2020学堂在线(学堂云3.0、Pro)概率论与数理统计慕课答案,学堂在线概率论与数理统计慕课答案单元章节答案、期末考试答案

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概率论与数理统计是研究随机现象数量规律的一门学科。本课程主要侧重于概率论与数理统计的基础理论,对于教学难点的教学,课程团队由新颖的实际问题引入,进行透彻深入的讲解,使学习者轻松掌握课程重点与难点,从而初步掌握处理随机现象的基本思想和方法,为学习相关后续课程和将来从事相关领域的科学研究工作打下基础。

  • (1-p)q
  • pq
  • q
  • p

设A,B相互独立,P(A)=0.7, P(A∪B)=0.88,则P(A-B)=(    )

  • 0.10
  • 0.52
  • 0.42
  • 0.28

设袋中有6个球,其中有2个红球,4个白球,随机地等可能地作无放回抽样,连续抽两次,则使P(A)=成立的事件A是 (    )

  • 两次都取得红球
  • 第二次取得红球
  • 两次抽样中至少有一次抽到红球
  • 第一次抽得白球,第二次抽得红球

一批产品的废品率为0.01,从中随机抽取10件,则10件中废品数是2件的概率为(     )

已知P(A)=0.8, P(B)=0.6, P(A∪B)=0.96,则P(B丨A)=(   )

  • 0.44
  • 0.55
  • 0.48

设A,B为两个不同事件,下列等式中有哪个是正确的(     )

设A与B互斥(互不相容)则下列结论肯定正确的是 ( )

每次试验的成功率为p(0<p<1),则在三次独立重复试验中,至少失败一次的概率为(    )

若A,B,C为随机试验中三个事件,则A,B,C中三者都出现表示为( )。

  • A∪(B∩C)
  • A(B∪C)
  • A∪B∪C

一批产品,优质品占20%,进行重复抽样检查,共取5件产品进行检查,则恰有三件是优质品的概率等于(   )。

  • 是某一离散型随机变量的分布函数
  • 是某一连续型随机变量的分布函数
  • 既不是连续型也不是离散型随机变量的分布函数
  • 不可能为某一随机变量的分布函数

  • 保持不变
  • 单调增大
  • 单调减少
  • 增减性不确定

随机变量X,Y相互独立,且有相同的分布律为则(      )

设二维随机变量(X,Y)的联合概率密度为

设4个相互独立的电子元件并联,构成一个系统,若每个与元件的使用寿命 都服从同一指数分布,其概率密度为则寿命Z的概率密度为(  )

设二维随机变量(X,Y)的联合概率密度为则Z=X+Y的概率密度为(  )

设二维随机变量X,Y相互独立且具有相同的分布律,则Z=X+Y在Z=0时的分布律为(  )

设随机变量X与Y都服从N(0,1)分布,且X与Y相互独立,则(X,Y)的联合概率密度函数是(      )

随机变量X和Y都服从一维正态分布,则(    )

  • X和Y一定相互独立
  • X+Y服从一维正态分布
  • (X,Y)服从二维正态分布
  • X和Y未必相互独立

已知随机变量X的密度函数则E(X)=(       )。

  • 2
  • 1
  • 0
  • 4

设连续随机变量X的概率密度函数为

  • 2
  • 1
  • 0.6
  • 0.75

设随机变量X服从二项分布B(n,p),并且E(X)=24,D(X)=16,则n与p的值为(     )。

  • 32,0.75
  • 36,0.75
  • 36,0.25

随机变量X服从[0, π]上的均匀分布,则D(X) =(      )。

已知离散型随机变量X服从参数为2的泊松分布,则随机变量Z=3X-2的数学期望E(Z) =(      )。

  • 2
  • 3
  • 0
  • 4

设X为随机变量,为常数,则下列不正确的是(        )。

随机变量X与Y的相关系数为0.5,且D(X)=2,D(Y)=4,则Cov(X,Y)=(    )。

  • 0
  • 2
  • 4

设随机变量X与Y不相关,则以下不正确的是(     )。

  • X与Y一定独立
  • Cov(X,Y)=0
  • D(X+Y)=D(X)+D(Y)
  • E(XY)=E(X)E(Y)

设随机变量X与Y相互独立,E(X)=3,E(Y)=2,则E(XY)=(      )。

  • 5
  • 1
  • 6
  • 0

将一枚硬币重复掷n次,以X,Y分别表示正面向上和反面向上的次数, 则X,Y的相关系数为(    )。

  • -1
  • 0
  • 1/2
  • 1

  • 0.6915
  • 0.8413
  • 0.9772
  • 0.1587

  • 0.1587
  • 0.8413
  • 0.9332
  • 0.0668

设,对任意给定的正数ε,有(   )。

设随机变量X满足P{|X-E(X)|≥2}=1/16,  则必有(       )。

  • 0

设每次射击击中目标的概率为0.001,如果射击5000次,试用中心极限定理估计击中的次数大于5的概率约为(         )。(已知:Ф(0)=0.5,Ф(1)=0.8413)

  • 0.5
  • 0.6
  • 0.7
  • 0.8413

设随机变量 X的数学期望E(X)=μ ,方差 D(X)=,试利用切比雪夫不等式估计。 P{|X-μ|<4σ}≥(      )。

  • 正态分布
  • t分布
  • χ2分布
  • F分布

  • (n-1, m-1)
  • (n, m)
  • (n+1, m+1)
  • (m-1, n-1)

  • t(2n)
  • χ2(n)
  • F(n,1)
  • F(1,n)

  • α增大,l 减小
  • α增大,l 增大
  • α增大,l 不变
  • α与 l 关系不确定

  • 一致估计和无偏估计
  • 一致估计但未必是无偏估计
  • 无偏估计但未必是一致估计
  • 未必是无偏估计,也未必是一致估计

  • 置信度越大,精确度越高
  • 置信度越大,置信区间越长
  • 置信度越大,置信区间越短
  • 置信度大小与置信区间的长度无关

在统计假设的显著性检验中,下列结论错误的是(     )。

  • 显著性检验的基本思想是“小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的”
  • 显著性水平α是该检验犯第一类错误的概率
  • 记显著性水平为α,则1-α是该检验犯第二类错误的概率
  • 若样本值落在“拒绝域”内则拒绝原假设

在统计假设的显著性检验中,实际上是(    )。

  • 只控制第一类错误
  • 在控制第二类错误的前提下,尽量减小第一类错误的概率
  • 同时控制第一类错误和第二类错误
  • 只控制第二类错误

在假设检验问题中,显著性水平α等于(    )。

  • 原假设H0成立,经检验被拒绝的概率
  • 原假设H0成立,经检验不能被拒绝的概率
  • 原假设H0不成立,经检验被拒绝的概率
  • 原假设H0不成立,经检验不能被拒绝的概率

设对统计假设H0构造了显著性检验方法,则下列结论错误的是(   )。

  • 对不同的样本观测值,所做的统计推理结果可能不同
  • 对不同的样本观测值,拒绝域不同
  • 拒绝域的确定与样本观测值无关
  • 对一样本观测值,可能因显著性水平的不同,而使推断结果不同

设对统计假设H0构造了一种显著性检验方法,则下列结论错误的是

  • 对同一个检验水平α,基于不同的观测值所做的推断结果相同
  • 对不同的检验水平α,基于不同的观测值所做的推断结果未必相同
  • 对不同检验水平α,拒绝域可能不同
  • 对不同检验水平α,接受域可能不同

对正态总体的数学期望μ 进行假设检验,如果在显著性水平0.05下,接受假设H0:μ=μ0,那么在显著性水平0.01下,(     )。

  • 接受
  • 拒绝
  • 无法确定是否接受
  • 无法确定是否拒绝

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