按正态分布规律，测量值 x 出现在 μ-σ ≤ x ≤ μ+σ 区间的概率是（）

设随机变量X服从正态分布N(μ，σ2)，则随着σ的增大，概率P{|x-μ|σ}应该()。 设随机变量X服从正态分布N（μ，σ2），则随着σ的增大，概率P｛|x-μ|<σ｝应该（） 设随机变量X服从正态分布N(μ，σ2)，则随着σ的增大，概率P{|x-μ|＜σ}应该()。 对同一测量值大量重复测量时，其随机误差完全服从正态分布规律 服从正态分布的测量结果，其取值在（μ－σ≤x≤μ＋σ）范围内的概率等于（），其取值在（μ－2σ≤x≤μ＋2σ）范围内的概率等于（），其取值在（μ－3σ≤x≤μ＋3σ）范围内的概率等于（）。其中μ是测量结果总体的平均值，σ是其标准偏差。 随机变量X服从正态分布N（0, 4），Φ（x）为标准正态分布的分布函数，则P{X < 1}=（） 随机变量X服从正态分布N（0, 4），Φ（x）为标准正态分布的分布函数，则P{X < c}=（） 设随机变量X服从正态分布N（，σ2）（其中σ＞0），则随着的σ增大，概率P{|X-|＜σ}（） X，Y均服从正态分布且相互独立，则X-Y服从正态分布。（ ） 某一测量值x相邻的测量值是x1和x2，其对应的修正值是△x1、△x2，则测量值x的修正值是（）。 对某一物理量x进行N次测量，测量值xi与其出现的次数Ni满足一定的规律，误差分布呈（）、（）、（）的特点。 设随机变量X服从正态分布N(μ，σ²)，则随着σ的增大，概率P(|X-μ|<σ)应该（ ） 设随机变量X服从正态分布N（μ，σ2）（其中σ>0），则随着的σ增大，概率P{|X-μ|<σ}（） 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() 如果X服从正态分布N(μ，16)，Y服从正态分布N(μ，25)。令A=P{Xμ+5}，则()。 设随机变量X在区间(0，1)内服从均匀分布，在X=x(0　　(Ⅰ)随机变量X和Y的联合概率密度；
　　(Ⅱ)Y的概率密度；
　　(Ⅲ)概率P{X+Y>1}. X服从期望为μ，标准差为σ的正态分布，概率密度函数为f（x）；那么f（x）关于直线x=μ对称，且在x=μ处取得最大值（） 中国大学MOOC: 随机变量X服从正态分布N(0, 4)，Φ(x)为标准正态分布的分布函数，则P{X< 1}= ( ). 设X服从μ＝40的Poisson分布，可以认为X近似服从正态分布。令Y=X/10，试问：是否可以认为Y也近似服从正态分布？ X服从期望为μ，标准差为σ的正态分布，概率密度函数为f（x）；期望值μ决定曲线f（x）的“陡峭”或者“扁平”程度（）