A. $\lim_{n\to\infty}P\{\frac{\sum_{i=1}^{n}X_{i}-n\lambda}{\lambda\sqrt{n}}\leq x\}=\Phi(x)$.
B. $\lim_{n\to\infty}P\{\frac{\sum_{i=1}^{n}X_{i}-n\lambda}{\sqrt{n\lambda}}\leq x\}=\Phi(x)$.
C. $\lim_{n\to\infty}P\{\frac{\lambda\sum_{i=1}^{n}X_{i}-n}{\sqrt{n}}\leq x\}=\Phi(x)$.
D. $\lim_{n\to\infty}P\{\frac{\sum_{i=1}^{n}X_{i}-\lambda}{\sqrt{n\lambda}}\leq x\}=\Phi(x)$.
【例2】设X_(1),X_(2),...,X_(n),...为独立同分布的随机变量序列，且均服从参数为λ,(λ>0)的指数分布，记Φ(x)为标准正态分布函数，则
设随机变量X_(1),X_(2),X_(3)独立同分布且X_(i)分布函数为F(x)，则Z=maxX_{1),X_(2),X_(3)}的分布函数为( )。A.
5.设X_(1),X_(2),...,X_(n)为独立同分布的随机变量序列，且都服从参数为2的指数分布，即 f(x_(i))=}2e^-2x_(i),&x_(i
设随机变量X服从指数分布E(0.2)，(X_(1),X_(2),...,X_(5))为来自总体的样本，则E(bar(X))=____；D(bar(X))=___
2、若总体X服从参数为θ的指数分布，X_(1),X_(2),...,X_(n)为X的样本，则参数θ的矩估计量hat(theta)=A. $\frac{1}{\o
1.设随机变量X_(1),X_(2),X_(3),X_(4)相互独立，服从相同的正态分布N(mu,sigma^2)，则Y=(1)/(2sigma)(X_(1)^
3.设n个随机变量X_(1),X_(2),...,X_(n)独立同分布，D(X_(1))=sigma^2，overline(X)=(1)/(n)sum_(i=1
52202A.设Phi(x)为标准正态分布的分布函数，X_(i)=}1,事件A发生(i=1,2,...,n)且P(A)=p,X_(1),X_(2),...,X_
1 设总体Xsim N(0,1)，X_(1),X_(2),...,X_(n)为X的样本，则((X_(1)-X_(2))/(X_(3)+X_{4)})^2服从__
X_(1), X_(2), X_(3), X_(4)为参数为theta的指数分布总体的样本，设theta的估计量 T_(1) = (X_(1) + X_(2))