answer to 3
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注:步骤不是很全面,板书时该加的加,该删的删! 1 解(1)采用数学归纳法。
首先计算当n=2时,12X X +的分布函数
121210
()()
()1X X t
t t t
F t P X X t P X t s e ds e te λλλλλ+---=+≤=≤-=--⎰
求导得,相应的密度函数
122(),0t X X f t te t λλ-+=≥
即:12X X +服从参数为(2, λ)的伽马分布。 假设
1
1
n i
i X
-=∑服从参数为(n-1, λ)的伽马分布,于是,其密度函数为
11
2
()()(2)!
n i
i n t
X t f t e n λλλ-=--=-∑
所以,
1
11
11
10
2
()0
1()()
()()()
[1](2)!
()()(1)!
n i
i n i
i n i
i n
i X i t
n X n t
t s s
n t
X F t P X t P X t s f s ds s e e ds
n t F t e n λλλλλλ=-=-==------=≤∑=≤-∑=--=--∑∑⎰⎰
求导,得
1
1
()()(1)!
n i
i n t
X t f t e n λλλ=--=-∑
(2)
22121212220
120
20
112
()(|)()(1)x x x x P X X P X X X x e dx
P X x e dx
e e dx
λλλλλλλλλλ∞
-∞
-∞
--<=<==<=-=
+⎰⎰⎰
2 解 我们首先注意到
1()(()0).t P X t P N t e λ->===
所以,1X 服从参数λ的指数分布。因为
221()((|))P X t E P X t X >=> 和
211(|)
()()t
P X t X s P X s P e λ->=====在(s,s+t]没有事件发生|在(s,s+t]没有事件发生
我们推得2X 同样是服从参数λ的指数分布,且与1X 相互独立,重复上面的过程,我们不难得到:
,1,2,n X n = 是相互独立的随机变量,且都服从参数λ的指数分布。
由第1题,知道1
n
n i
i S X
==
∑服从服从参数为(n, λ)的伽马分布。
注:解法不太精确,只是直观上好理解,详见林元烈老师《应用随机过程》定理2.2.1,pp39。 3 解
11()(|()1)
(,()1)(()1)
(()1,()()0)
(()1)()()s t s t P X s N t P X s N t P N t P N s N t N s P N t s e e t e s t
λλλλλ----≤=≤==
==-==
==
= 如果有时间可以讲一下下面推广的结论:
设{N (t ),t ≥0}为poisson 过程,则在给定N (t )=n 时事件相继发生时刻12,,,n S S S 的条件密度函数为
1212!
,0(,,,)0,n n
n n t t t t
f t t t t ⎧<<<<≤⎪=⎨⎪⎩ 其他
证明:对01210n n t t t t t t +=<<<<<= ,取充分小的i h ,使1,1i i i t h t i n ++<≤≤,则
(,1|())i i i i P t S t h i n N t n <≤+≤≤=
1211()112(()()1,1,()()0,1)
(())
()()!,
()!
n n i i i j j j h t h h h h n n n n t P N t h N t i n N t N t h j n P N t n h e h e e n h h h t t
e n λλλλλλλ+--------+-=≤≤-+=≤≤=
===
因此
12(,1|())!
i i i i n n P t S t h i n N t n n h h h t
<≤+≤≤==
总之
1212!
,0(,,,)0,n n n n t t t t
f t t t t
⎧<<<<≤⎪=⎨⎪⎩ 其他
4 解
121201212((),())
{(),()|()}(())
{(),()|()}(())(){(),()|()}()!
k n m
t
P N t n N t m P N t n N t m N t k P N t k P N t n N t m N t n m P N t n m t P N t n N t m N t n m e
n m λλ∞
=+-===========+=+====++∑
当给定n+m 个事件发生时,由已知条件可知,12{(),()|()}P N t n N t m N t n m ===+就是
()(1)n m n m n
p p +-,所以 12(1)((),())()(
)(1)()!
()((1))!!
n m n m
n m t
n
n m
tp
t p P N t n N t m t p p e
n m tp t p e
e n m λλλλλλ++----===-+-=
又有
1120(1)
(())
{(),()}
()((1))()!
!
().!
k n k
tp
t p k n
tp
P N t n P N t n N t m tp t p e e
n k tp e
n λλλλλλ∞
=∞
---=-====-==∑∑利用刚证明的结论 相似地,得到