的称为标准正态分布,通过查找标准正态分布表(见附表)可以确定服从标准正态分布的随机变量的有关概率,在这个表中,相应于
的的值中
的是指总体取值小于x0的概率,即
(见图):使用时,在标准正态分布表中的第一列查到
的整数位与小数点后第一位,然后在第一行查到
的小数点后第二位,即可确定中
,例如:
.可以证明,对任何一个正态分布
来说,通过
转化成标准正态分布
,且有
,下列选项正确的是( )
| | 0.00 | 0.01 | 0.02 | 0.03 | 0.04 | 0.05 | 0.06 | 0.07 | 0.08 | 0.09 |
| … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … |
| 0.5 | 0.6915 | 0.6950 | 0.6985 | 0.7019 | 0.7054 | 0.7088 | 0.7123 | 0.7157 | 0.7190 | 0.7224 |
| 0.6 | 0.7257 | 0.7291 | 0.7324 | 0.7357 | 0.7389 | 0.7422 | 0.7454 | 0.7486 | 0.7517 | 0.7459 |
| 0.7 | 0.7580 | 0.7611 | 0.7642 | 0.7673 | 0.7704 | 0.7734 | 0.7764 | 0.7794 | 0.7823 | 0.7852 |
| 0.8 | 0.7881 | 0.7910 | 0.7939 | 0.7967 | 0.7995 | 0.8023 | 0.8051 | 0.8078 | 0.8106 | 0.8133 |
| 0.9 | 0.8159 | 0.8186 | 0.8212 | 0.8238 | 0.8264 | 0.8289 | 0.8315 | 0.8340 | 0.8365 | 0.8389 |
| 1.0 | 0.8413 | 0.8438 | 0.8461 | 0.8485 | 0.8508 | 0.8531 | 0.8554 | 0.8577 | 0.8599 | 0.8621 |
| 1.1 | 0.8643 | 0.8665 | 0.8686 | 0.8708 | 0.8729 | 0.8749 | 0.8770 | 0.8790 | 0.8810 | 0.8830 |
| 1.2 | 0.8849 | 0.8869 | 0.8888 | 0.8907 | 0.8925 | 0.8944 | 0.8962 | 0.8980 | 0.8997 | 0.9015 |
| … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … |

A.![]() |
B.![]() |
C.若 ,则![]() |
D.若 ,则![]() |
设随机变量X,Y,Z,W独立都服从标准正态分布N(0,1),则N(0,1)服从的分布是()设随机变量X,Y,Z,W独立都服从标准正态分布,则服从的分布是()A.
随机变量x 服从标准正态分布记为x ~N(0,1),其平均数为( )A. 、 1B. 、 –1C. 、 不确定D. 、 0
若X服从标准正态分布N(0,1),则P(|X|>1)=( )A. 2Φ(1)-1B. 2[1-Φ(1)]C. 2-Φ(1)D. 1-2Φ(1)
[问答题]设随机变量X服从标准正态分布X~N(0,1),则E(Xe2x)=-----------。
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(0,1),则( )(A)N(0,1)(B)N(0,1)(C)N(0,1)(D)N(0,1)
强化149 设随机变量X服从标准正态分布N(0,1),则Y=|X|的概率密度为____强化149 设随机变量X服从标准正态分布N(0,1),则Y=|X|的概率密
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(0,1) 则N(0,1) 服从的分布是()两个相互独立的随机变量X和Y分别服从正态分
已知随机变量 X sim N(9,4),则下列随机变量中服从标准正态分布 N(0,1)的是()。 $$ 已知随机变量 $X \sim N(9,4)$,则下列随
4.若随机变量X,Y相互独立且均服从标准正态分布N(0,1),则(X)/(|Y|)服从()分布.A. N(0,1)B. $X^{2}$(1)C. t(1)D.
[多选题] 对于标准正态分布N(0,1)则有p(│χ│<λ)=()。A .φ(λ)B .φ(λ)-1C .φ(λ)-φ(-λ)D .2φ(λ)-1