武汉理工大学线性代数网络作业满分

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1、单选题1.设总体的概率密度为,其中,未知,为一样本,则的矩估计为(  )(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  2.已知向量。当时,是的线性组合(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  3.与矩阵相似的矩阵为()(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  4.使实二次型正定的参数应该是()(A)不存在(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  5.对矩阵,作乘法,必须满足()(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  6.如果,则行列式(A)(B)(C)(D)难

2、度:较易  分值:2.0  7.设是来自的一个样本,则()(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  8.齐次线性方程组,则该方程()(A)无解(B)只有零解(C)有无穷多解(D)无法确定难度:较易  分值:2.0  9.线性齐次方程组有非零解,则()。(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  10.矩阵的伴随矩阵为(  )(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  11.下列运算中正确的是(  )。(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  12.设总体服从正态分布,

3、其中为已知,从总体中取样本,则的置信度为的置信区间为(  )(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  13.已知,若,则()(A)1(B)2(C)(D)难度:较易  分值:2.0  14.在假设检验中,用分别表示犯第一类和犯第二类错误的概率,则当样本容量一定时,下列说法正确的是()(A)增大,也增大(B)减小,减小(C)和中一个增大另一个减小(D)A和B同时成立难度:较易  分值:2.0  15.设总体的期望未知,是来自总体的样本,则()是的无偏估计量.(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2

4、.0  16.二维随机变量的概率密度为则()。(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  17.设随机变量与的方差分别为4和6,且,则()(A)10(B)16(C)20(D)28难度:较易  分值:2.0  18.相互独立且均服从区间(0,1)上的均匀分布,则()服从均匀分布(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  19.设,是阶矩阵,是,的伴随矩阵,如果与有相同的特征值,则()(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  20.设为总体的一组样本,则总体均值的最小方差的无偏估计量

5、是(  )。(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  21.下列说法中与其他三项不等价的是()(A)与相互独立(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  22.如果方阵与对角矩阵相似,则()(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  23.设总体的期望和方差都存在且均未知,是来自总体的样本,则用矩估计法的估计值()(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  24.设总体,其中已知,取样本,若置信度为0.95的置信区间的长度不大于0.5,则应不小于(  )(A)54(B)75(

6、C)62(D)87难度:较易  分值:2.0  25.设为正态总体的一组样本,其中未知,与分别为样本均值与样本方差,则总体均值的置信度为0.95的置信区间为(  )(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  26.设是三阶方阵,的特征值为1,-1,2,则在下列矩阵中为可逆矩阵的是()(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  27.下列函数中,可作为某一随机变量的分布函数是()(A)(B)(C)(D),其中难度:较易  分值:2.0  28.若向量组线性无关,那么它的任一部分组(  )。(A

7、)线性相关(B)线性无关(C)可能线性相关也可能线性无关(D)既不线性相关也不线性无关难度:较易  分值:2.0  29.方阵可逆的充分必要条件是(  )(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  30.设的密度函数为,分布函数为,且,那么对任意给定的都有()(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  31.实对称阵,。则与()(A)等价(B)相似(C)合同(D)以上都不对难度:较易  分值:2.0  32.行列式中的代数余子式为()(A)0(B)-10(C)10(D)3难度:较易  分值:

8、2.0  33.设为6重独立重复试验中成功出现的次数,且,则()(A)7.2(B)2.4(C)1.44(D)4.32难度:较易  分值:2.0  34.设随机变量的数学期望与方差均存在,则对任意常数,下列各式正确的是()(A)(B)(C)(D)难度:较易  分值:2.0  35.设,则的充分必要条件是()(A)中有两行(列)元素对应成比例(B)中有一行(列)元素均为零(C)(D)难度:

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