设随机变量 X 的期望和标准差分别为μ，σ，则有 P≤t,则t=（）

已知一个随机变量X，另一随机变量Y=ln（X），Y服从正态分布，且均值为0，标准差为1。则变量X始终大于零。 设F(x)是随机变量X的分布函数，则对()随机变量X，有P{X₁ 设F（x）为随机变量X的分布函数，则有（ ） 随机变量的方差可以描述随机变量偏离其期望值的程度，而标准差是对随机变量不确定程度进行刻画的一种常用指标。（ ） 设随机变量X的概密度为则的数学期望是（ ）。 随机变量X的概率分布表如下：X1410P20%40%40%则随机变量x的期望是（ ）。 随机变量x服从均匀分布(-3，5)则随机变量X的均值和方差分别是（ ）。 设随机变量X服从正态分布N(-1，9)，则随机变量Y=2-X服从( ). 设随机变量X服从指数分布，则随机变量Y＝min（X，2）的分布函数（ ）。 随机变量X服从均匀分布U（-1，3）。则随机变量x的均值和方差分别是（ ）。 随机变量x服从均匀分布U(-1，3)，则随机变量x的均值和方差分别是（ ）。 随机变量x服从均匀分布u（-1，3）。则随机变量x的均值和方差分别是（） 已知一个随机变量X，另一随机变重Y=ln(X)，Y服从正态分布，且均值为0，标准差为1。 X的标准差为： 若随机变量x～N（2.5，22），标准化后其均数与标准差分别为： 设随机变量X和Y都服从正态分布，则（　　）. 设随机变量x的概率密度为则Y=1/X的数学期望是（ ）。 设两个互相独立的随机变量X和Y的方差分别为2和4，则随机变量2X-3Y的方差是()。 已知随机变量X与Y分别有以下分布，则有（ ）。 设随机变量?X 与 Y 独立同分布，记U = X ? Y,? V = X + Y，则随机变量 U与 V 必然（ ）． 设随机变量X∽N(1,4)，则 E(X)= .