Nowcoder(概率统计)连续分布

本文探讨了正态分布的基本性质,包括随机变量的线性变换、独立正态随机变量之和的分布以及随机变量的分布密度。通过具体实例,深入解析了正态分布的数学特性。

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正态分布

1. 若ξN(0,1),η=2ξ+1,则η( )
N(0,1)
N(1,4) ✓\checkmark
N(1,3)
N(1,1)

2. 若 ξ,η相互独立且同服从分布N(0,1) ,Z= ξ+η,则( )
E(Z)=1
D(Z)=0
Z~N(0,1)
Z~N(0,2) ✓\checkmark

3. 假设x1和x2是两个以0为均值,1为标准差的正态分布,那么x1+x2的概率密度分布是()?
以0为均值,2为标准差的正态分布
以0为均值,sqrt(2)为标准差的正态分布 ✓\checkmark
以0为均值,1为标准差的正态分布
以0为均值,sqrt(2)/2为标准差的正态分布

其他概率密度函数

4. 下列函数中只有( )才可能是一个随机变量的分布密度

img

(A)
(B) ✓\checkmark
(C)
(D)

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