A. $\frac{1}{2\sqrt{2\pi}}e^{\frac{(x-1)^{2}}{4}}$
B. $\frac{1}{2\sqrt{2\pi}}e^{\frac{(x-1)^{2}}{8}}$
C. $\frac{1}{2\sqrt{\pi}}e^{\frac{(x-1)^{2}}{4}}$
D. $\frac{1}{2\sqrt{\pi}}e^{\frac{(x-1)^{2}}{8}}$
设随机变量square N(mu ,(sigma )^2),其概率密度函数square N(mu ,(sigma )^2)的最大值为( )设随机变量,其概
4、设随机变量 Xsim N(mu,sigma^2)，则随着sigma的增大，概率 P(|X-mu|A. 单调增大B. 单调减小C. 保持不变D. 增减不定
10.单选题设总体Xsim N(mu,sigma^2)，mu和sigma^2均未知，X_(1),X_(2),...,X_(n)为取自正态总体N(mu,sigma
8.设Xsim N(mu,sigma^2)，mu,sigma^2均未知，若样本容量为n，sigma^2的95%的置信区间为（）.A. $\left[\frac{
[单选题]设X～N（2，22） ，其概率密度函数为f（x） ，分布函数F（x），则（ ）.A.B.C.D.
[单选题]设X～N（2，22） ，其概率密度函数为f（x） ，分布函数F（x），则（ ）.A.B.C.D.
设sim N(mu ,(sigma )^2)，则sim N(mu ,(sigma )^2).（）设，则.（）A.随着的减小而增加B.随着的减小而减小C.不随着的
设Xsim N(mu_1,sigma_1^2)，Ysim N(mu_2,sigma_2^2)，且X与Y相互独立，则X-Y-（）A. $N(\mu_1-\mu_2
(sim N(mu ,(sigma )^2),sim N(mu ,(sigma )^2),sim N(mu ,(sigma )^2),sim N(mu ,(si
若x_1,x_2,...,x_n是Xsim N(mu,sigma^2)的样本观测值。则sigma^2的极大似然估计值hat(sigma)^2=(）。 若$x_