若随机变量X,Y,满足Y=-2X+1，则X与Y的相关系数为-1.

true

连续性随机变量在某一区间内取值的概率与区间的开闭无关

true

若P(AB)=P(A)P(B),则A与B相互独立

true

互斥与对立等价

false

(1).一般购买彩票是一个随机、不放回地抽取方式，第10次中奖与第100次中奖的概率是一样的吗？

解释：用全概率公式，并采用归纳法，可以得到“是”这个答案。

(1).先验概率与后验概率一定不相同。

解释：由贝叶斯公式[qquadqquadqquadqquadqquad P(A|B_i ) = frac{{P(B_i )P(A|B_i )}}{{sumlimits_{i = 1}^n {P(B_i )P(A|B_i )} }}]先验概率...

(2).一服从均匀分布的随机变量，其对应区间的概率与区间长度有关，与区间的起点位置也有关系。

解释：均匀分布的随机变量，其对应区间的概率只与区间长度有关，与区间的起点位置无关。

(1).已知((X,Y))的联合分布律为则(X)与(Y)相互独立。[qquadqquadqquad{begin{array}{c|cc}{XbackslashY}&0&1hline0&{frac{3}{10}}&{frac{3}{10}}1&{frac{3}{10}}&{frac{1}{10}}end{array}}]

解释：( frac{3}{10}=p_{11} e p_{1cdot } cdot p_{cdot 1}=frac{3}{5}cdot frac{3}{5} )

(1).某人射击直到中靶为止，已知每次射击中靶的概率为0.25。则射击次数的数学期望与方差分别为（）。

射击次数服从几何分布，参数为 ( p=0.25 )，则对应数学期望为4，方差为12。

(3).视频例子中，(X_i)与(X_j)是否独立？

解释：由 ( X_i =left{ {begin{array}{ll} 1, & mbox{第 }i mbox{ 只球与盒子配对} 0,& mbox{第 }i mbox{ 只球与盒子不配对} end{array}} rig...

(1).已知随机变量(XsimNleft({2,1}right))，(YsimNleft({-3,4}right))，且(X)与(Y)相互独立，设随机变量(Z=2X+Y-1)，则(covleft({X,Z}right))等于（）。

解释：

(1).在钻石称量中，参数(mu)的矩估计与极大似然估计是（）？

解释：正态总体参数 ( mu ) 的矩估计与极大似然估计都是 ( bar{X})。

(2).根据最小二乘法的思想，拟合直线回归方程是使（）。

解释：最小二乘法思想就是使得残差平方和 ( sumlimits_{i=1}^n {(y_i -hat {y}_i)^2} ) 达到最小或者回归平方和 ( sumlimits_{i=1}^n {(hat {y}_i -bar {y})^2} ...

(3).判断下面实例中哪一个不是相关关系（）。

解释：圆的直径与面积是函数关系，其他都是相关关系。

从概率论与数理统计观点看，当测量仅含有偶然误差时，其数学期望是它地真值。