二次型 f((x_1),(x_2)) = (x_1)(x_2) 的负惯性指数是______

二次型$ f({x_1},{x_2}) = {x_1}{x_2} $的负惯性指数是______

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用正交变换法 x = Py，将二次型 [ f(x_1, x_2, x_3)= x_1^2 + 5x_2^2 + x_3^2 + 4x_1x_3 ] 化为标准形为________.: 用正交变换法 x = Py，将二次型 [ f(x_1, x_2, x_3)= x_1^2 + 5x_2^2 + x_3^2 + 4x_1x_3 ] 化为标准形为

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设 X_1, X_2, Y 均为随机变量，已知 (cov)(X_1, Y)= -1，(cov)(X_2, Y)= 3，则 (cov)(X_1 + 2X_2, Y)= ( ).: 设 X_1, X_2, Y 均为随机变量，已知 (cov)(X_1, Y)= -1，(cov)(X_2, Y)= 3，则 (cov)(X_1 + 2X_2, Y

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判定二次型 f(x_1, x_2, x_3) = 3x_1^2 + 3x_2^2 + x_3^2 + 4x_1x_2 是否正定？: 判定二次型 f(x_1, x_2, x_3) = 3x_1^2 + 3x_2^2 + x_3^2 + 4x_1x_2 是否正定？判定二次型 $f(x_1, x_

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二次型 f(x_1, x_2, x_3) = x^T } 1 & 2 & 1 0 & 1 & 0 1 & 2 & 1 x 的秩为( );: 二次型 f(x_1, x_2, x_3) = x^T } 1 & 2 & 1 0 & 1 & 0 1 & 2 & 1 x 的秩为( );A. 0.B. 2

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设随机变量 X_1, X_2, X_3 独立同分布且 X_1 的分布函数为 F(x)，则 Z=max[X_1, X_2, X_3] 的分布函数为(): 设随机变量 X_1, X_2, X_3 独立同分布且 X_1 的分布函数为 F(x)，则 Z=max[X_1, X_2, X_3] 的分布函数为()A. $[1

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已知X_1, X_2, X_3都在[0, 2]上服从均匀分布, 则E(3 X_1 - X_2 + 2 X_3)= (): 已知X_1, X_2, X_3都在[0, 2]上服从均匀分布, 则E(3 X_1 - X_2 + 2 X_3)= ()A. 1B. 2C. 3D. 4

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设 X_1, X_2, Lambda, X_n 是来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的样本，则（）是 mu 无偏估计.(A) X_1 + X_2 + X_3(B) (2)/(5) X_1: 设 X_1, X_2, Lambda, X_n 是来自正态总体 N(mu, sigma^2) 的样本，则（）是 mu 无偏估计.(A) X_1 + X_2 +

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设 X_1, X_2, ldots, X_n 相互独立，且分布函数分别为 F_1(x), F_2(x), ldots, F_n(x)，则 M = max(X_1, X_2, ldots, X_n) 的: 设 X_1, X_2, ldots, X_n 相互独立，且分布函数分别为 F_1(x), F_2(x), ldots, F_n(x)，则 M = max(X_1

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设总体X服从参数lambda确定的某分布，g(x_1,x_2,...,x_n)是n元连续函数，X_1,X_2,...,X_n为X的样本，如果()，则g(X_1,X_2,...,X_(n-1),lamb: 设总体X服从参数lambda确定的某分布，g(x_1,x_2,...,x_n)是n元连续函数，X_1,X_2,...,X_n为X的样本，如果()，则g(X_1,

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若总体X sim N(0,1)，X_1, X_2, X_3为来自总体的样本，则X_1^2 + X_2^2 + X_3^2 sim chi^2(___).: 若总体X sim N(0,1)，X_1, X_2, X_3为来自总体的样本，则X_1^2 + X_2^2 + X_3^2 sim chi^2(___).若总体$

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