贝叶斯定理是概率论中的一个结果，它与随机变量的条件概率以及联合概率分布有关。()

给离散型随机变量与连续型随机变量之间的转换提供了一种有效途径的定理是（） 下面说法正确的是: 内生变量是非随机变量|前定变量是随机变量|外生变量是随机变量|外生变量是非随机变量 连续型随机变量的密度函数有概率含义：密度函数刻画了随机变量在点取值的概率大小（） 若随机变量X的概率密度函数f（x）：则X称为服从的随机变量（） 任何一个随机变量X，如果期望存在，则它与任一个常数C的和的期望为() 中国大学MOOC: 按一定概率取有限个或可列无穷多个数值的随机变量称为连续型随机变量。（ ） 随机变量分为分为离散型随机变量和连续型随机变量（） 期望值是随机变量的概率加权和，方差描述随机变量偏离其期望值的程度。（　） 期望值是随机变量的概率加权和，方差描述随机变量偏离其期望值的程度。() 一个同学买饭等候的时间是随机变量. 高斯过程在任一时刻上的取值是一个正态分布的随机变量，也称高斯随机变量。（） 高斯过程在任一时刻上的取值是一个正态分布的随机变量，也称高斯随机变量（） 随机变量X的概率分布表如下： 对于正态随机变量X，概率P( 随机变量Y的概率分布表如下： 随机变量X的概率分布表如下（） 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（ ）。 当两个随机变量为独立变量时，联合概率密度是各个边际概率密度()。 下列随机变量中，不是离散型随机变量的是（）。 随机变量概率分布的表示方法不包括（）