下列说法正确的是()
A.两个随机变量的线性相关性越强,相关系数绝对值越接近于1
B.(2X+1)=2E(X)+1,D.(2X+1)=4D.(X)+1
C.将一组数据中的每个数据都乘以同一个非零常数A.后,方差也变为原来的A.倍
D.假设随机变量x服从正态分布N(0,1),若P(X>1)=p,则P(-1<X<1)=1-2p
AD
A.两个随机变量的线性相关性越强,相关系数绝对值越接近于1
B.(2X+1)=2E(X)+1,D.(2X+1)=4D.(X)+1
C.将一组数据中的每个数据都乘以同一个非零常数A.后,方差也变为原来的A.倍
D.假设随机变量x服从正态分布N(0,1),若P(X>1)=p,则P(-1<X<1)=1-2p
AD
A.似然比为两个条件概率密度之比,是非负的一维变量
B.似然比是观察数据的函数,是随机变量
C.似然比不含任何未知参量
D.对于简单假设检验,当充分统计量存在时,似然比为充分统计量
A.z>0,结构安全。
B.z=0,结构安全。
C.z<0,结构安全。
D.Z≠0结构安全
A、一元线性回归是最简单的回归形式,它反映的是因变量与一个自变量之间的回归关系
B、回归分析是研究因变量对自变量依赖关系的一种统计分析方法
C、进行相关分析时,两个变量都可以是非随机变量量事
D、回归分析可以采用最小二乘法对回归方程的参数进行估计,基本思想是使误差平方和达到最小
设两个相互独立的随机变量X和Y分别服从正态分布N(0,1)和N(1,1),则下列结论正确的是().
A.P{X+Y≤0}=1/2
B.P{X+Y≤1}=1/2
C.P{X-Y≤0}=1/2
D.P{X—Y≤1}=1/2
A.E(X+Y)=E(X)+E(Y)
B.D(X+Y)=D(X)+D(Y)
C.E(XY)=E(X)E(Y)
D.D(XY)=D(X)D(Y)
设两个随机变量X与Y独立同分布,p{X=﹣1}=P{Y=﹣1 }=1/2,p{X=1}=p{Y=1}=12,则下列各式中成立的是().
A.p{X=Y}=1/2
B.P{X=Y}=1
C.p{X+Y=0}=1/4
D.p{XY=1}=1/4
A.随机变量(X,Y)都服从一维均匀分布
B.随机变量(X,Y)不一定都服从一维均匀分布
C.随机变量(X,Y)一定不服从一维均匀分布
D.随机变量X+Y都服从一维均匀分布
A.解释变量和被解释变量都是随机变量
B.解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量
C.解释变量和被解释变量都为非随机变量
D.解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量
A.随机变量的数字特征就是指随机变量的期望与方差
B.无论随机变量服从哪种分布,只要E(x)、D(x)存在,随机变量)()(xDxExy-=的期望E(y)=0,D(y)=1
C.如果事件A,B互相独立,则_A,_B也互相独立
D.如果事件A,B互相不独立,则A,B一定互不相容
下列关于随机变量的说法,错误的是()。
A.我们将一个能取得多个可能值的数值变量X称为随机变量
B.如果一个随机变量X最多只能取可数的不同值,则为离散型随机变量
C.如果X的取值无法一一列出,可以遍取某个区间的任意数值,则为连续型随机变量
D.我们将一个能取得多个可能值的数值变量X称为分散变量
在相关分析中,要求相关的两个变量()
A.都是随机变量
B.因变量是随机变量
C.都不是随机变量
D.自变量是随机变量