正态事件相应概率

标准正态随机变量X取一点a的概率P(X=a)为( )。A.1B.0C.Ф(a)D.Ф(-a)

标准正态随机变量X取一点a的概率P(X=d)为( )。A.1B.0C.Ф(a)D.Ф(-a)

标准正态随机变量X取一点a的概率P(X=a) 为( )。A. 1 B. 0 C. Φ(a) D. Φ( -a)

对数正态分布所描述的随机变量有许多共同点,其中最重要的特征是( )。A.这些随机变量都在正半轴上取值B.这些变量的大量取值在左边,少量取值在右边,并且很分散C.服从对数正态分布的随机变量经对数变换后服从正态分布D.为求对数正态变量事件的概率,可经对数变换后求相应正态事件的概率

随机变量X与Y相互独立,X服从参数为1的指数分布,Y的概率分布为令Z=XY。X与Z是否相互独立

随机变量X与Y相互独立,X服从参数为1的指数分布,Y的概率分布为。求Z的概率密度

设随机变量X与Y相互独立,且X服从标准正态分布N(0,1),Y的概率分布为P{Y=0}=P{Y=1}=.记Fz(z)为随机变量Z=XY的分布函数,则函数Fz(z)的间断点个数为 A.A0B.1C.2D.3

设随机变量X与Y相互独立,X服从参数为1的指数分布,Y的概率分布为P{Y=-1}=p,P{Y=1)=1-p,(0  (Ⅰ)求Z的概率密度;  (Ⅱ)p为何值时,X与Z不相关;  (Ⅲ)X与Z是否相互独立?

设随机变量X与Y相互独立,X的概率分布为P{X=1}=P{X=-1}=,Y服从参数为λ的泊松分布.令Z=XY.  (Ⅰ)求Cov(X,Z);  (Ⅱ)求Z的概率分布.

设随机变量X,Y相互独立,且X的概率分布为P{X=0)=P{X=2)=,Y的概率密度为  (Ⅰ)求P{Y≤EY};  (Ⅱ)求Z=X+Y的概率密度.

标准正态随机变量X取一点a的概率P(X=a)为( )。

描述事件发生的时间或空间间隔时用的连续型概率分布是()。A、正态概率分布B、均匀概率分布C、指数概率分布D、泊松概率分布

二项概率分布用于()。A、连续型随机变量B、离散型随机变量C、任何分布,只要不是正态的D、以上均错误

当样本容量足够大时,允许我们使用正态概率分布来近似样本均值和样本成数的抽样分布,这种定理是()。A、近似定理B、正态概率定理C、中心极限定理D、中心正态定理

泊松概率分布是()。A、连续型概率分布B、离散型概率分布C、均匀概率分布D、正态概率分布

气象变量的年极端值组成了随机变量,具有特定的概率分布特征。()的气象参数的概率分布类型为耿贝尔、弗雷歇或对数-正态。A、极端风B、极端降雨C、极端温度D、极端降雪

若一组数据服从正态分布,则下列判断正确的有()。A、正态随机变量落入其均值左右各1个标准差内的概率是68.27%B、正态随机变量落入其均值左右各2个标准差内的概率是68.27%C、正态随机变量落入其均值左右各2个标准差内的概率是95.45%D、正态随机变量落入其均值左右各3个标准差内的概率是99.73%E、正态随机变量落入其均值左右各4个标准差内的概率是99.73%

样本均值的概率分布是()。A、中心概率分布B、均值的抽样概率分布C、随机变量D、标准误差

定义了连续型随机变量的概率分布的函数是()。A、正态函数B、均匀分布函数C、是正态还是均匀分布函数取决于不同的情况D、概率密度函数

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单选题标准正态随机变量X取一点a的概率P(X=a)为(  )。[2007年真题]A1B0CΦ(a)DΦ(-a)

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