两个互相独立的χ2分布随机变量除以各自的自由度以后二者再相除之商所构成的随机变量的概率分布模型是（）

设随机变量X服从自由度为2的t分布，则P{ X ≥λ}=0. 05中λ的值是（） 简述两个随机变量相互独立的充分必要条件。 如果两个随机变量A和B均服从正态分布，即A=N（100，0.05），B=N（400，0.02），则随机变量A在±0.05之间分布的百分数与随机变量B在±0.02之间分布的百分数（）。 两个相互独立的随机变量的联合自信息量等于（）。 假设随机变量X服从指数分布，则随机变量Y＝min（X，2）的分布函数（　　）。 假设随机变量X服从指数分布,则随机变量Y=min{X,2}的分布函数 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、Y相互独立同分布，则D(X-2Y)= 已知随机变量X服从正态分布N(μ，σ2)，设随机变量Y=2X，那么Y服从的分布是()。 已知随机变量X服从正态分布N(μ，σ2)，设随机变量Y=2X，那么Y服从的分布是()。 已知随机变量 X 服从正态分布 X(μ，σ2)，假设随机变量 Y=2X-3，Y 服从的分布是（ ） 下面哪个条件不能得出两个随机变量X与Y的独立性?() 已知随机变量X服从正态分布N(μ，σ2)，设随机变量V=2X-3，则Y服从的分布是()。 已知随机变量X服从正态分布N(μ，σ2)，设随机变量V=2X-3，则Y服从的分布是()。 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()。 设随机变量服从参数为2的指数分布，那么随机变量的方差为 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（ ）． 假设将大量独立的随机变量相加,不论原来的随机变量是多少,它们的和会趋向于正态分布。 () 如果X和Y是两个连续的随机变量，且X和Y互相独立，则f（X,y）=g（X）h（y）。 下面哪一种分布没有“可加性”(即同一分布类型的独立随机变量之和仍然服从这种分布)?()