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正态分布N(μ, σ^2)的概率密度函数曲线是关于直线x =
在正态分布下，随机变量X的取值落在(μ - 2σ, μ + 2σ)内的概率约为：
在正态分布下，随机变量X的取值小于均值μ的概率是
若随机变量X服从泊松分布P(λ)，且P(X = 0) = P(X = 1)，则λ = ：
若随机变量X服从泊松分布P(λ)，且P(X = 1) = P(X = 2)，则λ =
若随机变量X服从二项分布B(n, p)，且E(X) = 10，D(X) = 8，则p =
设随机变量X和Y的联合概率密度函数为f(x, y)，若f(x, y) = f(-x, -y)，则X和Y：
随机变量X的期望E(X)是X的
设随机变量X服从均匀分布U(a, b)，且a < b，则P(X = (a + b) / 2) = ：
在二项分布B(n, p)中，如果n增加，p保持不变，则D(X)将：
设随机变量X的概率分布列为P{X = k} = ak^2 (k = 1, 2, 3)，则a = ：
若随机变量X服从二项分布B(n, p)，且E(X) = 2，D(X) = 1，则n和p的值分别为：
某产品的合格率为98％，现随机抽取5件该产品进行检查，则至少有1件是次品的概率为：
设随机事件A发生的概率为0.5，事件B发生的概率为0.3，且事件A和B相互独立，则事件A和B同时发生的概率为：
在二项分布B(n, p)中，如果p增加，n保持不变，则E(X)将：
从总体中抽取样本时，如果总体各单位之间差异较小，且希望样本能够代表总体，应采用的抽样方法是：
设随机变量X的概率分布列为P{X = k} = C_4^k ＊ (1/2)^k ＊ (1/2)^(4-k) (k = 0, 1, 2, 3, 4)，则X服从：
设随机变量X的概率分布列为P{X = k} = (1/3)^k (k = 1, 2, 3)，则P{X = 2} = ：
某工厂生产的产品中，次品率为1％，现随机抽取1000件产品进行检查，则发现次品的个数最可能接近
在简单随机抽样中，如果总体容量为N，样本容量为n，且希望每个个体被抽中的概率相等，则：

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