已知函数f ( x ) = ∫ 0 x e t 2 sin t d t f(x)=\int_{0}^{x} e^{t^2} \sin t dt f ( x ) = ∫ 0 x e t 2 sin t d t ,g ( x ) = ∫ 0 x e t 2 d t ⋅ sin 2 x g(x)=\int_{0}^{x} e^{t^2} dt \cdot \sin^2 x g ( x ) = ∫ 0 x e t 2 d t ⋅ sin 2 x ,则()
(A) x = 0 x=0 x = 0 是f ( x ) f(x) f ( x ) 的极值点,也是g ( x ) g(x) g ( x ) 的极值点
(B) x = 0 x=0 x = 0 是f ( x ) f(x) f ( x ) 的极值点,( 0 , 0 ) (0,0) ( 0 , 0 ) 是曲线y = g ( x ) y=g(x) y = g ( x ) 的拐点
(C) x = 0 x=0 x = 0 是f ( x ) f(x) f ( x ) 的极值点,( 0 , 0 ) (0,0) ( 0 , 0 ) 是曲线y = f ( x ) y=f(x) y = f ( x ) 的拐点
(D) ( 0 , 0 ) (0,0) ( 0 , 0 ) 是曲线y = f ( x ) y=f(x) y = f ( x ) 的拐点,也是曲线y = g ( x ) y=g(x) y = g ( x ) 的拐点
已知级数:( 1 ) ∑ n = 1 ∞ sin n 3 π n 2 + 1 (1) \sum_{n=1}^{\infty} \sin \frac{n^3 \pi}{n^2+1} ( 1 ) ∑ n = 1 ∞ sin n 2 + 1 n 3 π ;( 2 ) ∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n ( 1 n 2 3 − tan 1 n 2 3 ) (2) \sum_{n=1}^{\infty} (-1)^n \left( \frac{1}{\sqrt[3]{n^2}} - \tan \frac{1}{\sqrt[3]{n^2}} \right) ( 2 ) ∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n ( 3 n 2 1 − tan 3 n 2 1 ) ,则()
(A) ①与②均条件收敛
(B) ①条件收敛,②绝对收敛
(C) ①绝对收敛,②条件收敛
(D) ①与②均绝对收敛
设函数f ( x ) f(x) f ( x ) 在区间[ 0 , + ∞ ) [0,+\infty) [ 0 , + ∞ ) 上可导,则()
(A) 当lim x → + ∞ f ( x ) \lim_{x \to +\infty} f(x) lim x → + ∞ f ( x ) 存在时,lim x → + ∞ f ′ ( x ) \lim_{x \to +\infty} f'(x) lim x → + ∞ f ′ ( x ) 存在
(B) 当lim x → + ∞ f ′ ( x ) \lim_{x \to +\infty} f'(x) lim x → + ∞ f ′ ( x ) 存在时,lim x → + ∞ f ( x ) \lim_{x \to +\infty} f(x) lim x → + ∞ f ( x ) 存在
(C) 当lim x → + ∞ ∫ 0 x f ( t ) d t x \lim_{x \to +\infty} \frac{\int_{0}^{x} f(t) dt}{x} lim x → + ∞ x ∫ 0 x f ( t ) d t 存在时,lim x → + ∞ f ( x ) \lim_{x \to +\infty} f(x) lim x → + ∞ f ( x ) 存在
(D) 当lim x → + ∞ f ( x ) \lim_{x \to +\infty} f(x) lim x → + ∞ f ( x ) 存在时,lim x → + ∞ ∫ 0 x f ( t ) d t x \lim_{x \to +\infty} \frac{\int_{0}^{x} f(t) dt}{x} lim x → + ∞ x ∫ 0 x f ( t ) d t 存在
设函数f ( x , y ) f(x,y) f ( x , y ) 连续,则∫ − 2 2 d x ∫ 4 − x 2 4 f ( x , y ) d y = \int_{-2}^{2} dx \int_{4-x^2}^{4} f(x,y) dy= ∫ − 2 2 d x ∫ 4 − x 2 4 f ( x , y ) d y = ()
(A) ∫ 0 4 [ ∫ − 2 − 4 − y f ( x , y ) d x + ∫ 4 − y 2 f ( x , y ) d x ] d y \int_{0}^{4} \left[ \int_{-2}^{-\sqrt{4-y}} f(x,y) dx + \int_{\sqrt{4-y}}^{2} f(x,y) dx \right] dy ∫ 0 4 [ ∫ − 2 − 4 − y f ( x , y ) d x + ∫ 4 − y 2 f ( x , y ) d x ] d y
(B) ∫ 0 4 [ ∫ − 2 4 − y f ( x , y ) d x + ∫ 4 − y 2 f ( x , y ) d x ] d y \int_{0}^{4} \left[ \int_{-2}^{\sqrt{4-y}} f(x,y) dx + \int_{\sqrt{4-y}}^{2} f(x,y) dx \right] dy ∫ 0 4 [ ∫ − 2 4 − y f ( x , y ) d x + ∫ 4 − y 2 f ( x , y ) d x ] d y
(C) ∫ 0 4 [ ∫ − 2 − 4 − y f ( x , y ) d x + ∫ 2 4 − y f ( x , y ) d x ] d y \int_{0}^{4} \left[ \int_{-2}^{-\sqrt{4-y}} f(x,y) dx + \int_{2}^{\sqrt{4-y}} f(x,y) dx \right] dy ∫ 0 4 [ ∫ − 2 − 4 − y f ( x , y ) d x + ∫ 2 4 − y f ( x , y ) d x ] d y
(D) 2 ∫ 0 4 d y [ ∫ 4 − y 2 f ( x , y ) d x 2 \int_{0}^{4} dy \left[ \int_{\sqrt{4-y}}^{2} f(x,y) dx \right. 2 ∫ 0 4 d y [ ∫ 4 − y 2 f ( x , y ) d x
二次型f ( x 1 , x 2 , x 3 ) = x 1 2 + 2 x 1 x 2 + 2 x 1 x 3 f(x_1,x_2,x_3)=x_1^2+2x_1x_2+2x_1x_3 f ( x 1 , x 2 , x 3 ) = x 1 2 + 2 x 1 x 2 + 2 x 1 x 3 的正惯性指数为()
(A) 0
(B) 1
(C) 2
(D) 3
设α 1 , α 2 , α 3 , α 4 \alpha_1,\alpha_2,\alpha_3,\alpha_4 α 1 , α 2 , α 3 , α 4 是n n n 维向量,α 1 , α 2 \alpha_1,\alpha_2 α 1 , α 2 线性无关,α 1 , α 2 , α 3 \alpha_1,\alpha_2,\alpha_3 α 1 , α 2 , α 3 线性相关,且α 1 + α 2 + α 4 = 0 \alpha_1+\alpha_2+\alpha_4=0 α 1 + α 2 + α 4 = 0 ,在空间直角坐标系O − x y z O-xyz O − x yz 中,关于x , y , z x,y,z x , y , z 的方程组x α 1 + y α 2 + z α 3 = α 4 x\alpha_1+y\alpha_2+z\alpha_3=\alpha_4 x α 1 + y α 2 + z α 3 = α 4 的几何图形是()
(A) 过原点的一个平面
(B) 过原点的一条直线
(C) 不过原点的一个平面
(D) 不过原点的一条直线
设n n n 阶矩阵A , B , C A,B,C A , B , C 满足r ( A ) + r ( B ) + r ( C ) = r ( A B C ) + 2 n r(A)+r(B)+r(C)=r(ABC)+2n r ( A ) + r ( B ) + r ( C ) = r ( A BC ) + 2 n ,给出下列四个结论:①r ( A B C ) + n = r ( A B ) + r ( C ) r(ABC)+n=r(AB)+r(C) r ( A BC ) + n = r ( A B ) + r ( C ) ;②r ( A B ) + n = r ( A ) + r ( B ) r(AB)+n=r(A)+r(B) r ( A B ) + n = r ( A ) + r ( B ) ;③r ( A ) = r ( B ) = r ( C ) = n r(A)=r(B)=r(C)=n r ( A ) = r ( B ) = r ( C ) = n ;④r ( A B ) = r ( B C ) = n r(AB)=r(BC)=n r ( A B ) = r ( BC ) = n ,其中正确的选项是()
(A) ①②
(B) ①③
(C) ②④
(D) ③④
设二维随机变量( X , Y ) (X,Y) ( X , Y ) 服从正态分布N ( 0 , 0 ; 1 , 1 ; ρ ) N(0,0;1,1;\rho) N ( 0 , 0 ; 1 , 1 ; ρ ) ,其中ρ ∈ ( − 1 , 1 ) \rho \in (-1,1) ρ ∈ ( − 1 , 1 ) ,若a , b a,b a , b 为满足a 2 + b 2 = 1 a^2+b^2=1 a 2 + b 2 = 1 的任意实数,则D ( a X + b Y ) D(aX+bY) D ( a X + bY ) 的最大值为()
(A) 1
(B) 2
(C) 1 + ∣ ρ ∣ 1+|\rho| 1 + ∣ ρ ∣
(D) 1 + ρ 2 1+\rho^2 1 + ρ 2
设X 1 , X 2 , … , X 20 X_1,X_2,\dots,X_{20} X 1 , X 2 , … , X 20 是来自总体B ( 1 , 0.1 ) B(1,0.1) B ( 1 , 0.1 ) 的简单随机样本,令T = ∑ i = 1 20 X i T=\sum_{i=1}^{20} X_i T = ∑ i = 1 20 X i ,利用泊松分布近似表示二项分布的方法可得P { T ≤ 1 } ≈ P\{T \leq 1\} \approx P { T ≤ 1 } ≈ ()
(A) 1 e 2 \frac{1}{e^2} e 2 1
(B) 2 e 2 \frac{2}{e^2} e 2 2
(C) 3 e 2 \frac{3}{e^2} e 2 3
(D) 4 e 2 \frac{4}{e^2} e 2 4
设x 1 , x 2 , … , x n x_1,x_2,\dots,x_n x 1 , x 2 , … , x n 为来自正态总体N ( μ , 2 ) N(\mu,2) N ( μ , 2 ) 的简单随机样本,记X ‾ = 1 n ∑ i = 1 n x i \overline{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i X = n 1 ∑ i = 1 n x i ,Z α Z_{\alpha} Z α 表示标准正态分布的上侧α \alpha α 分位数,假设检验问题:H 0 : μ ≤ 1 H_0:\mu \leq 1 H 0 : μ ≤ 1 ,H 1 : μ > 1 H_1:\mu>1 H 1 : μ > 1 的显著性水平为α \alpha α 的检验的拒绝域为()
(A) { ( x 1 , x 2 , … , x n ) ∣ X ‾ > 1 + 2 n Z α } \left\{ (x_1,x_2,\dots,x_n) \mid \overline{X}>1+\frac{2}{n}Z_{\alpha} \right\} { ( x 1 , x 2 , … , x n ) ∣ X > 1 + n 2 Z α }
(D) { ( x 1 , x 2 , … , x n ) ∣ X ‾ > 1 + 2 n Z α } \left\{ (x_1,x_2,\dots,x_n) \mid \overline{X}>1+\sqrt{\frac{2}{n}}Z_{\alpha} \right\} { ( x 1 , x 2 , … , x n ) ∣ X > 1 + n 2 Z α }
lim x → 0 + x x − 1 ln x ⋅ ln ( 1 − x ) = \lim_{x \to 0^+} \frac{x^x - 1}{\ln x \cdot \ln (1-x)}= lim x → 0 + l n x ⋅ l n ( 1 − x ) x x − 1 =
已知函数f ( x ) = { 0 , 0 ≤ x l t ; 1 2 x 2 , 1 2 ≤ x ≤ 1 f(x)=\begin{cases}0, & 0 \leq x<\frac{1}{2} \\ x^2, & \frac{1}{2} \leq x \leq 1\end{cases} f ( x ) = { 0 , x 2 , 0 ≤ x 2 1 ≤ x ≤ 1 lt ; 2 1 的傅里叶级数为∑ n = 1 ∞ b n sin n π x \sum_{n=1}^{\infty} b_n \sin n\pi x ∑ n = 1 ∞ b n sin nπ x ,和函数为S ( x ) S(x) S ( x ) ,则S ( − 7 2 ) = S\left(-\frac{7}{2}\right)= S ( − 2 7 ) =
已知函数U ( x , y , z ) = x y 2 z 3 U(x,y,z)=xy^2z^3 U ( x , y , z ) = x y 2 z 3 ,向量n = ( 2 , 2 , − 1 ) \boldsymbol{n}=(2,2,-1) n = ( 2 , 2 , − 1 ) ,则∂ U ∂ n ∣ ( 1 , 1 , 1 ) = \frac{\partial U}{\partial \boldsymbol{n}} \big|_{(1,1,1)}= ∂ n ∂ U ( 1 , 1 , 1 ) =
已知有向曲线L L L 是沿抛物线y = 1 − x 2 y=1-x^2 y = 1 − x 2 从点( 1 , 0 ) (1,0) ( 1 , 0 ) 到( − 1 , 0 ) (-1,0) ( − 1 , 0 ) 的段,则曲线积分∫ L ( y + cos x ) d x + ( 2 x + cos y ) d y = \int_{L} (y+\cos x)dx + (2x+\cos y)dy= ∫ L ( y + cos x ) d x + ( 2 x + cos y ) d y =
设矩阵A = ( 4 2 − 3 a 3 − 4 b 5 − 7 ) A=\begin{pmatrix} 4 & 2 & -3 \\ a & 3 & -4 \\ b & 5 & -7 \end{pmatrix} A = 4 a b 2 3 5 − 3 − 4 − 7 ,若方程组A 2 X = 0 A^2X=0 A 2 X = 0 与A X = 0 AX=0 A X = 0 不同解,则
设A , B A,B A , B 为两个不同随机事件,且相互独立,已知P ( A ) = 2 P ( B ) P(A)=2P(B) P ( A ) = 2 P ( B ) ,P ( A ∪ B ) = 5 8 P(A \cup B)=\frac{5}{8} P ( A ∪ B ) = 8 5 ,则A , B A,B A , B 中至少有一个发生的条件下,A , B A,B A , B 中恰好有一个发生的概率为
计算∫ 0 1 1 ( x + 1 ) ( x 2 − 2 x + 2 ) d x \int_{0}^{1} \frac{1}{(x+1)(x^2-2x+2)} dx ∫ 0 1 ( x + 1 ) ( x 2 − 2 x + 2 ) 1 d x
已知函数f ( u ) f(u) f ( u ) 在区间( 0 , + ∞ ) (0,+\infty) ( 0 , + ∞ ) 内具有二阶导数,记g ( x , y ) = f ( x y ) g(x,y)=f\left( \frac{x}{y} \right) g ( x , y ) = f ( y x ) ,若g ( x , y ) g(x,y) g ( x , y ) 满足x 2 ∂ 2 g ∂ x 2 + x y ∂ 2 g ∂ x ∂ y + y 2 ∂ 2 g ∂ y 2 = 1 x^2 \frac{\partial^2 g}{\partial x^2} + xy \frac{\partial^2 g}{\partial x \partial y} + y^2 \frac{\partial^2 g}{\partial y^2}=1 x 2 ∂ x 2 ∂ 2 g + x y ∂ x ∂ y ∂ 2 g + y 2 ∂ y 2 ∂ 2 g = 1 ,且g ( x , x ) = 1 g(x,x)=1 g ( x , x ) = 1 ,∂ g ∂ x ∣ ( x , x ) = 2 x \left. \frac{\partial g}{\partial x} \right|_{(x,x)}=\frac{2}{x} ∂ x ∂ g ( x , x ) = x 2 ,求f ( u ) f(u) f ( u )
设函数f ( x ) f(x) f ( x ) 在区间( a , b ) (a,b) ( a , b ) 内可导,证明:导函数f ′ ( x ) f'(x) f ′ ( x ) 在( a , b ) (a,b) ( a , b ) 内严格单调增加的充分必要条件是:对( a , b ) (a,b) ( a , b ) 内任意的x 1 , x 2 , x 3 x_1,x_2,x_3 x 1 , x 2 , x 3 ,当x 1 < x 2 < x 3 x_1<x_2<x_3 x 1 < x 2 < x 3 时,\frac{f(x_2)-f(x_1)}{x_2-x_1} < \frac{f(x_3)-f(x_2)}{x_3-x_2}
设Σ \Sigma Σ 是由直线{ x = 0 y = 0 \begin{cases} x=0 \\ y=0 \end{cases} { x = 0 y = 0 绕直线{ x = t y = t z = t \begin{cases} x=t \\ y=t \\ z=t \end{cases} ⎩ ⎨ ⎧ x = t y = t z = t (t t t 为参数)旋转一周得到的曲面,Σ 1 \Sigma_1 Σ 1 为Σ \Sigma Σ 介于平面x + y + z = 0 x+y+z=0 x + y + z = 0 与x + y + z = 1 x+y+z=1 x + y + z = 1 之间部分的外侧,计算曲面积分∬ Σ 1 x d y d z + ( y + 1 ) d z d x + ( z + 2 ) d x d y \iint_{\Sigma_1} xdydz + (y+1)dzdx + (z+2)dxdy ∬ Σ 1 x d y d z + ( y + 1 ) d z d x + ( z + 2 ) d x d y
设矩阵A = ( 0 − 1 2 − 1 0 2 − 1 − 1 a ) A=\begin{pmatrix} 0 & -1 & 2 \\ -1 & 0 & 2 \\ -1 & -1 & a \end{pmatrix} A = 0 − 1 − 1 − 1 0 − 1 2 2 a ,已知1 1 1 是A A A 的特征多项式的重根
(1) 求a a a 的值
(2) 求所有满足A α = α + β A\alpha=\alpha+\beta A α = α + β ,A 2 α = α + 2 β A^2\alpha=\alpha+2\beta A 2 α = α + 2 β 的非零列向量α , β \alpha,\beta α , β
投保人的损失事件发生时,保险公司的赔付额Y Y Y 与投保人的损失额X X X 的关系为Y = { 0 , X ≤ 100 X − 100 , X > 100 Y=\begin{cases}0, & X \leq 100 \\ X-100, & X>100\end{cases} Y = { 0 , X − 100 , X ≤ 100 X > 100 ,设损失事件发生时,投保人的损失额X X X 的概率密度为f ( x ) = { 2 × 100 2 ( 100 + x ) 3 , x > 0 0 , x ≤ 0 f(x)=\begin{cases}\frac{2 \times 100^2}{(100+x)^3}, & x>0 \\ 0, & x \leq 0\end{cases} f ( x ) = { ( 100 + x ) 3 2 × 10 0 2 , 0 , x > 0 x ≤ 0
(1) 求P { Y > 0 } P\{Y>0\} P { Y > 0 } 及E ( Y ) E(Y) E ( Y )
(2) 这种损失事件在一年内发生的次数记为N N N ,保险公司在一年内就这种损失事件产生的理赔次数记为M M M ,假设N N N 服从参数为8的泊松分布,在N = n ( n ≥ 1 ) N=n(n \geq 1) N = n ( n ≥ 1 ) 的条件下,M M M 服从二项分布B ( n , P ) B(n,P) B ( n , P ) ,其中P = P { Y > 0 } P=P\{Y>0\} P = P { Y > 0 } ,求M M M 的概率分布
已知函数f ( x ) = ∫ 0 x e cos t d t f(x)=\int_{0}^{x} e^{\cos t} dt f ( x ) = ∫ 0 x e c o s t d t ,g ( x ) = ∫ 0 sin x e t 2 d t g(x)=\int_{0}^{\sin x} e^{t^2} dt g ( x ) = ∫ 0 s i n x e t 2 d t ,则()
(A) f ( x ) f(x) f ( x ) 为奇函数,g ( x ) g(x) g ( x ) 为偶函数
(B) f ( x ) f(x) f ( x ) 为偶函数,g ( x ) g(x) g ( x ) 为奇函数
(C) f ( x ) f(x) f ( x ) 与g ( x ) g(x) g ( x ) 均为奇函数
(D) f ( x ) f(x) f ( x ) 与g ( x ) g(x) g ( x ) 均为偶函数
设P = P ( x , y , z ) P=P(x,y,z) P = P ( x , y , z ) ,Q = Q ( x , y , z ) Q=Q(x,y,z) Q = Q ( x , y , z ) 均为连续函数,Σ \Sigma Σ 为曲面z = 1 − x 2 − y 2 ( x ≥ 0 , y ≥ 0 ) z=\sqrt{1-x^2-y^2}(x \geq 0,y \geq 0) z = 1 − x 2 − y 2 ( x ≥ 0 , y ≥ 0 ) 的上侧,则∬ Σ P d y d z + Q d z d x = \iint_{\Sigma} Pdydz + Qdzdx= ∬ Σ P d y d z + Q d z d x = ()
(A) ∬ Σ ( x z P + y z Q ) d x d y \iint_{\Sigma} \left( \frac{x}{z}P + \frac{y}{z}Q \right) dxdy ∬ Σ ( z x P + z y Q ) d x d y
(B) ∬ Σ ( − x z P + y z Q ) d x d y \iint_{\Sigma} \left( -\frac{x}{z}P + \frac{y}{z}Q \right) dxdy ∬ Σ ( − z x P + z y Q ) d x d y
(C) ∬ Σ ( x z P − y z Q ) d x d y \iint_{\Sigma} \left( \frac{x}{z}P - \frac{y}{z}Q \right) dxdy ∬ Σ ( z x P − z y Q ) d x d y
(D) ∬ Σ ( − x z P − y z Q ) d x d y \iint_{\Sigma} \left( -\frac{x}{z}P - \frac{y}{z}Q \right) dxdy ∬ Σ ( − z x P − z y Q ) d x d y
已知幂级数∑ n = 0 ∞ a n x n \sum_{n=0}^{\infty} a_n x^n ∑ n = 0 ∞ a n x n 的和函数为ln ( 2 + x ) \ln(2+x) ln ( 2 + x ) ,则∑ n = 0 ∞ n a 2 n = \sum_{n=0}^{\infty} n a_{2n}= ∑ n = 0 ∞ n a 2 n = ()
(A) − 1 6 -\frac{1}{6} − 6 1
(B) − 1 3 -\frac{1}{3} − 3 1
(C) 1 6 \frac{1}{6} 6 1
(D) 1 3 \frac{1}{3} 3 1
设函数f ( x ) f(x) f ( x ) 在区间( − 1 , 1 ) (-1,1) ( − 1 , 1 ) 内有定义,lim x → 0 f ( x ) = 0 \lim_{x \to 0} f(x)=0 lim x → 0 f ( x ) = 0 ,则()
(A) 当lim x → 0 f ( x ) x = m \lim_{x \to 0} \frac{f(x)}{x}=m lim x → 0 x f ( x ) = m 时,f ′ ( 0 ) = m f'(0)=m f ′ ( 0 ) = m
(B) 当f ′ ( 0 ) = m f'(0)=m f ′ ( 0 ) = m 时,lim x → 0 f ( x ) x = m \lim_{x \to 0} \frac{f(x)}{x}=m lim x → 0 x f ( x ) = m
(C) 当lim x → 0 f ′ ( x ) = m \lim_{x \to 0} f'(x)=m lim x → 0 f ′ ( x ) = m 时,f ′ ( 0 ) = m f'(0)=m f ′ ( 0 ) = m
(D) 当f ′ ( 0 ) = m f'(0)=m f ′ ( 0 ) = m 时,lim x → 0 f ′ ( x ) = m \lim_{x \to 0} f'(x)=m lim x → 0 f ′ ( x ) = m
在空间直角坐标系O − x y z O-xyz O − x yz 中,三张平面π i : a i x + b i y + c i z = d i ( i = 1 , 2 , 3 ) \pi_i:a_ix+b_iy+c_iz=d_i(i=1,2,3) π i : a i x + b i y + c i z = d i ( i = 1 , 2 , 3 ) 位置关系如图所示,记α i = ( a i , b i , c i ) \alpha_i=(a_i,b_i,c_i) α i = ( a i , b i , c i ) ,β i = ( a i , b i , c i , d i ) \beta_i=(a_i,b_i,c_i,d_i) β i = ( a i , b i , c i , d i ) ,r ( α 1 α 2 α 3 ) = m r\begin{pmatrix} \alpha_1 \\ \alpha_2 \\ \alpha_3 \end{pmatrix}=m r α 1 α 2 α 3 = m ,r ( β 1 β 2 β 3 ) = n r\begin{pmatrix} \beta_1 \\ \beta_2 \\ \beta_3 \end{pmatrix}=n r β 1 β 2 β 3 = n ,则()
(A) m = 1 , n = 2 m=1,n=2 m = 1 , n = 2
(B) m = n = 2 m=n=2 m = n = 2
(C) m = 2 , n = 3 m=2,n=3 m = 2 , n = 3
(D) m = n = 3 m=n=3 m = n = 3
设向量α 1 = ( a 1 − 1 1 ) \alpha_1=\begin{pmatrix} a \\ 1 \\ -1 \\ 1 \end{pmatrix} α 1 = a 1 − 1 1 ,α 2 = ( 1 1 b ) \alpha_2=\begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ b \end{pmatrix} α 2 = 1 1 b ,α 3 = ( 1 a − 1 1 ) \alpha_3=\begin{pmatrix} 1 \\ a \\ -1 \\ 1 \end{pmatrix} α 3 = 1 a − 1 1 ,α 1 , α 2 , α 3 \alpha_1,\alpha_2,\alpha_3 α 1 , α 2 , α 3 线性相关,且其中任意两个向量均线性无关,则()
(A) a = 1 , b ≠ − 1 a=1,b \neq -1 a = 1 , b = − 1
(B) a = 1 , b = − 1 a=1,b=-1 a = 1 , b = − 1
(C) a ≠ − 2 , b = 2 a \neq -2,b=2 a = − 2 , b = 2
(D) − 2 + 6 -2+\sqrt{6} − 2 + 6
设A A A 是秩为2的3阶矩阵,α \alpha α 是满足A α = 0 A\alpha=0 A α = 0 的非零向量,若对满足β T α = 0 \beta^T\alpha=0 β T α = 0 的任意向量β \beta β ,均有A β = β A\beta=\beta A β = β ,则()
(A) A 3 A^3 A 3 的迹为2
(B) A 3 A^3 A 3 的迹为5
(C) A 5 A^5 A 5 的迹为7
(D) A 5 A^5 A 5 的迹为9
设随机变量X X X 与Y Y Y 相互独立,X ∼ N ( 0 , 2 ) X \sim N(0,2) X ∼ N ( 0 , 2 ) ,Y ∼ N ( − 2 , 2 ) Y \sim N(-2,2) Y ∼ N ( − 2 , 2 ) ,若P { 2 X + Y < a } = P { X > Y } P\{2X+Y<a\}=P\{X>Y\} P { 2 X + Y < a } = P { X > Y } ,则a = a= a = ()
(A) − 2 − 10 -2-\sqrt{10} − 2 − 10
(B) − 2 + 10 -2+\sqrt{10} − 2 + 10
(C) − 2 − 6 -2-\sqrt{6} − 2 − 6
(D) − 2 + 6 -2+\sqrt{6} − 2 + 6
设随机变量X X X 的概率密度为f ( x ) = { 2 ( 1 − x ) , 0 < x l t ; 1 0 , 其他 f(x)=\begin{cases}2(1-x), & 0<x<1 \\ 0, & \text{其他}\end{cases} f ( x ) = { 2 ( 1 − x ) , 0 , 0 < x 其他 lt ; 1 ,在X = x X=x X = x 的条件下,Y Y Y 在区间( x , 1 ) (x,1) ( x , 1 ) 上服从均匀分布,则cov ( X , Y ) = \text{cov}(X,Y)= cov ( X , Y ) = ()
(A) − 1 36 -\frac{1}{36} − 36 1
(B) − 1 72 -\frac{1}{72} − 72 1
(C) 1 72 \frac{1}{72} 72 1
(D) 1 36 \frac{1}{36} 36 1
设随机变量X X X 和Y Y Y 相互独立,且都服从参数为λ \lambda λ 的指数分布,令Z = ∣ X − Y ∣ Z=|X-Y| Z = ∣ X − Y ∣ ,则下列与Z Z Z 服从同一分布的是()
(A) X X X
(B) X + Y 2 \frac{X+Y}{2} 2 X + Y
(C) X + Y X+Y X + Y
(D) X Y XY X Y
已知平面区域D = { ( x , y ) ∣ 1 − y 2 ≤ x ≤ 1 , − 1 ≤ y ≤ 1 } D=\{(x,y) \mid \sqrt{1-y^2} \leq x \leq 1,-1 \leq y \leq 1\} D = {( x , y ) ∣ 1 − y 2 ≤ x ≤ 1 , − 1 ≤ y ≤ 1 } ,计算∬ D x x 2 + y 2 d σ \iint_{D} \frac{x}{\sqrt{x^2+y^2}} d\sigma ∬ D x 2 + y 2 x d σ
设f ( x , y ) = x 3 + y 3 − ( x + y ) 2 + 3 f(x,y)=x^3+y^3-(x+y)^2+3 f ( x , y ) = x 3 + y 3 − ( x + y ) 2 + 3 ,曲面z = f ( x , y ) z=f(x,y) z = f ( x , y ) 在( 1 , 1 , 1 ) (1,1,1) ( 1 , 1 , 1 ) 处的切平面为T T T ,T T T 与三个坐标面所围有界区域在x o y xoy x oy 面的投影为D D D
(1) 求T T T 的方程
(2) 求f ( x , y ) f(x,y) f ( x , y ) 在D D D 上的最大值和最小值
设f ( x ) f(x) f ( x ) 二阶可导,f ′ ( 0 ) = f ′ ( 1 ) f'(0)=f'(1) f ′ ( 0 ) = f ′ ( 1 ) ,∣ f ′ ′ ( x ) ∣ ≤ 1 |f''(x)| \leq 1 ∣ f ′′ ( x ) ∣ ≤ 1 ,证明:
(1) ∣ f ( x ) − f ( 0 ) ( 1 − x ) − f ( 1 ) x ∣ ≤ x ( 1 − x ) 2 |f(x)-f(0)(1-x)-f(1)x| \leq \frac{x(1-x)}{2} ∣ f ( x ) − f ( 0 ) ( 1 − x ) − f ( 1 ) x ∣ ≤ 2 x ( 1 − x )
(2) ∣ ∫ 0 1 f ( x ) d x − f ( 0 ) + f ( 1 ) 2 ∣ ≤ 1 12 \left| \int_{0}^{1} f(x)dx - \frac{f(0)+f(1)}{2} \right| \leq \frac{1}{12} ∫ 0 1 f ( x ) d x − 2 f ( 0 ) + f ( 1 ) ≤ 12 1
已知有向曲线L L L 为球面x 2 + y 2 + z 2 = 2 x x^2+y^2+z^2=2x x 2 + y 2 + z 2 = 2 x 与平面2 x − z − 1 = 0 2x-z-1=0 2 x − z − 1 = 0 的交线,从z z z 轴正向往z z z 轴负向看去为逆时针方向,计算曲线积分∫ L ( 6 x y z − y z 2 ) d x + 2 x 2 z d y + x y z d z \int_{L} (6xyz-yz^2)dx + 2x^2zdy + xyzdz ∫ L ( 6 x yz − y z 2 ) d x + 2 x 2 z d y + x yz d z
已知数列{ x n } , { y n } , { z n } \{x_n\},\{y_n\},\{z_n\} { x n } , { y n } , { z n } 满足x 0 = − 1 , y 0 = 0 , z 0 = 2 x_0=-1,y_0=0,z_0=2 x 0 = − 1 , y 0 = 0 , z 0 = 2 ,且{ x n = − 2 x n − 1 + 2 z n − 1 y n = − 2 y n − 1 − 2 z n − 1 z n = − 6 x n − 1 − 3 y n − 1 + 3 z n − 1 \begin{cases} x_n=-2x_{n-1}+2z_{n-1} \\ y_n=-2y_{n-1}-2z_{n-1} \\ z_n=-6x_{n-1}-3y_{n-1}+3z_{n-1} \end{cases} ⎩ ⎨ ⎧ x n = − 2 x n − 1 + 2 z n − 1 y n = − 2 y n − 1 − 2 z n − 1 z n = − 6 x n − 1 − 3 y n − 1 + 3 z n − 1 ,α n = ( x n y n z n ) \alpha_n=\begin{pmatrix} x_n \\ y_n \\ z_n \end{pmatrix} α n = x n y n z n ,α n = A α n − 1 \alpha_n=A\alpha_{n-1} α n = A α n − 1 ,求A n A^n A n 及x n , y n , z n ( n = 1 , 2 , … ) x_n,y_n,z_n(n=1,2,\dots) x n , y n , z n ( n = 1 , 2 , … )
设总体X ∼ U ( 0 , θ ) X \sim U(0,\theta) X ∼ U ( 0 , θ ) ,θ \theta θ 未知,X 1 , X 2 , … , X n X_1,X_2,\dots,X_n X 1 , X 2 , … , X n 为简单随机样本,X ( n ) = max ( X 1 , X 2 , … , X n ) X_{(n)}=\max(X_1,X_2,\dots,X_n) X ( n ) = max ( X 1 , X 2 , … , X n ) ,T c = c X ( n ) T_c=cX_{(n)} T c = c X ( n )
(1) 求c c c ,使得T c T_c T c 为θ \theta θ 的无偏估计
(2) 记h ( c ) = E ( T c − θ ) 2 h(c)=E(T_c-\theta)^2 h ( c ) = E ( T c − θ ) 2 ,求c c c 使得h ( c ) h(c) h ( c ) 取最小值
曲线y = x ln ( e + 1 x − 1 ) y=x\ln\left(e+\frac{1}{x-1}\right) y = x ln ( e + x − 1 1 ) 的斜渐近线方程为()
A. y = x + e y=x+e y = x + e
B. y = x + 1 e y=x+\frac{1}{e} y = x + e 1
C. y = x y=x y = x
D. y = x − 1 e y=x-\frac{1}{e} y = x − e 1
若微分方程y ′ ′ + a y ′ + b y = 0 y''+ay'+by=0 y ′′ + a y ′ + b y = 0 的解在( − ∞ , + ∞ ) (-\infty,+\infty) ( − ∞ , + ∞ ) 上有界,则()
A. a<0,b>0
B. a > 0 , b > 0 a>0,b>0 a > 0 , b > 0
C. a = 0 , b > 0 a=0,b>0 a = 0 , b > 0
D. a=0,b<0
设函数y = f ( x ) y=f(x) y = f ( x ) 由{ x = 2 t + ∣ t ∣ y = ∣ t ∣ sin t \begin{cases}x=2t+|t| \\ y=|t|\sin t\end{cases} { x = 2 t + ∣ t ∣ y = ∣ t ∣ sin t 确定,则()
A. f ( x ) f(x) f ( x ) 连续,f ′ ( 0 ) f'(0) f ′ ( 0 ) 不存在
B. f ′ ( 0 ) f'(0) f ′ ( 0 ) 存在,f ′ ( x ) f'(x) f ′ ( x ) 在x = 0 x=0 x = 0 处不连续
C. f ′ ( x ) f'(x) f ′ ( x ) 连续,f ′ ′ ( 0 ) f''(0) f ′′ ( 0 ) 不存在
D. f ′ ′ ( 0 ) f''(0) f ′′ ( 0 ) 存在,f ′ ( x ) f'(x) f ′ ( x ) 在x = 0 x=0 x = 0 处不连续
已知a n < b n ( n = 1 , 2 , … ) a_n<b_n(n=1,2,\dots) a n < b n ( n = 1 , 2 , … ) ,若级数∑ n = 1 ∞ a n \sum_{n=1}^{\infty}a_n ∑ n = 1 ∞ a n 与∑ n = 1 ∞ b n \sum_{n=1}^{\infty}b_n ∑ n = 1 ∞ b n 均收敛,则“∑ n = 1 ∞ a n \sum_{n=1}^{\infty}a_n ∑ n = 1 ∞ a n 绝对收敛”是“∑ n = 1 ∞ b n \sum_{n=1}^{\infty}b_n ∑ n = 1 ∞ b n 绝对收敛”的()
A. 充分必要条件
B. 充分不必要条件
C. 必要不充分条件
D. 既不充分也不必要条件
已知A , B , C A,B,C A , B , C 满足A B C = O ABC=O A BC = O ,记r ( O A B C E E ) = r 1 r\begin{pmatrix} O & ABC \\ E & E \end{pmatrix}=r_1 r ( O E A BC E ) = r 1 ,r ( A B C O E ) = r 2 r\begin{pmatrix} AB & C \\ O & E \end{pmatrix}=r_2 r ( A B O C E ) = r 2 ,r ( E A B A B O ) = r 3 r\begin{pmatrix} E & AB \\ AB & O \end{pmatrix}=r_3 r ( E A B A B O ) = r 3 ,则()
A. r 1 ≤ r 2 ≤ r 3 r_1 \leq r_2 \leq r_3 r 1 ≤ r 2 ≤ r 3
B. r 1 ≤ r 3 ≤ r 2 r_1 \leq r_3 \leq r_2 r 1 ≤ r 3 ≤ r 2
C. r 3 ≤ r 2 ≤ r 1 r_3 \leq r_2 \leq r_1 r 3 ≤ r 2 ≤ r 1
D. r 2 ≤ r 1 ≤ r 3 r_2 \leq r_1 \leq r_3 r 2 ≤ r 1 ≤ r 3
下列矩阵中不能相似于对角矩阵的是()
A. ( 1 1 a 0 2 2 0 0 3 ) \begin{pmatrix}1&1&a\\0&2&2\\0&0&3\end{pmatrix} 1 0 0 1 2 0 a 2 3
B. ( 1 1 a 1 2 0 a 0 3 ) \begin{pmatrix}1&1&a\\1&2&0\\a&0&3\end{pmatrix} 1 1 a 1 2 0 a 0 3
C. ( 1 1 a 0 2 0 0 0 2 ) \begin{pmatrix}1&1&a\\0&2&0\\0&0&2\end{pmatrix} 1 0 0 1 2 0 a 0 2
D. ( 1 1 a 0 2 2 0 0 2 ) \begin{pmatrix}1&1&a\\0&2&2\\0&0&2\end{pmatrix} 1 0 0 1 2 0 a 2 2
已知向量γ \gamma γ 既可由α 1 = ( 1 2 3 ) , α 2 = ( 2 1 1 ) \alpha_1=\begin{pmatrix}1\\2\\3\end{pmatrix},\alpha_2=\begin{pmatrix}2\\1\\1\end{pmatrix} α 1 = 1 2 3 , α 2 = 2 1 1 线性表示,也可由β 1 = ( 2 5 9 ) , β 2 = ( 1 0 1 ) \beta_1=\begin{pmatrix}2\\5\\9\end{pmatrix},\beta_2=\begin{pmatrix}1\\0\\1\end{pmatrix} β 1 = 2 5 9 , β 2 = 1 0 1 线性表示,则γ = \gamma= γ = ()
A. k ( 3 3 4 ) , k ∈ R k\begin{pmatrix}3\\3\\4\end{pmatrix},k \in R k 3 3 4 , k ∈ R
B. k ( 3 5 10 ) , k ∈ R k\begin{pmatrix}3\\5\\10\end{pmatrix},k \in R k 3 5 10 , k ∈ R
C. k ( − 1 1 2 ) , k ∈ R k\begin{pmatrix}-1\\1\\2\end{pmatrix},k \in R k − 1 1 2 , k ∈ R
D. k ( 1 5 8 ) , k ∈ R k\begin{pmatrix}1\\5\\8\end{pmatrix},k \in R k 1 5 8 , k ∈ R
设随机变量X X X 服从参数为1的泊松分布,则E ( ∣ X − E X ∣ ) = E(|X-EX|)= E ( ∣ X − EX ∣ ) = ()
A. 1 e \frac{1}{e} e 1
B. 1 2 \frac{1}{2} 2 1
C. 2 e \frac{2}{e} e 2
D. 2 π \sqrt{2\pi} 2 π
X 1 , X 2 , … , X n X_1,X_2,\dots,X_n X 1 , X 2 , … , X n 为来自总体N ( μ 1 , σ 2 ) N(\mu_1,\sigma^2) N ( μ 1 , σ 2 ) 的简单随机样本,Y 1 , Y 2 , … , Y m Y_1,Y_2,\dots,Y_m Y 1 , Y 2 , … , Y m 为来自总体N ( μ 2 , 2 σ 2 ) N(\mu_2,2\sigma^2) N ( μ 2 , 2 σ 2 ) 的简单随机样本,且两样本相互独立,记X ‾ = 1 n ∑ i = 1 n X i \overline{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nX_i X = n 1 ∑ i = 1 n X i ,Y ‾ = 1 m ∑ i = 1 m Y i \overline{Y}=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^mY_i Y = m 1 ∑ i = 1 m Y i ,S 1 2 = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( X i − X ‾ ) 2 S_1^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\overline{X})^2 S 1 2 = n − 1 1 ∑ i = 1 n ( X i − X ) 2 ,S 2 2 = 1 m − 1 ∑ i = 1 m ( Y i − Y ‾ ) 2 S_2^2=\frac{1}{m-1}\sum_{i=1}^m(Y_i-\overline{Y})^2 S 2 2 = m − 1 1 ∑ i = 1 m ( Y i − Y ) 2 ,则()
A. S 1 2 S 2 2 ∼ F ( n , m ) \frac{S_1^2}{S_2^2} \sim F(n,m) S 2 2 S 1 2 ∼ F ( n , m )
B. S 1 2 S 2 2 ∼ F ( n − 1 , m − 1 ) \frac{S_1^2}{S_2^2} \sim F(n-1,m-1) S 2 2 S 1 2 ∼ F ( n − 1 , m − 1 )
C. 2 S 1 2 S 2 2 ∼ F ( n , m ) \frac{2S_1^2}{S_2^2} \sim F(n,m) S 2 2 2 S 1 2 ∼ F ( n , m )
D. 2 S 1 2 S 2 2 ∼ F ( n − 1 , m − 1 ) \frac{2S_1^2}{S_2^2} \sim F(n-1,m-1) S 2 2 2 S 1 2 ∼ F ( n − 1 , m − 1 )
设X 1 , X 2 X_1,X_2 X 1 , X 2 为来自总体N ( μ , σ 2 ) N(\mu,\sigma^2) N ( μ , σ 2 ) 的简单随机样本,其中σ ( σ > 0 ) \sigma(\sigma>0) σ ( σ > 0 ) 是未知参数,若σ ^ = a ∣ X 1 − X 2 ∣ \hat{\sigma}=a|X_1-X_2| σ ^ = a ∣ X 1 − X 2 ∣ 为σ \sigma σ 的无偏估计,则a = a= a = ()
A. π 2 \frac{\sqrt{\pi}}{2} 2 π
B. 2 π 2 \frac{\sqrt{2\pi}}{2} 2 2 π
C. π \sqrt{\pi} π
D. 2 π \sqrt{2\pi} 2 π
当x → 0 x \to 0 x → 0 时,函数f ( x ) = a x + b x 2 + ln ( 1 + x ) f(x)=ax+bx^2+\ln(1+x) f ( x ) = a x + b x 2 + ln ( 1 + x ) 与g ( x ) = e x 2 − cos x g(x)=e^{x^2}-\cos x g ( x ) = e x 2 − cos x 是等价无穷小,则a b = ab= ab =
曲面z = x + 2 y + ln ( 1 + x 2 + y 2 ) z=x+2y+\ln(1+x^2+y^2) z = x + 2 y + ln ( 1 + x 2 + y 2 ) 在点( 0 , 0 , 0 ) (0,0,0) ( 0 , 0 , 0 ) 处的切平面方程为
设f ( x ) f(x) f ( x ) 是周期为2的周期函数,且f ( x ) = 1 − x f(x)=1-x f ( x ) = 1 − x ,x ∈ [ 0 , 1 ] x \in [0,1] x ∈ [ 0 , 1 ] ,若f ( x ) = a 0 2 + ∑ n = 1 ∞ a n cos n π x f(x)=\frac{a_0}{2}+\sum_{n=1}^{\infty}a_n\cos n\pi x f ( x ) = 2 a 0 + ∑ n = 1 ∞ a n cos nπ x ,则∑ n = 1 ∞ a 2 n = \sum_{n=1}^{\infty}a_{2n}= ∑ n = 1 ∞ a 2 n =
设连续函数f ( x ) f(x) f ( x ) 满足:f ( x + 2 ) − f ( x ) = x f(x+2)-f(x)=x f ( x + 2 ) − f ( x ) = x ,∫ 0 2 f ( x ) d x = 0 \int_{0}^{2}f(x)dx=0 ∫ 0 2 f ( x ) d x = 0 ,则∫ 1 3 f ( x ) d x = \int_{1}^{3}f(x)dx= ∫ 1 3 f ( x ) d x =
已知向量α 1 = ( 1 0 1 1 ) \alpha_1=\begin{pmatrix}1\\0\\1\\1\end{pmatrix} α 1 = 1 0 1 1 ,α 2 = ( − 1 − 1 0 1 ) \alpha_2=\begin{pmatrix}-1\\-1\\0\\1\end{pmatrix} α 2 = − 1 − 1 0 1 ,α 3 = ( 0 1 − 1 1 ) \alpha_3=\begin{pmatrix}0\\1\\-1\\1\end{pmatrix} α 3 = 0 1 − 1 1 ,β = ( 1 1 1 − 1 ) \beta=\begin{pmatrix}1\\1\\1\\-1\end{pmatrix} β = 1 1 1 − 1 ,γ = k 1 α 1 + k 2 α 2 + k 3 α 3 \gamma=k_1\alpha_1+k_2\alpha_2+k_3\alpha_3 γ = k 1 α 1 + k 2 α 2 + k 3 α 3 满足γ T α i = β T α i ( i = 1 , 2 , 3 ) \gamma^T\alpha_i=\beta^T\alpha_i(i=1,2,3) γ T α i = β T α i ( i = 1 , 2 , 3 ) ,则k 1 2 + k 2 2 + k 3 2 = k_1^2+k_2^2+k_3^2= k 1 2 + k 2 2 + k 3 2 =
设随机变量X X X 与Y Y Y 相互独立,且X ∼ B ( 1 , 1 3 ) X \sim B(1,\frac{1}{3}) X ∼ B ( 1 , 3 1 ) ,Y ∼ B ( 2 , 1 2 ) Y \sim B(2,\frac{1}{2}) Y ∼ B ( 2 , 2 1 ) ,则P { X = Y } = P\{X=Y\}= P { X = Y } =
设函数f ( x ) f(x) f ( x ) 在[ − a , a ] [-a,a] [ − a , a ] 上具有2阶连续导数
(1) 若f ( 0 ) = 0 f(0)=0 f ( 0 ) = 0 ,则存在ξ ∈ ( − a , a ) \xi \in (-a,a) ξ ∈ ( − a , a ) ,使得∫ − a a f ( x ) d x = f ′ ′ ( ξ ) a 3 3 \int_{-a}^{a}f(x)dx=f''(\xi)\frac{a^3}{3} ∫ − a a f ( x ) d x = f ′′ ( ξ ) 3 a 3
(2) 若f ( x ) f(x) f ( x ) 在( − a , a ) (-a,a) ( − a , a ) 内取得极值,则存在η ∈ ( − a , a ) \eta \in (-a,a) η ∈ ( − a , a ) ,使得∣ f ′ ′ ( η ) ∣ ≥ 1 2 a 2 ∣ f ( a ) − f ( − a ) ∣ |f''(\eta)| \geq \frac{1}{2a^2}|f(a)-f(-a)| ∣ f ′′ ( η ) ∣ ≥ 2 a 2 1 ∣ f ( a ) − f ( − a ) ∣
已知二次型g ( y 1 , y 2 , y 3 ) = y 1 2 + y 2 2 + y 3 2 + 2 y 2 y 3 g(y_1,y_2,y_3)=y_1^2+y_2^2+y_3^2+2y_2y_3 g ( y 1 , y 2 , y 3 ) = y 1 2 + y 2 2 + y 3 2 + 2 y 2 y 3
(1) 求可逆变换x = P y x=Py x = P y 将f ( x 1 , x 2 , x 3 ) f(x_1,x_2,x_3) f ( x 1 , x 2 , x 3 ) 化成g ( y 1 , y 2 , y 3 ) g(y_1,y_2,y_3) g ( y 1 , y 2 , y 3 )
(2) 是否存在正交变换x = Q y x=Qy x = Q y 将f ( x 1 , x 2 , x 3 ) f(x_1,x_2,x_3) f ( x 1 , x 2 , x 3 ) 化成g ( y 1 , y 2 , y 3 ) g(y_1,y_2,y_3) g ( y 1 , y 2 , y 3 )
设二维随机变量( X , Y ) (X,Y) ( X , Y ) 的概率密度为f ( x , y ) = { 2 π ( x 2 + y 2 ) , x 2 + y 2 ≤ 1 0 , 其他 f(x,y)=\begin{cases}\frac{2}{\pi}(x^2+y^2), & x^2+y^2 \leq 1 \\ 0, & \text{其他}\end{cases} f ( x , y ) = { π 2 ( x 2 + y 2 ) , 0 , x 2 + y 2 ≤ 1 其他
(1) 求X X X 与Y Y Y 的协方差
(2) X X X 与Y Y Y 是否相互独立
(3) 求Z = X 2 + Y 2 Z=X^2+Y^2 Z = X 2 + Y 2 的概率密度
设lim x → 1 f ( x ) ln x = 1 \lim_{x \to 1} \frac{f(x)}{\ln x}=1 lim x → 1 l n x f ( x ) = 1 ,则()
(A) f ( 1 ) = 0 f(1)=0 f ( 1 ) = 0
(B) lim x → 1 f ( x ) = 0 \lim_{x \to 1}f(x)=0 lim x → 1 f ( x ) = 0
(C) f ( 1 ) = 0 , f ′ ( 1 ) = 1 f(1)=0,f'(1)=1 f ( 1 ) = 0 , f ′ ( 1 ) = 1
(D) lim x → 1 f ′ ( x ) = 1 \lim_{x \to 1}f'(x)=1 lim x → 1 f ′ ( x ) = 1
设f ( u ) f(u) f ( u ) 可导,z = x y f ( y x ) z=xyf\left( \frac{y}{x} \right) z = x y f ( x y ) ,若x ∂ z ∂ x + y ∂ z ∂ y = y 2 ( ln y − ln x ) x\frac{\partial z}{\partial x}+y\frac{\partial z}{\partial y}=y^2(\ln y-\ln x) x ∂ x ∂ z + y ∂ y ∂ z = y 2 ( ln y − ln x ) ,则()
(A) f ( 1 ) = 1 2 , f ′ ( 1 ) = 0 f(1)=\frac{1}{2},f'(1)=0 f ( 1 ) = 2 1 , f ′ ( 1 ) = 0
(B) f ( 1 ) = 0 , f ′ ( 1 ) = 1 2 f(1)=0,f'(1)=\frac{1}{2} f ( 1 ) = 0 , f ′ ( 1 ) = 2 1
(C) f ( 1 ) = 1 2 , f ′ ( 1 ) = 1 f(1)=\frac{1}{2},f'(1)=1 f ( 1 ) = 2 1 , f ′ ( 1 ) = 1
(D) f ( 1 ) = 0 , f ′ ( 1 ) = 1 f(1)=0,f'(1)=1 f ( 1 ) = 0 , f ′ ( 1 ) = 1
设数列{ x n } \{x_n\} { x n } 满足− π 2 ≤ x n ≤ π 2 -\frac{\pi}{2} \leq x_n \leq \frac{\pi}{2} − 2 π ≤ x n ≤ 2 π ,则()
(A) 若lim n → ∞ cos ( sin x n ) \lim_{n \to \infty}\cos(\sin x_n) lim n → ∞ cos ( sin x n ) 存在,则lim n → ∞ x n \lim_{n \to \infty}x_n lim n → ∞ x n 存在
(B) 若lim n → ∞ sin ( cos x n ) \lim_{n \to \infty}\sin(\cos x_n) lim n → ∞ sin ( cos x n ) 存在,则lim n → ∞ x n \lim_{n \to \infty}x_n lim n → ∞ x n 存在
(C) 若lim n → ∞ cos ( sin x n ) \lim_{n \to \infty}\cos(\sin x_n) lim n → ∞ cos ( sin x n ) 存在,则lim n → ∞ sin x n \lim_{n \to \infty}\sin x_n lim n → ∞ sin x n 存在,但lim n → ∞ x n \lim_{n \to \infty}x_n lim n → ∞ x n 不一定存在
(D) 若lim n → ∞ sin ( cos x n ) \lim_{n \to \infty}\sin(\cos x_n) lim n → ∞ sin ( cos x n ) 存在,则lim n → ∞ cos x n \lim_{n \to \infty}\cos x_n lim n → ∞ cos x n 存在,但lim n → ∞ x n \lim_{n \to \infty}x_n lim n → ∞ x n 不一定存在
若I 1 = ∫ 0 1 x 2 ( 1 + cos x ) d x I_1=\int_{0}^{1}\frac{x}{2(1+\cos x)}dx I 1 = ∫ 0 1 2 ( 1 + c o s x ) x d x ,I 2 = ∫ 0 1 ln ( 1 + x ) 1 + cos x d x I_2=\int_{0}^{1}\frac{\ln(1+x)}{1+\cos x}dx I 2 = ∫ 0 1 1 + c o s x l n ( 1 + x ) d x ,I 3 = ∫ 0 1 2 x 1 + sin x d x I_3=\int_{0}^{1}\frac{2x}{1+\sin x}dx I 3 = ∫ 0 1 1 + s i n x 2 x d x ,则()
(A) I 1 < I 2 < I 3 I_1<I_2<I_3 I 1 < I 2 < I 3
(B) I 2 < I 1 < I 3 I_2<I_1<I_3 I 2 < I 1 < I 3
(C) I 1 < I 3 < I 2 I_1<I_3<I_2 I 1 < I 3 < I 2
(D) I 3 < I 2 < I 1 I_3<I_2<I_1 I 3 < I 2 < I 1
下列4个条件中,3阶矩阵A A A 可相似对角化的一个充分非必要条件是()
(A) A A A 有3个不同的特征值
(B) A A A 有3个线性无关的特征向量
(C) A A A 有3个两两线性无关的特征向量
(D) A A A 的属于不同特征值的特征向量相互正交
设A , B A,B A , B 为n n n 阶矩阵,E E E 为n n n 阶单位矩阵,若方程组A x = 0 Ax=0 A x = 0 与B x = 0 Bx=0 B x = 0 同解,则()
(A) ( A O E B ) y = 0 \begin{pmatrix}A&O\\E&B\end{pmatrix}y=0 ( A E O B ) y = 0 只有零解
(B) ( E A O A B ) y = 0 \begin{pmatrix}E&A\\O&AB\end{pmatrix}y=0 ( E O A A B ) y = 0 只有零解
(C) ( A B O B ) y = 0 \begin{pmatrix}A&B\\O&B\end{pmatrix}y=0 ( A O B B ) y = 0 与( B A O A ) y = 0 \begin{pmatrix}B&A\\O&A\end{pmatrix}y=0 ( B O A A ) y = 0 同解
(D) ( A B B O A ) y = 0 \begin{pmatrix}AB&B\\O&A\end{pmatrix}y=0 ( A B O B A ) y = 0 与( B A A O B ) y = 0 \begin{pmatrix}BA&A\\O&B\end{pmatrix}y=0 ( B A O A B ) y = 0 同解
设α 1 = ( λ , 1 , 1 ) T \alpha_1=(\lambda,1,1)^T α 1 = ( λ , 1 , 1 ) T ,α 2 = ( 1 , λ , 1 ) T \alpha_2=(1,\lambda,1)^T α 2 = ( 1 , λ , 1 ) T ,α 3 = ( 1 , 1 , λ ) T \alpha_3=(1,1,\lambda)^T α 3 = ( 1 , 1 , λ ) T ,α 4 = ( 1 , λ , λ 2 ) T \alpha_4=(1,\lambda,\lambda^2)^T α 4 = ( 1 , λ , λ 2 ) T ,若{ α 1 , α 2 , α 3 } \{\alpha_1,\alpha_2,\alpha_3\} { α 1 , α 2 , α 3 } 与{ α 1 , α 2 , α 4 } \{\alpha_1,\alpha_2,\alpha_4\} { α 1 , α 2 , α 4 } 等价,则λ \lambda λ 的取值范围是()
(A) { 0 , 1 } \{0,1\} { 0 , 1 }
(B) { λ ∣ λ ∈ R , λ ≠ − 2 } \{\lambda \mid \lambda \in R,\lambda \neq -2\} { λ ∣ λ ∈ R , λ = − 2 }
(C) { λ ∣ λ ∈ R , λ ≠ − 1 , λ ≠ − 2 } \{\lambda \mid \lambda \in R,\lambda \neq -1,\lambda \neq -2\} { λ ∣ λ ∈ R , λ = − 1 , λ = − 2 }
(D) { λ ∣ λ ∈ R , λ ≠ − 1 } \{\lambda \mid \lambda \in R,\lambda \neq -1\} { λ ∣ λ ∈ R , λ = − 1 }
设随机变量X X X 服从区间( 0 , 3 ) (0,3) ( 0 , 3 ) 上的均匀分布,随机变量Y Y Y 服从参数为2的泊松分布,且X X X 与Y Y Y 的协方差为− 1 -1 − 1 ,则D ( 2 X − Y + 1 ) = D(2X-Y+1)= D ( 2 X − Y + 1 ) = ()
(A) 1
(B) 5
(C) 9
(D) 12
设随机变量X 1 , X 2 , … , X n X_1,X_2,\dots,X_n X 1 , X 2 , … , X n 独立同分布,X 1 X_1 X 1 的4阶矩存在,E ( X 1 k ) = μ k ( k = 1 , 2 , 3 , 4 ) E(X_1^k)=\mu_k(k=1,2,3,4) E ( X 1 k ) = μ k ( k = 1 , 2 , 3 , 4 ) ,则对任意ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 都有P { ∣ 1 n ∑ i = 1 n X i 2 − μ 2 ∣ ≥ ε } ≤ P\left\{ \left| \frac{1}{n}\sum_{i=1}^nX_i^2 - \mu_2 \right| \geq \varepsilon \right\} \leq P { n 1 ∑ i = 1 n X i 2 − μ 2 ≥ ε } ≤ ()
(A) μ 4 − μ 2 2 n ε 2 \frac{\mu_4-\mu_2^2}{n\varepsilon^2} n ε 2 μ 4 − μ 2 2
(B) μ 4 − μ 2 2 n ε 2 \frac{\mu_4-\mu_2^2}{\sqrt{n}\varepsilon^2} n ε 2 μ 4 − μ 2 2
(C) μ 2 − μ 1 2 n ε 2 \frac{\mu_2-\mu_1^2}{n\varepsilon^2} n ε 2 μ 2 − μ 1 2
(D) μ 2 − μ 1 2 n ε 2 \frac{\mu_2-\mu_1^2}{\sqrt{n}\varepsilon^2} n ε 2 μ 2 − μ 1 2
设随机变量X ∼ N ( 0 , 1 ) X \sim N(0,1) X ∼ N ( 0 , 1 ) ,若在X = x X=x X = x 的条件下,随机变量Y ∼ N ( x , 1 ) Y \sim N(x,1) Y ∼ N ( x , 1 ) ,则X X X 与Y Y Y 的相关系数为()
(A) 1 4 \frac{1}{4} 4 1
(B) 1 2 \frac{1}{2} 2 1
(C) 3 3 \frac{\sqrt{3}}{3} 3 3
(D) 2 2 \frac{\sqrt{2}}{2} 2 2
设函数y ( x ) y(x) y ( x ) 是微分方程y ′ + 1 2 x y = 2 + x y'+\frac{1}{2\sqrt{x}}y=2+\sqrt{x} y ′ + 2 x 1 y = 2 + x 的满足条件y ( 1 ) = 3 y(1)=3 y ( 1 ) = 3 的解,求曲线y = y ( x ) y=y(x) y = y ( x ) 的渐近线
已知平面区域D = { ( x , y ) ∣ y − 2 ≤ x ≤ 4 − y 2 , 0 ≤ y ≤ 2 } D=\{(x,y) \mid y-2 \leq x \leq \sqrt{4-y^2},0 \leq y \leq 2\} D = {( x , y ) ∣ y − 2 ≤ x ≤ 4 − y 2 , 0 ≤ y ≤ 2 } ,计算I = ∬ D ( x − y ) 2 x 2 + y 2 d x d y I=\iint_{D} \frac{(x-y)^2}{x^2+y^2} dxdy I = ∬ D x 2 + y 2 ( x − y ) 2 d x d y
已知曲线L L L 是曲面Σ : 4 x 2 + y 2 + z 2 = 1 \Sigma:4x^2+y^2+z^2=1 Σ : 4 x 2 + y 2 + z 2 = 1 ,x ≥ 0 , y ≥ 0 , z ≥ 0 x \geq 0,y \geq 0,z \geq 0 x ≥ 0 , y ≥ 0 , z ≥ 0 的边界,曲面Σ \Sigma Σ 方向朝上,曲线L L L 的方向和曲面Σ \Sigma Σ 的方向符合右手法则,计算I = ∮ L ( y z 2 − cos z ) d x + 2 x z 2 d y + ( 2 x y z + x sin z ) d z I=\oint_{L} (yz^2-\cos z)dx + 2xz^2dy + (2xyz+x\sin z)dz I = ∮ L ( y z 2 − cos z ) d x + 2 x z 2 d y + ( 2 x yz + x sin z ) d z
设函数f ( x ) f(x) f ( x ) 在( − ∞ , + ∞ ) (-\infty,+\infty) ( − ∞ , + ∞ ) 上有二阶连续导数,证明:f ′ ′ ( x ) ≥ 0 f''(x) \geq 0 f ′′ ( x ) ≥ 0 的充分必要条件是对任意不同的实数a , b a,b a , b 都有f ( a + b 2 ) ≤ 1 b − a ∫ a b f ( x ) d x f\left( \frac{a+b}{2} \right) \leq \frac{1}{b-a}\int_{a}^{b}f(x)dx f ( 2 a + b ) ≤ b − a 1 ∫ a b f ( x ) d x 成立
设二次型f ( x 1 , x 2 , x 3 ) = ∑ i = 1 3 ∑ j = 1 3 i j x i x j f(x_1,x_2,x_3)=\sum_{i=1}^3\sum_{j=1}^3 ij x_i x_j f ( x 1 , x 2 , x 3 ) = ∑ i = 1 3 ∑ j = 1 3 ij x i x j
(1) 写出f ( x 1 , x 2 , x 3 ) f(x_1,x_2,x_3) f ( x 1 , x 2 , x 3 ) 对应的矩阵
(2) 求正交变换x = Q y x=Qy x = Q y 将f ( x 1 , x 2 , x 3 ) f(x_1,x_2,x_3) f ( x 1 , x 2 , x 3 ) 化为标准形
(3) 求f ( x 1 , x 2 , x 3 ) = 0 f(x_1,x_2,x_3)=0 f ( x 1 , x 2 , x 3 ) = 0 的解
设X 1 , X 2 , … , X n X_1,X_2,\dots,X_n X 1 , X 2 , … , X n 为来自参数为θ \theta θ 的指数分布总体的简单随机样本,Y 1 , Y 2 , … , Y m Y_1,Y_2,\dots,Y_m Y 1 , Y 2 , … , Y m 为来自参数为2 θ 2\theta 2 θ 的指数分布总体的简单随机样本,且两样本相互独立,其中θ ( θ > 0 ) \theta(\theta>0) θ ( θ > 0 ) 是未知参数,利用样本求θ \theta θ 的最大似然估计量θ ^ \hat{\theta} θ ^ ,并求D ( θ ^ ) D(\hat{\theta}) D ( θ ^ )
f ( x ) = { e x − 1 , x ≤ 0 ln ( 1 + 2 x ) sin x , x > 0 f(x)=\begin{cases}e^x-1, & x \leq 0 \\ \frac{\ln(1+2x)}{\sin x}, & x>0\end{cases} f ( x ) = { e x − 1 , s i n x l n ( 1 + 2 x ) , x ≤ 0 x > 0 ,则x = 0 x=0 x = 0 处f ( x ) f(x) f ( x ) ()
(A) 连续且取得极大值
(B) 连续且取得极小值
(C) 可导且导数等于零
(D) 可导且导数不为零
设函数f ( x , y ) f(x,y) f ( x , y ) 可微,且f ( x + 1 , e x ) = x ( x + 1 ) 2 f(x+1,e^x)=x(x+1)^2 f ( x + 1 , e x ) = x ( x + 1 ) 2 ,f ( x , x 2 ) = 2 x 2 ln x f(x,x^2)=2x^2\ln x f ( x , x 2 ) = 2 x 2 ln x ,则d f ( 1 , 1 ) = df(1,1)= df ( 1 , 1 ) = ()
(A) 5 2 d x + 1 2 d y \frac{5}{2}dx+\frac{1}{2}dy 2 5 d x + 2 1 d y
(B) − 5 2 d x + 1 2 d y -\frac{5}{2}dx+\frac{1}{2}dy − 2 5 d x + 2 1 d y
(C) 5 2 d x − 1 2 d y \frac{5}{2}dx-\frac{1}{2}dy 2 5 d x − 2 1 d y
(D) − 5 2 d x − 1 2 d y -\frac{5}{2}dx-\frac{1}{2}dy − 2 5 d x − 2 1 d y
设函数f ( x ) = sin x 1 + x 2 f(x)=\frac{\sin x}{1+x^2} f ( x ) = 1 + x 2 s i n x 在x = 0 x=0 x = 0 处的3次泰勒多项式为a x + b x 2 + c x 3 ax+bx^2+cx^3 a x + b x 2 + c x 3 ,则()
(A) a = 1 , b = 0 , c = − 7 6 a=1,b=0,c=-\frac{7}{6} a = 1 , b = 0 , c = − 6 7
(B) a = 1 , b = 0 , c = 7 6 a=1,b=0,c=\frac{7}{6} a = 1 , b = 0 , c = 6 7
(C) a = − 1 , b = − 1 , c = − 7 6 a=-1,b=-1,c=-\frac{7}{6} a = − 1 , b = − 1 , c = − 6 7
(D) a = − 1 , b = − 1 , c = 7 6 a=-1,b=-1,c=\frac{7}{6} a = − 1 , b = − 1 , c = 6 7
设函数f ( x ) f(x) f ( x ) 在区间[ 0 , 1 ] [0,1] [ 0 , 1 ] 上连续,则∫ 0 1 f ( x ) d x = \int_{0}^{1}f(x)dx= ∫ 0 1 f ( x ) d x = ()
(A) lim n → ∞ ∑ k = 1 n f ( 2 k − 1 2 n ) 1 2 n \lim_{n \to \infty}\sum_{k=1}^n f\left( \frac{2k-1}{2n} \right)\frac{1}{2n} lim n → ∞ ∑ k = 1 n f ( 2 n 2 k − 1 ) 2 n 1
(B) lim n → ∞ ∑ k = 1 n f ( 2 k − 1 2 n ) 1 n \lim_{n \to \infty}\sum_{k=1}^n f\left( \frac{2k-1}{2n} \right)\frac{1}{n} lim n → ∞ ∑ k = 1 n f ( 2 n 2 k − 1 ) n 1
(C) lim n → ∞ ∑ k = 1 2 n f ( k − 1 2 n ) 1 n \lim_{n \to \infty}\sum_{k=1}^{2n} f\left( \frac{k-1}{2n} \right)\frac{1}{n} lim n → ∞ ∑ k = 1 2 n f ( 2 n k − 1 ) n 1
(D) lim n → ∞ ∑ k = 1 2 n f ( k 2 n ) 2 n \lim_{n \to \infty}\sum_{k=1}^{2n} f\left( \frac{k}{2n} \right)\frac{2}{n} lim n → ∞ ∑ k = 1 2 n f ( 2 n k ) n 2
设二次型f ( x 1 , x 2 , x 3 ) = ( x 1 + x 2 ) 2 + ( x 2 + x 3 ) 2 − ( x 3 − x 1 ) 2 f(x_1,x_2,x_3)=(x_1+x_2)^2+(x_2+x_3)^2-(x_3-x_1)^2 f ( x 1 , x 2 , x 3 ) = ( x 1 + x 2 ) 2 + ( x 2 + x 3 ) 2 − ( x 3 − x 1 ) 2 的正惯性指数与负惯性指数依次为()
(A) 2,0
(B) 1,1
(C) 2,1
(D) 1,2
设α 1 = ( 1 0 1 ) \alpha_1=\begin{pmatrix}1\\0\\1\end{pmatrix} α 1 = 1 0 1 ,α 2 = ( 1 2 1 ) \alpha_2=\begin{pmatrix}1\\2\\1\end{pmatrix} α 2 = 1 2 1 ,α 3 = ( 3 1 2 ) \alpha_3=\begin{pmatrix}3\\1\\2\end{pmatrix} α 3 = 3 1 2 ,直线l 1 , l 2 l_1,l_2 l 1 , l 2 分别过β 1 , β 2 , β 3 \beta_1,\beta_2,\beta_3 β 1 , β 2 , β 3 且两两相交,则l 1 , l 2 l_1,l_2 l 1 , l 2 依次为()
设A , B A,B A , B 为n n n 阶实矩阵,下列结论不成立的是()
(A) r ( A O O A T A ) = 2 r ( A ) r\begin{pmatrix}A&O\\O&A^TA\end{pmatrix}=2r(A) r ( A O O A T A ) = 2 r ( A )
(B) r ( A A B O A T ) = 2 r ( A ) r\begin{pmatrix}A&AB\\O&A^T\end{pmatrix}=2r(A) r ( A O A B A T ) = 2 r ( A )
(C) r ( A B A O A A T ) = 2 r ( A ) r\begin{pmatrix}A&BA\\O&AA^T\end{pmatrix}=2r(A) r ( A O B A A A T ) = 2 r ( A )
(D) r ( A O B A A T ) = 2 r ( A ) r\begin{pmatrix}A&O\\BA&A^T\end{pmatrix}=2r(A) r ( A B A O A T ) = 2 r ( A )
设A , B A,B A , B 为随机事件,且0<P(B)<1 ,下列命题中为假命题的是()
(A) 若P ( A ∣ B ) = P ( A ) P(A|B)=P(A) P ( A ∣ B ) = P ( A ) ,则P ( A ∣ B ‾ ) = P ( A ) P(A|\overline{B})=P(A) P ( A ∣ B ) = P ( A )
(B) 若P ( A ∣ B ) > P ( A ) P(A|B)>P(A) P ( A ∣ B ) > P ( A ) ,则P ( A ‾ ∣ B ‾ ) > P ( A ‾ ) P(\overline{A}|\overline{B})>P(\overline{A}) P ( A ∣ B ) > P ( A )
(C) 若P ( A ∣ B ) > P ( A ∣ B ‾ ) P(A|B)>P(A|\overline{B}) P ( A ∣ B ) > P ( A ∣ B ) ,则P ( A ∣ B ) > P ( A ) P(A|B)>P(A) P ( A ∣ B ) > P ( A )
(D) 若P ( A ∣ A ∪ B ) > P ( A ‾ ∣ A ∪ B ) P(A|A \cup B)>P(\overline{A}|A \cup B) P ( A ∣ A ∪ B ) > P ( A ∣ A ∪ B ) ,则P ( A ) > P ( B ) P(A)>P(B) P ( A ) > P ( B )
设( X 1 , Y 1 ) , ( X 2 , Y 2 ) , … , ( X n , Y n ) (X_1,Y_1),(X_2,Y_2),\dots,(X_n,Y_n) ( X 1 , Y 1 ) , ( X 2 , Y 2 ) , … , ( X n , Y n ) 为来自总体N ( μ 1 , μ 2 ; σ 1 2 , σ 2 2 ; ρ ) N(\mu_1,\mu_2;\sigma_1^2,\sigma_2^2;\rho) N ( μ 1 , μ 2 ; σ 1 2 , σ 2 2 ; ρ ) 的简单随机样本,令θ = μ 1 − μ 2 \theta=\mu_1-\mu_2 θ = μ 1 − μ 2 ,X ‾ = 1 n ∑ i = 1 n X i \overline{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nX_i X = n 1 ∑ i = 1 n X i ,Y ‾ = 1 n ∑ i = 1 n Y i \overline{Y}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nY_i Y = n 1 ∑ i = 1 n Y i ,θ ^ = X ‾ − Y ‾ \hat{\theta}=\overline{X}-\overline{Y} θ ^ = X − Y ,则()
(A) θ ^ \hat{\theta} θ ^ 是θ \theta θ 的无偏估计,D ( θ ^ ) = σ 1 2 + σ 2 2 n D(\hat{\theta})=\frac{\sigma_1^2+\sigma_2^2}{n} D ( θ ^ ) = n σ 1 2 + σ 2 2
(B) θ ^ \hat{\theta} θ ^ 不是θ \theta θ 的无偏估计,D ( θ ^ ) = σ 1 2 + σ 2 2 n D(\hat{\theta})=\frac{\sigma_1^2+\sigma_2^2}{n} D ( θ ^ ) = n σ 1 2 + σ 2 2
(C) θ ^ \hat{\theta} θ ^ 是θ \theta θ 的无偏估计,D ( θ ^ ) = σ 1 2 + σ 2 2 − 2 ρ σ 1 σ 2 n D(\hat{\theta})=\frac{\sigma_1^2+\sigma_2^2-2\rho\sigma_1\sigma_2}{n} D ( θ ^ ) = n σ 1 2 + σ 2 2 − 2 ρ σ 1 σ 2
(D) θ ^ \hat{\theta} θ ^ 不是θ \theta θ 的无偏估计,D ( θ ^ ) = σ 1 2 + σ 2 2 − 2 ρ σ 1 σ 2 n D(\hat{\theta})=\frac{\sigma_1^2+\sigma_2^2-2\rho\sigma_1\sigma_2}{n} D ( θ ^ ) = n σ 1 2 + σ 2 2 − 2 ρ σ 1 σ 2
设X 1 , X 2 , … , X 16 X_1,X_2,\dots,X_{16} X 1 , X 2 , … , X 16 是来自总体N ( μ , 4 ) N(\mu,4) N ( μ , 4 ) 的简单随机样本,考虑假设检验问题:H 0 : μ ≤ 10 H_0:\mu \leq 10 H 0 : μ ≤ 10 ,H 1 : μ > 10 H_1:\mu>10 H 1 : μ > 10 ,Φ ( x ) \Phi(x) Φ ( x ) 表示标准正态分布函数,若该检验问题的拒绝域为W = { X ‾ ≥ 11 } W=\{\overline{X} \geq 11\} W = { X ≥ 11 } ,其中X ‾ = 1 16 ∑ i = 1 16 X i \overline{X}=\frac{1}{16}\sum_{i=1}^{16}X_i X = 16 1 ∑ i = 1 16 X i ,则μ = 11.5 \mu=11.5 μ = 11.5 时,该检验犯第二类错误的概率为()
(A) 1 − Φ ( 0.5 ) 1-\Phi(0.5) 1 − Φ ( 0.5 )
(B) 1 − Φ ( 1 ) 1-\Phi(1) 1 − Φ ( 1 )
(C) 1 − Φ ( 1.5 ) 1-\Phi(1.5) 1 − Φ ( 1.5 )
(D) 1 − Φ ( 2 ) 1-\Phi(2) 1 − Φ ( 2 )