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泊松分布的数学期望和方差相等()

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信用风险损失分布的数学期望是(  )。 一个二项分布随机变量的方差与数学期望之比为1/5,则该分布的参数p应为() 随机过程的方差表示各个样本对于其数学期望的偏离程度() 随机过程的数学期望和方差不随时间改变而变化,这种随机过程为非平稳随机过程。() 设服从正态分布的随机变量X的数学期望和均方差分别为10和2,则变量X落在区间(12,14)的概率为() 泊松分布 标准化处理是将变量值转化为数学期望为O,方差为1的标准化数值,其变量服从的分布是( )。 设X服从参数为λ>0的指数分布,其数学期望EX=() 泊松分布属于() 设总体X的数学期望μ与方差是X的样本,则()可以作为的无偏估计 数学期望的性质包括() 若随机过程的数学期望与时间无关,方差仅与时间间隔有关,则称为广义平稳随机过程。 泊松分布中事件出现数目的均值λ是决定泊松分布的唯一的参数() 泊松分布中事件出现数目的均值λ是决定泊松分布的惟一的参数。() 正态分布、二项分布、卡方分布分别属于连续分布、分布和分布。泊松分布平均和方差的期望值分别为μ和。在标准的正态分布中,0.05和0.01双尾分为数分别为1.96和。是度量数据围绕众数呈不对称程度,而是度量曲线陡峭程度。 (4.2)若一个随机变量的数学期望不存在,则其方差也不存在 ( ) 一维随机变量的数字特征,包括离散型随机变量的数学期望与方差等 泊松分布的适用条件() 泊松分布可用于估测()。 泊松分布接近正态分布的条件是()。
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