若随机变量 X 服从区间[1, 5]上的均匀分布，则 P(2
设事件 A、B 满足 P(A)=0.7，P(A - B)=0.3，则 P(AB)为（ ）。
已知随机变量 X 的方差 D(X)=4，则 D(2X + 3)为（ ）。
对于正态分布 N(μ, σ²)，其概率密度函数图像关于（ ）对称。
x = μ
x = σ
x = 0
x = μ + σ
若事件 A、B 满足 P(A)=0.4，P(B)=0.6，P(A 或 B)=0.8，则 A 与 B（ ）。
已知随机变量 X 服从二项分布 B(n, p)，且 E(X)=3，D(X)=2，则 n 和 p 的值分别为（ ）。
n = 9，p = 1/3
n = 6，p = 1/2
n = 12，p = 1/4
n = 3，p = 1
抛一枚不均匀的硬币，正面朝上的概率是 0.6，连续抛 3 次，恰好出现 2 次正面朝上的概率是（ ）。
设随机变量 X 的概率分布为 P(X = k)=c(1/3)^k ，k = 1, 2, 3, …，则常数 c 的值为（ ）。
已知事件 A、B、C 两两互斥，且 P(A)=0.2，P(B)=0.3，P(C)=0.4，则 P(A 或 B 或 C)为（ ）。
若随机变量 X 服从正态分布 N(1, 4)，则 P(-1
已知随机变量 X 的概率分布为 P(X = -1)=0.2，P(X = 0)=0.3，P(X = 1)=0.5，则 X 的方差 D(X)为（ ）。
若事件 A 和事件 B 互斥，则 P(A 且 B)=0。
离散型随机变量的数学期望一定是其可能取值中的一个。
对于任意两个事件 A 和 B，都有 P(A 或 B)=P(A)+P(B)。