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A．0≤φ(x)≤1
B．φ(x)在定义域内单调不减
C．1.jpg)
D．2.jpg)
设随机变量x，y相互独立，它们的分布函数为FX(x)，FY(y)，则z＝min(X，Y)的分布函数为()
A．FZ(z)＝max｛FX(z)，FY(z)｝
B．FZ(z)＝min｛FX(z)，FY(z)｝
C．FZ(z)=1－[1－FX(z)][1－FY(z)]
D．FZ(z)＝FY(z)
15．设随机变量X={0，1}和Y={0，1}相互统计独立，且它们均等概率取值。定义新随机变量Z=X★Y(模2和)，计算：
(1)H(X)、H(Y)、H(Z)、H(XY)、H(YZ)、H(XZ)以及H(XYZ)；
(2)H(X|Y)、H(X|Z)、H(Y|Z)、H(X|YZ)、H(Y|XZ)以及H(Z|XY);
(3)I(X;Y)、I(X;Z)以及I(Y;Z)；
(4)I(X;Y|Z)、I(Z;Y|X)以及/(Z;X|Y);
(5)I(XY;Z)、I(X;YZ)以及I(Y;XZ)。
设随机变量X和Y都服从N(0，1)分布，则下列叙述中正确的是()。
A．X+Y服从正态分布
B．X2+Y2～X2分布
C．X2和Y2都～X2分布
D．
分布
关于中心极限定理，下列说法正确的是()。
A．多个随机变量的平均值(仍然是一个随机变量)服从或近似服从正态分布
B．几个相互独立同分布随机变量，其共同分布不为正态分布或未知，但其均值μ和方差σ2都存在，则在n相当大的情况下，样本均值X近似服从正态分布N(μ，σ2/n)
C．无论什么分布(离散分布或连续分布，正态分布或非正态分布)，其样本均值X的分布总近似于正态分布
D．设n个分布一样的随机变量，假如其共同分布为正态分布N(μ，σ2)，则样本均值X仍为正态分布，其均值不变仍为μ，方差为σ2/n
设随机变量x和Y都服从N(0，1)分布，则下列叙述中正确的是()。
A.x+y—正态分布
B.x2+y2—x2分布
C.x2和y2都为x2分布
D.x2/y2—F分布
设X是一个离散型随机变量，则( )可作为X的概率分布．
A．p，p2(P为任意实数) B．0.1，0.2，0.3，0.4
若F(x)是连续型随机变量X的分布函数，则下面结论错误的是（）
A.F(x)≥0
B.F(x)为连续函数
C.F(x)是有界函数
D.F(x)是单调减少函数
