A、设对称实矩阵
，求其特征值和特征向量。
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A、设X=（X1，…Xp）′的协方差阵（p×p）为<img src="https://img.ppkao.com/2018-10/wangjing/2018100917075243497.jpg" />，0<p<1
证明：λ1=σ
A、设随机事件A与B相互独立，且<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wuacheng/2019041216351019263.jpg" />则P（B）=（）
A、设总体<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wuacheng/2019041516264647619.jpg" />是来自X的样本，求m，p的矩估计量（对于具体样本值，若求得的<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wuacheng/2019041516271083671.jpg" />不是整数，则取与<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wuacheng/2019041516274483684.jpg" />最接近的整数作为m的估计值）。
A、设随机变量<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wangjing/2019041815322525746.jpg" />服从二项分布 B（n，p），其中0＜p＜1，n=1，2，…，那么，对于任一实数x，有<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wangjing/2019041815331890748.jpg" />等于（）<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wangjing/2019041815332729726.jpg" />
A、设随机变量（X，Y）概率密度为<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wangjing/2019041615595740531.jpg" />
A、设p阶线性预测器表达式为<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wangjue/2019041913143261535.jpg" />，证明在最小均方预测误差准则下，预测系数a1，...ap满足方程组：<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wangjue/2019041913144362115.jpg" />，其中Φ（i，j）=E{s（m-i）s（m-j）}。
A、设随机变量X的分布函数为<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/wuacheng/2019041215560881687.jpg" />则P{X≥2}=（）
A、矩阵<img src="https://img.ppkao.com/2018-08/yuanhao/2018081916172973553.jpg" />，计算a的行列式和逆矩阵。
A、A.<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/xiaotian/2019041517035379211.jpg" />
B.<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/xiaotian/2019041517035733869.jpg" />
C.<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/xiaotian/2019041517040187655.jpg" />
D.<img src="https://img.ppkao.com/2019-04/xiaotian/2019041517040430083.jpg" />
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