09.10概率论
福建工程学院2009—2010 学年第 2学期 概率论 (B卷)及答案
5、设总体 , 是 的一个样本观察值, 未知,算得 ,则 的置信水平为 的置信区间为
二、选择题(每小题3分,共18分)(概率B卷)第2页
1、掷两枚均匀硬币,出现“一正一反”的概率是()
(A) (B) (C) (D)
第1页
福建工程学院2009—2010学年第二学期期末考试(B卷)共6页
得分
评卷人
课程名称:概率论与数理统计考试方式:闭卷(√)
题号
一
二
三
四
五
六
七
八
九
总分
统分人签名
得分
考生注意事项:1、本试卷共6页,请查看试卷中是否有缺页。
2、考试结束后,考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。
【
, , , 】
一、填空题(每小题3分,共15分)
九、证明题(共5分)
得分
评卷人
如果 ,对任意的事件B,证明事件A与事件B相互独立.
(概率B卷)第1页
福建工程学院2009~2010学年第二学期期末考试试卷审批表
课程名称
概率论与数理统计
考试班级
参加考试学生人数
任课教师
命题教师
试卷类型
(A、B)B考试形式Fra bibliotek开卷( )
闭卷(√)
答卷纸(张)
0
草稿纸(张)
1
故有 ,所以事件A与事件B必定相互独立.(1分)
得分
评卷人
1、已知男人中有 是色盲患者,女人中有 是色盲患者.今从男女人数相等的人群中随机地挑选一人,恰好是色盲患者的概率是
2、连续型随机变量 的分布函数 ,则
概率2009-2010试题及答案
[七]、 (满分 8 分) (此题仅学过 1 至 9 章的学生做;学过 1 至 9 章和 11-13 章的学生不做)
将红、白、黑三只球随机地逐个放入编号为 1,2,3,4 的四个盒内 (每盒容纳球的个数不限) ,以 X 表示有球盒子的最小号码, 试求: (1)随机变量 X 的分布律; (2) EX .
北京航空航天大学
BEIHANG UNIVERSITY
2009-2010 学年 第二学期期末
考试统一用答题册
考试课程 概率统计 (09J70040) 概率统计与随机过程 A(09J70050)
A
班 级_____________ 姓 名______________ 考场教室_________
题号 一 二 三
2、一盒内装有 5 个红球和 15 个白球,从中不放回取 10 次,每次取一个球, 则第 5 次取球时得到的是红球的概率是( (A) ) 。
1 ; 5
(B)
1 ; 4
(C)
1 1 ; (D) 3 2
。
0, x 1 0.3,1 x 3 3、已知离散型随机变量 X 的分布函数为 F ( x) 0.5,3 x 4 1, x 4
六、 (满分 12 分)
……解 (1)根据题设条件知
X
i 1
9
i
~ N (0,9 2 ) ; ………………………3 分
1
9
(2)
X
i 1
9
i
~ N (0,1) ,
Yi
~ N (0,1) ,
1
2
Y
i 1
9
2
i
9 Y ( i )2 ~ 2 (9) ;………………………6 分 i 1
概率论基础教程 原书第10版_(美)罗斯著
概率论基础教程原书第10版_(美)罗斯著介绍概率论是数学中的一个分支,研究随机现象的规律性及其概率的理论基础。
本文将介绍概率论的基础知识,主要参考了美国数学家罗斯的著作《概率论基础教程》的第10版。
概率论的应用非常广泛,涵盖了统计学、经济学、物理学、计算机科学等多个领域。
通过学习概率论,我们可以更好地理解和处理不确定性和随机性。
概率的定义概率可以简单地理解为某个事件发生的可能性。
在概率论中,概率是一个介于0和1之间的实数。
事件发生的概率为0意味着该事件不可能发生,而概率为1则表示该事件必定发生。
对于一个随机试验,所有可能结果的概率之和为1。
概率的计算方法在概率论中,我们可以使用不同的方法来计算概率。
一种常用的方法是古典概率计算法,适用于随机试验中所有可能结果都等可能发生的情况。
古典概率计算法的公式为:$P(A) = \\frac{n(A)}{n(S)}$,其中P(P)表示事件A发生的概率,P(P)表示事件A包含的基本事件的个数,P(P)表示样本空间中基本事件的总个数。
另一种常用的方法是频率概率计算法,适用于复杂的随机试验中。
频率概率计算法的公式为:$P(A) = \\frac{n(A)}{n}$,其中P(P)表示事件A发生的概率,P(P)表示事件A发生的次数,P表示试验总次数。
概率的性质概率具有以下几个重要的性质:1.非负性:概率值始终为非负数,即P(P)>=0。
2.完全性:样本空间的概率为1,即P(P)=1。
3.加法性:对于两个互斥事件A和B,它们的概率之和等于它们各自的概率的和,即$P(A \\cup B) = P(A) +P(B)$。
4.乘法性:对于两个独立事件A和B,它们同时发生的概率等于它们各自概率的乘积,即$P(A \\cap B) = P(A)\\times P(B)$。
条件概率条件概率是指在已知事件B发生的条件下,事件A发生的概率。
条件概率可以用P(P|P)来表示,读作“在B发生的条件下,A发生的概率”。
概率论高等院校概率论课件
应用场景
强大数定律在统计学中用于 估计极端事件发生的概率和 风险,在决策理论中用于评 估最优策略和期望收益,在 可靠性工程中用于分析系统 的可靠性和寿命。
注意事项
强大数定律的应用有一定的 限制条件,例如随机序列必 须是独立同分布的。此外, 强大数定律并不能保证每个 随机事件的绝对正确性,而 只是给出了最大值分布的稳 定性。
连续随机过程
如布朗运动,每一步都是连续 的,每一步的状态都是连续的
。
随机游走与布朗运动
随机游走
一个随机过程,其中每一步都是随机的,通 常用来描述粒子的无规则运动。
布朗运动
一种连续随机过程,由大量微小粒子在流体 中无规则运动产生,通常用来描述微观粒子 的运动。
马尔科夫链与马尔科夫过程
马尔科夫链
一个随机过程,其中下一个状态只依赖于当前状态,与过去状态 无关。
注意事项
大数定律的前提是试验次数必须足够多,并且随 机事件之间必须是独立的。此外,大数定律并不 能保证每个随机事件的绝对正确性,而只是给出 了频率趋于概率的稳定性。
强大数定律
总结词
强大数定律是概率论中的重 要定理之一,它描述了随机 序列中最大值的分布性质。
详细描述
强大数定律指出,对于任意 给定的正整数序列$a_n$和 $b_n$,有$lim_{n to infty} frac{a_n}{b_n} = 1$的概率 为1。这个定理说明了随机 序列中最大值的分布具有很 强的稳定性。
随机变量的性质
随机变量具有可测性、可加性和有限 可加性。
离散型随机变量及其分布
离散型随机变量的定义
离散型随机变量是在样本空间中取有 限个或可数个值的随机变量。
离散型随机变量的分布
[新高考全案]2009-2010年高考数学Ι轮精品教案及其练习精析《随机事件及其概率》
第十一章概率知识网络第1讲 随机事件及其概率★ 知 识 梳 理 ★1- 2 - 事件的定义:随机事件:在一定条件下可能发生也可能不发生的事件;必然事件:在一定条件下必然发生的事件;不可能事件:在一定条件下不可能发生的事件2.随机事件的概率:一般地,在大量重复进行同一试验时,事件A 发生的频率mn 总是接近某个常数,在它附近摆动,这时就把这个常数叫做事件A 的概率,记作()P A .特别提醒:只有在每一种可能出现的概率都相同的前提下,计算出的基本事件的个数才是正确的,才能用等可能事件的概率计算公式()P A =mn 来进行计算3. 概率的确定方法:通过进行大量的重复试验,用这个事件发生的频率近似地作为它的概率; 4.概率的性质:必然事件的概率为1,不可能事件的概率为0,随机事件的概率为0()1P A ≤≤,必然事件和不可能事件看作随机事件的两个极端情形5 互斥事件:不可能同时发生的两个事件.()()()P A B P A P B +=+一般地:如果事件12,,,nA A A 中的任何两个都是互斥的,那么就说事件12,,,nA A A 彼此互斥特别提醒:若事件A 与B 不是互斥事件而是相互独立事件,那么在计算()P A B +的值时绝对不可以使用()()()P A B P A P B +=+这个公式6.对立事件:必然有一个发生的互斥事件.()1()1()P A A P A P A +=⇒=-7.互斥事件的概率的求法:如果事件12,,,nA A A 彼此互斥,那么 12()n P A A A +++=12()()()n P A P A P A +++特别提醒:一. 对于互斥事件要抓住如下的特征进行理解: 1.互斥事件研究的是两个事件之间的关系; 2.所研究的两个事件是在一次试验中涉及的;3.两个事件互斥是从试验的结果不能同时出现来确定的.从集合角度来看,A 、B 两个事件互斥,则表示A 、B 这两个事件所含结果组成的集合的交集是空集. 二. 对立事件是互斥事件的一种特殊情况,是指在一次试验中有且仅有一个发生的两个事件,集合A 的对立事件记作A ,从集合的角度来看,事件A 所含结果的集合正是全集U 中由事件A 所含结果组成集合的补集,即A ∪A =U ,A ∩A =∅.对立事件一定是互斥事件,但互斥事件不一定是对立事件.三.事件A 、B 的和记作A+B ,表示事件A 、B 至少有一个发生.当A 、B 为互斥事件时,事件A+B 是由“A 发生而B 不发生”以及“B 发生而A 不发生”构成的.★ 重 难 点 突 破 ★1.重点:了解随机事件,了解两个互斥事件的概率加法公式。
09年多统B试卷答案
7. 若相互独立的随机变量X 与Y 满足1)(=X D ,4)(=Y D ,则=-)2(Y X D8. 设1216,,,x x x 为正态总体2(, 0.4)N μ的一组样本观测值,样本均值4.36x =,则参数μ的置信水平为0.95的置信区间为 .二、设随机变量X 的分布函数为()arctan F x A B x =+⋅ , ()x -∞<<+∞,(1)求 , A B 的值; (2)求概率密度()f x ; (3)求概率()1P X <. (10分)五、已知随机变量(3,1),且X与Y相互独,(2,1)X N-Y N立,设随机变量27Z X Y=-+,试求()D Z,并求出Z的概率密度E Z和()函数.(8分)生的成绩,算得平均成绩x 为66.5分,标准差s 为7分。
问在显著性水平05.0=α下,是否可以认为这次考试全体考生的平均成绩为70分? (8分)九、为研究儿子的身高y (单位:cm)与父亲的身高x (单位:cm)之间的关系,现调查10对父子,得到10对身高数据(略). 经计算得169.68x =,171.13y =,1108.1xx S =,588.986xy S =,317.461yy S =。
求y 关于x 的经验回归直线方程。
(8分)四:解; 设Y 的分布函数为()Y F y ,()Y F y =()P Y y ≤=(28)P X y +≤=8()2y P X -≤=8()2X y F - (3分)于是Y 的概率密度函数()Y f y =()Y dF y dy=81().22X y f - (6分)注意到 04x <<时, 即816y <<.所以 ()Y f y =8,816320,y y -⎧<<⎪⎨⎪⎩其他 (8分)五:解 由已知有()3E X =-,()1D X =,()2E Y =,()1D Y =,依独立性可得()()2()732270,E Z E X E Y =-+=--⨯+= (2分),()()4()1415D Z D X D Y =+=+⨯=, (4分)再由,X Y 都是正态随机变量,且相互独立,则Z 也服从正态分布,因此Z 的概率密度为:210(), zf z ez -=∈ (8分)参考数据: 20.05(15)25χ=;()1.6450.95Φ= ;()1.50.9332Φ=;()2.50.9938Φ=; ()0.025352.03t = 六:解 设()2221σχS n -=,则()15~22χχ, (2分)因此()()22222151.6664 1.6664151524.996S S P P P χσσ⎛⎫⎛⎫≤=≤⨯=≤ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,(6分) 查表得()20.051524.996χ=, 故有()()21524.9960.95P χ≤= (8分)。
数学建模第九章概率模型M09-2010详解
x)
p(r
)dr
dJ du
c 1
c 2
xu
0
p(r)dr
c 3 xu
p(r)dr
xu S
0
p(r)dr
1
(c1
c2 )
S 0
p(r)dr
(c3
c1
)
S
p(r
)dr
dJ 0 du
S
0
p(r)dr
S
p
(r
)d
r
c 3
c2
c 1
c1
P1 P2
4)每人在生产完一件产品时都能且只能触到一只 挂钩,若这只挂钩是空的,则可将产品挂上运走; 若该钩非空,则这件产品被放下,退出运送系统.
模型建立
• 定义传送带效率为一周期内运走的产品数(记作s, 待定)与生产总数 n(已知)之比,记作 D=s /n
为确定s,从工人考虑还是从挂钩考虑,哪个方便?
• 若求出一周期内每只挂钩非空的概率p,则 s=mp
(z)
dJ 0 dz
(z) ( z)(z) 0
(z) (z)
(
z)
z
(
y
)dy
(y)
1
y2
e2
2
z (z)/(z)
F(z) z F(z) (z) /(z)
求解 F(z) z F(z) (z) (z)简表
存在一个合 适的购进量
每天需求量是随机的
每天收入是随机的
优化问题的目标函数应是长期的日平均收入 等于每天收入的期望
【清华】2009-2010秋季学期概率统计参考答案
0 μ1μ2 eμ2u dv −∞ μ1 + μ2
= μ1 μ1 + μ2
pW
,V
(w,
v)
=
μ μ e 1 −μ1wv−μ2v
12
w>0,v>0
pW
(w)
=
μ1μ2
( μ1w + μ2
)2
1w>0
∫ P ( X1 < X 2 ) = P(W < 1) =
1 μ1μ2
0 ( μ1w + μ2
)2
dw
X
≤
t)
=
P( X
≥
e−t )
=
⎧1 − e−t , ⎨ ⎩ 0,
t ≥ 0; t < 0.
故 Z ∼ Exp(1)
(2) 解法 1:卷积公式
+∞
∫ f X +Y (t) = −∞ f X (x) fY (t − x)dx
∫=
1 0
e−
(t
−
x
)1t
−
x
>0
dx
∫ = 1t>0 e−t
min(1,t ) ex dx
∫ ∫ ⎪ t t−x
=⎨ ⎪0 0
f X (x) fY ( y)dydx,
⎪
0
⎩
t ≥ 1; 0 ≤ t < 1;
t < 0.
∫⎧
⎪
1
1
−
e
x−t
dx
0
= 1 − e−t (e −1)
∫ ⎪
=⎨
t
1−
ex−t dx
=
t
+
e−t
第九章 概率论初步
9.3 概率的基本公式
例 某市发行日报和晚报两种报纸,该市住户中订日报的占 50%,订晚报 的占 60%,既订日报又订晚报的占 30%,求该市中下列住户所占的百分比.
(1)至少订一种报纸;(2)至多订一份报纸;(3)两种报纸都不订.
解:对于该市住户,设事件 A {订日报} ,事件 B {订晚报} ,则事件 AB { 既 订 日 报 又 订 晚 报 } . 根 据 条 件 , 有 P(A) 0.5 , P(B) 0.6 , P(AB) 0.3 .
9.2 随机事件的概率
9.2.2 古典概型
现在介绍一类可以直接计算随机事件概率的简单随机试验,
此类试验具有如下两个特征:
(1)有限性:试验的样本空间由有限个样本点组成,可表示
为
{1,2,L ,n} ; (2)等可能性:每次试验中各个样本点出现的可能性相同,
有
P(1) P(2 ) L
P(n )
10 28
5 14
.
(2)设事件 B { 取到 1 个白球 1 个黑球} ,则事件 B 发生相当于在 5 个
白球中任取 1 球,在 3 个黑球中任取 1 球,共有 C51C31 种取法,故事件 B 所含 样本点个数为 C51C31 15 ,因此
P(B)
C51C31 C82
15 28
.
9.3 概率的基本公式
2.事件的和与积、事件的互斥
9.1 随机事件
定义 4 事件 A 与事件 B 中至少有一个发生所构 成的事件称为事件 A 与事件 B 的和(或并),记作 AUB.
9.1 随机事件
事件 A 与事件 B 同时发生所构成的事件称为事件 A 与事件 B 的积(或交), 记作 AB (或 AI B ).
概率论与数理统计ppt课件
18
二、几何定义:
定义若对于一随机试验, 每个样本点出现是等可能的,
样本空间所含的样本点个数为无穷多个, 且具有非 零的,有限的几何度量,即0 m() ,则称这一随机 试验是一几何概型的.
19
定义 当随机试验的样本空间是某个区域,并且任 意一点落在度量 (长度, 面积, 体积) 相同的子区域 是等可能的,则事件 A 的概率可定义为
(2) P() 1, P() 0;
(3) 对于两两互斥的可列多个事件A1, A2 ,, P( A1 A2 ) P( A1 ) P( A2 )
23
三. 统计定义:
(一) 频率
1. 在相同的条件下, 共进行了n次试验,事件A发生的次
数nA, 称为A的频数, nA/n称为事件A发生的频率, 记为 fn(A).
(2) 计算样本点总数n及事件A包含的样本点数k.
(3) 用下列公式计算:
P( A)
SA中中的的基基本本事事件件总数数
k n
16
例1. 袋中装有4只白球和2只红球. 从袋中摸球两次,每次任取一球.有两种式: (a)放回抽样; (b)不放回抽样.
求: (1)两球颜色相同的概率; (2)两球中至少有一只白球的概率.
若事件A发生必然导致事件B发生,则称件B包含事件A,记 作AB. 若A B且A B, 即A=B, 则称A与B相等.
B
A S
(1) A B
8
2.和事件:
A B { x | x A或x B}称为A与B的和事件.
即A, B中至少有一个发生, 称为A与B的和, 记A B.
可列个事件A1, A2 , 的和事件记为 Ak .
性质4. 对任一事件A, P(A) 1.
性质5. 对任一事件A, P(A) 1 P(A).
概率论09-10A附答案
重庆理工大学考试试卷2009~ 2010 学年第 2 学期班级 学号 姓名 考试科目 概率与数理统计 A 卷 闭卷一、 单项选择题(每小题2分,共22分)1、设事件A 与B 互为对立事件,且()0,()0,P A P B >>则下列命题不成立的是( )A 、A 与B 不相容 B 、A 与B 相互独立C 、A 与B 不独立D 、A B 与互不相容2、设()F x 是连续型随机变量X 的分布函数,12,x x 为任意两实数,且12x x <,则( )不一定成立A 、()F x 在1x 点连续B 、12()()F x F x ≤C 、12()()F x F x <D 、{}2112()()F x F x P x x x -=<≤3、设随机变量X 的分布函数为()⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤<=1110003x x xx x F ,则()E X =( ) A 、⎰+∞04dx x B 、+⎰104dx x ⎰+∞1xdx C 、⎰1033dx x D 、⎰+∞033dx x 4、设127,,,X X X L 取自总体2~(0,0.5)X N ,则7214i i P X =⎧⎫>=⎨⎬⎩⎭∑( ) (22220.050.0250.010.05(7)14.067,(7)16.012,(7)18.474,(6)12.592χχχχ====) A 、0.5 B 、0.025 C 、0.05 D 、0.015、每张彩票中奖的概率为0.1,某人购买了20张号码杂乱的彩票,设中奖的张数为,则X 服从( )分布。
A 、01-B 、 二项C 、泊松D 、指数.6、由()()()E XY E X E Y =可断定( )A 、X 与Y 相互独立B 、X 与Y 不独立C 、X 与Y 不相关D 、X 与Y 相关7、设商店售盐,每包重量是一个随机变量,其数学期望为1kg ,方差为0.0005kg ,500包这种食盐总重量在499~501kg 之间的概率为( ).A 、2(1)1Φ-B 、1(2)-ΦC 、1(1)-ΦD 、2(2)1Φ-8、将n 只球随机地投入n 只盒子中,则每只盒子中各有一只球的概率为( )。
2009年10月全国自考概率论与数理统计试题答案
全国2009年10月高等教育自学考试概率论与数理统计(经管类)答案课程代码:04183一、单项选择题(本大题共10小题,每小题2分,共20分)1.某射手向一目标射击两次,A i 表示事件“第i 次射击命中目标”,i =1,2,B 表示事件“仅第一次射击命中目标”,则B =( )A .A 1A 2C .21A AD .21A A2.某人每次射击命中目标的概率为p (0<p <1),他向目标连续射击,则第一次未中第二次命中的概率为( )A .p 2B .(1-p )2C .1-2pD .p (1-p )3.已知P (AP (BA ⊂B ,则P (A |B )=( )A .0D .14.一批产品中有5%不合格品,而合格品中一等品占60%,从这批产品中任取一件,则该件产品是一等品的概率为( )5.设随机变量X 的分布律为,则P {X <1}=( )A .06.下列函数中可作为某随机变量的概率密度的是( )B .⎪⎩⎪⎨⎧≤>0,0,0,10x x x C .⎩⎨⎧≤≤-其他,0,20,1x D .⎪⎩⎪⎨⎧≤≤其他,0,232121x ,7.设随机变量X 与Y 相互独立,X 服从参数为2的指数分布,Y ~B (6,21),则E(X-Y)=( ) B .21 C .2 D .5 8.设二维随机变量(X ,Y )的协方差Cov(X ,Y )=61,且D (X )=4,D (Y )=9,则X 与Y 的相关系数XY ρ为( ) A .2161 C .61 D .1A .)10(2σμ,NB .)(2σμ,N二、填空题(本大题共15小题,每小题2分,共30分)11.同时扔3枚均匀硬币,则至多有一枚硬币正面向上的概率为.12.设随机事件A 与B 互不相容,且P (AP (A ∪BP (B )=.13.设事件A 与B 相互独立,且P (A ∪BP (AP (B )=.14.设3.0)(=A P ,P (B |AP (AB )=.15.10件同类产品中有1件次品,现从中不放回地接连取2件产品,则在第一次取得正品的条件下,第二次取得次品的概率是1/9.16.某工厂一班组共有男工6人、女工4人,从中任选2名代表,则其中恰有1名女工的概率为8/15.17.设连续型随机变量X 的分布函数为其概率密度为f (x ),则f (6π)=________. 18.设随机变量X ~U (0,5),且Y =2X ,则当0≤y ≤10时,Y 的概率密度f Y (y )=.19.设相互独立的随机变量X ,Y 均服从参数为1的指数分布,则当x >0,y >0时,(X ,Y )的概率密度f (x ,y )=________. 20.设二维随机变量(X ,Y )的概率密度f (x ,y )=⎩⎨⎧≤≤≤≤,y x ,其他,0,10,101则P {X +Y ≤1}=. 21.设二维随机变量(X ,Y )的概率密度为f (x ,y )= ⎩⎨⎧≤≤≤≤,y x axy ,其他,0,10,10则常数a =4. 22.设二维随机变量(X ,Y )的概率密度f (x ,y )=)(2122e π21y x +-,则(X ,Y )关于X 的边缘概率密度f X (x )=________. 23.设随机变量X 与Y 相互独立,其分布律分别为则E (XY )=2.24.设X ,Y 为随机变量,已知协方差Cov(X ,Y )=3,则Cov(2X ,3Y )=18.三、计算题(本大题共2小题,每小题8分,共16分)26.设二维随机变量(X ,Y )只能取下列数组中的值:(0,0),(-1,1),(-1,31),(2,0),且取这些值的概率依次为61,31,121,125. (1)写出(X ,Y )的分布律;(2)分别求(X ,Y )关于X ,Y 的边缘分布律.(2)求未知参数θ的矩估计^θ.四、综合题(本大题共2小题,每小题12分,共24分)28.设随机变量X 的概率密度为 且E (X )=127.求:(1)常数a ,b ;(2)D (X ). 29.设测量距离时产生的随机误差X ~N (0,102)(单位:m),现作三次独立测量,记Y Φp ;(2)问Y 服从何种分布,并写出其分布律;(3)求E (Y ).五、应用题(10分) 30.设某厂生产的零件长度X ~N (2,σμ)(单位:mm),现从生产出的一批零件中随机抽取了16件,经测量并算得零件长度的平均值x =1960,标准差s =120,如果2σ未知,在显著水平05.0=α下,是否可以认为该厂生产的零件的平均长度是2050mm?(t。
概率论知识点总结
概率论知识点总结第一章 随机事件及其概率第一节 基本概念随机实验:将一切具有下面三个特点:(1)可重复性(2)多结果性(3)不确定性的试验或观察称为随机试验,简称为试验,常用 E 表示。
随机事件:在一次试验中,可能出现也可能不出现的事情(结果)称为随机事件,简称为事件。
不可能事件:在试验中不可能出现的事情,记为Ф。
必然事件:在试验中必然出现的事情,记为Ω。
样本点:随机试验的每个基本结果称为样本点,记作ω.样本空间:所有样本点组成的集合称为样本空间. 样本空间用Ω表示. 一个随机事件就是样本空间的一个子集。
基本事件—单点集,复合事件—多点集 一个随机事件发生,当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。
事件的关系与运算(就是集合的关系和运算)包含关系:若事件 A 发生必然导致事件B 发生,则称B 包含A ,记为A B ⊇或B A ⊆。
相等关系:若A B ⊇且B A ⊆,则称事件A 与事件B 相等,记为A =B 。
事件的和:“事件A 与事件B 至少有一个发生”是一事件,称此事件为事件A 与事件B 的和事件。
记为 A ∪B 。
事件的积:称事件“事件A 与事件B 都发生”为A 与B 的积事件,记为A∩ B 或AB 。
事件的差:称事件“事件A 发生而事件B 不发生”为事件A 与事件B 的差事件,记为 A -B 。
用交并补可以表示为B A B A =-。
互斥事件:如果A ,B 两事件不能同时发生,即AB =Φ,则称事件A 与事件B 是互不相容事件或互斥事件。
互斥时B A ⋃可记为A +B 。
对立事件:称事件“A 不发生”为事件A 的对立事件(逆事件),记为A 。
对立事件的性质:Ω=⋃Φ=⋂B A B A ,。
事件运算律:设A ,B ,C 为事件,则有(1)交换律:A ∪B=B ∪A ,AB=BA(2)结合律:A ∪(B ∪C)=(A ∪B)∪C=A ∪B ∪C A(BC)=(AB)C=ABC(3)分配律:A ∪(B∩C)=(A ∪B)∩(A ∪C) A(B ∪C)=(A∩B)∪(A∩C)= AB ∪AC(4)对偶律(摩根律):B A B A ⋂=⋃ B A B A ⋃=⋂第二节 事件的概率概率的公理化体系:(1)非负性:P(A)≥0;(2)规范性:P(Ω)=1(3)可数可加性: ⋃⋃⋃⋃n A A A 21两两不相容时++++=⋃⋃⋃⋃)()()()(2121n n A P A P A P A A A P概率的性质:(1)P(Φ)=0(2)有限可加性:n A A A ⋃⋃⋃ 21两两不相容时)()()()(2121n n A P A P A P A A A P +++=⋃⋃⋃当AB=Φ时P(A ∪B)=P(A)+P(B)(3))(1)(A P A P -=(4)P(A -B)=P(A)-P(AB)(5)P (A ∪B )=P(A)+P(B)-P(AB)第三节 古典概率模型1、设试验E 是古典概型, 其样本空间Ω由n 个样本点组成,事件A 由k 个样本点组成.则定义事件A 的概率为nk A P =)( 2、几何概率:设事件A 是Ω的某个区域,它的面积为 μ(A),则向区域Ω上随机投掷一点,该点落在区域 A 的概率为)()()(Ω=μμA A P 假如样本空间Ω可用一线段,或空间中某个区域表示,则事件A 的概率仍可用上式确定,只不过把μ理解为长度或体积即可.第四节 条件概率条件概率:在事件B 发生的条件下,事件A 发生的概率称为条件概率,记作 P(A|B). )()()|(B P AB P B A P = 乘法公式:P(AB)=P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)全概率公式:设n A A A ,,,21 是一个完备事件组,则P(B)=∑P(i A )P(B|i A )贝叶斯公式:设n A A A ,,,21 是一个完备事件组,则∑==)|()()|()()()()|(jj i i i i A B P A P A B P A P B P B A P B A P第五节 事件的独立性两个事件的相互独立:若两事件A 、B 满足P(AB)= P(A) P(B),则称A 、B 独立,或称A 、B 相互独立.三个事件的相互独立:对于三个事件A 、B 、C ,若P(AB)= P(A) P(B),P(AC)= P(A)P(C),P(BC)= P(B) P(C),P(ABC)= P(A) P(B)P(C),则称A 、B 、C 相互独立三个事件的两两独立:对于三个事件A 、B 、C ,若P(AB)= P(A) P(B),P(AC)= P(A)P(C),P(BC)= P(B) P(C),则称A 、B 、C 两两独立独立的性质:若A 与B 相互独立,则A 与B ,A 与B ,A 与B 均相互独立总结:1.条件概率是概率论中的重要概念,其与独立性有密切的关系,在不具有独立性的场合,它将扮演主要的角色。
西安工业大学2009级概率论与数理统计考试试题及答案详解
绝密★启用前西安工业大学2010级概率论与数理统计考试试题(A 卷)注意事项: (1)所有题一律在试卷上做答,第三至第八题要有计算过程; (2)可能用到的数据如下: 1.96, 0.025U =,()2.50.9938Φ=5小题,每小题3分,总计15分) 1、设 A B 、为任意两个事件,且,()0A B P B ⊂>,则下列选项必然 成立的是( ).()A ()()P A P A B <; ()B ()()P A P A B ≤ ; ()C ()()P A P A B >; ()D ()()P A P A B ≥.2、设随机变量X 的期望()E X 与方差()D X 都存在,则对任意0ε>, 有( ).()A (){}()2D X P XE X εε-≥≤; ()B (){}()2D X P XE X εε-≥≥;3、掷一枚不均匀硬币,正面朝上的概率为23,将此硬币连掷4次,则恰好3次正面朝上的概率为( ).()A 881; ()B 827; ()C 3281; ()D 34.4、设随机变量)1,(~u N X ,)(~2n Y χ,又X 与Y 独立,令T =,则下列结论正确的是( ).()A )1(~-n t T ; ()B )(~n t T ; ()C )1,0(~N T ; ()D ),1(~n F T .5. 样本()12,,n X X X 取自总体ξ,E ξμ=,2D ξσ=,则( )可以 作为2σ的无偏估计.()A 当μ已知时,统计量()21ni i X nμ=-∑;()B 当μ已知时,统计量()()211ni i X n μ=--∑;()C 当μ未知时,统计量()21ni i X nμ=-∑;()D 当μ未知时,统计量()()211ni i X n μ=--∑.5小题,每小题4分,总计20分) 1. 若41)()()(===C P B P A P ,0)()(==BC P AB P , 1()8P A C =, 则事件A、B 、C 至少有一个发生的概率为 ;2. 设二维随机变量(),X Y 的分布律为则{}0P XY == ;{}P X Y == ;3. 设连续型随机变量X 的概率密度为:sin , 0()0, x x a f x ≤≤⎧=⎨⎩其它则常数a =__________; 6P X π⎧⎫>=⎨⎬⎩⎭__________; 4. 设总体(,0.09)X N μ~,测得一组样本观测值为:12.613.412.813.2 ,则总体均值μ的置信度为0.95的置信区间为__________;5. 设随机变量()2.0,100~B X ,应用中心极限定理可得{}≈≥30X P ________. 10分)设甲袋中有3个红球及1个白球,乙袋中有4个红球及2个白球.现从甲袋中任 取1个球(不看颜色)放到乙袋后,再从乙袋中任取1个球,求最后取得红球的概率.9分)设连续型随机变量X的分布函数为()2,0;0, 0xA B e x F x x -⎧+>=⎨≤⎩试求:(1), A B 的值; (2){}11P X -<<; (3)概率密度函数()f x .分)设二维随机变量(),X Y 的密度为6,01;(,)0, x x y f x y <<<⎧=⎨⎩其它,(1)求边缘概率密度()X f x ,()Y f y ; (2)求{}1P X Y +≤.分)已知随机变量X 和Y 分别服从正态分布()21, 3N 和()20, 4N ,且与的相关系数12XY ρ-=.设32X YZ =+. (1)求的数学期望()E Z 和方差()D Z ; (2)求X 与Z 的相关系数X Z ρ; (3)问X 与Z 是否相互独立?为什么?分)设随机变量X 2, 01()0, ax bx c x f x ++<<⎧=⎨⎩其它,已知()0.15()0.5, D X E X ==,求常数,,.a b c分)设总体X 的概率密度为:()1,01,0,.x x f x θθ-⎧<<=⎨⎩其它, 其中θ未知,1θ>,12,,n X X X 是从该总体抽取的一个样本.试求θ的极大似然估计.绝密★启用前2009级概率论与数理统计考试试题(A 卷)标准答案和评分标准_____________________________________________________________________二、填 空 题(20分)1、0.2;2、27,312; 3、1,24、 (12.706,13.294) ; 5、14三、解:设=A {从甲袋中任取一个球为红球},=B {最后从乙袋中任取一个球为红球},则()()()()3154, , , 4477P A P A P B A P B A ====……….……………4分由全概率公式有()()()()()351419.474728P B P A P B A P A P B A =+=⨯+⨯=……………10分四、解:(1) 因为()F x 为连续函数,则()()2lim1xx F A Be -→+∞+∞=+=,即1A =……………………………………2分又由()()()20lim lim 00x x x F x A Be F ++-→→=+==,所以0A B +=,即1B A =-=-…………………………………………4分 (2) {}()()211111P X F F e --<<=--=-……………………………….. 6分(3) ()22,0,()0, 0.x e x f x F x x -⎧>'==⎨≤⎩…………………………………….…………. 9分 五、解:(1)101,6,()(,)0,xX x xdy f x f x y dy +∞-∞⎧<<⎪==⎨⎪⎩⎰⎰其它. 6(1),01,0,x x x -<<⎧⎨⎩=其它.……………………2分201,6,()(,)0,01,3,0,y Y y xdx f y f x y dx y y +∞-∞⎧<<⎪==⎨⎪⎩<<⎧⎨⎩⎰⎰其它. =其它.………………………….4分(2)⎰⎰⎰⎰+-==≤+2/1016),(}1{x xGxdy dx dxdy y x f Y X P ………………………6分⎰=+-=+-=2/10234/102/1]34[)12(6x x dx x x ……………..8分其它.,0,0,0),1)(1(23>>⎩⎨⎧--=--y x e e y x ………………………10分六、解:因()21, 3X N ,()20, 4Y N ,故1, 0EX EY ==23DX =,24DY = …………………………………………………2分则()()1,1262XY Cov X Y -==⨯=-………………………4分(1)()()()132323E XE Y X Y E Z E ⎛⎫=+=+=⎪⎝⎭………………………………6分()()()()2,3232XY X Y D Z D D Cov =++……………………………8分()()()112,39432D X D YC ov X Y ⎛⎫⎛⎫=++= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭………………10分 (2) ()()(),,,,3232X Y C ov X X C ov X Y C ov X Z C ov X ⎛⎫=+=+ ⎪⎝⎭()1633032D X =+-⨯=-=……………………………12分,0XZ C ov X Z ρ==…………………………………………13分(3) 因,X Y 均是正态随机变量,其线性组合Z 也是正态随机变量,但()Z X ,不一定是正态随机变量,所以由0XZρ=,即,X Z 不相关知X 与Z不一定相互独立.………………………………………………………15分七、解:12()(),32a b f x dx ax bx c dx c +∞-∞=++=++⎰⎰……………3分 12()()(),432a b c E X xf x dx x ax bx c dx +∞-∞==++=++⎰⎰…………6分 12222()()(),543a b c E X x f x dx x ax bx c dx +∞-∞==++=++⎰⎰……9分由()1,f x dx +∞-∞=⎰22()0.5,()()[()]0.4E X E X D X E X ==+=得1320.54320.4543a bc a b c a b c⎧++=⎪⎪⎪++=⎨⎪⎪++=⎪⎩, 解之得12123a b c =⎧⎪=-⎨⎪=⎩…………………………12分八、解:似然函数为:()11,n ni i L x θθθ-=⎛⎫= ⎪⎝⎭∏………………………………………………2分()()1ln ln 1ln n i i L n x θθθ==+-∑……………………………………4分()1ln ln 1ln ni i L n x θθ==+-∑,ln d Ld θ1ln ni i nx θ==+∑,令ln 0d L d θ=,得似然方程为1ln 0,ni i nx θ=+=∑ (6)分解得:1ˆ,ln nii nxθ==-∑………………………………………………………8分θ因此,的极大似然估计量为1ˆ.ln nii nXθ==-∑………………………………9分。
2009概率论与数理统计试题及答案[1]
考研数学冲刺·概率论与数理统计一、基本概念总结 1、概念网络图⎪⎪⎪⎪⎭⎪⎪⎪⎪⎬⎫→→≤≤=→−−→−→-→≤=→−−→−、协方差、相关系数)数字特征(期望、方差)两大分布(均匀、正态二维随机变量随机事件)数字特征(期望、方差正态)、几何、均匀、指数、、二项、泊松、超几何八大分布(一维随机变量随机事件数字化数字化),(),(),()(10)()()()(y Y x X P y x F Y X AB P x X P x F X A P ω⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧→假设检验参数估计数分布))(多维随机变量的函四大统计分布(正态数理统计理大数定律和中心极限定F t ,,,2χ2、最重要的5个概念(1)古典概型(由比例引入概率)例1:3男生,3女生,从中挑出4个,问男女相等的概率?例2:有5个白色珠子和4个黑色珠子,从中任取3个,问其中至少有1个是黑色的概率? (2)随机变量与随机事件的等价(将事件数字化))()(A P x X P == )(),(AB P y Y x X P ===例3:已知甲、乙两箱中装有两种产品,其中甲箱中装有3件合格品和3件次品,乙箱中仅装有3件合格品。
从甲箱中任取3件产品放入乙箱后,求:(1) 乙箱中次品件数X 的数学期望。
(2) 从乙箱中任取一件产品是次品的概率。
例4:将一枚均匀硬币连掷三次,以X 表示三次试验中出现正面的次数,Y 表示出现正面的次数与出现反面的次数的差的绝对值,求(X ,Y )的联合分布律。
(3)分布函数(将概率与函数联系起来) )()(x X P x F ≤= (4)离散与连续的关系dx x f x X P )()(==dxdy y x f y Y x X P ),(),(===例5:见“数字特征”的公式。
(5)简单随机样本(将概率和统计联系在一起)样本是由n 个同总体分布的个体组成的,相当于n 个同分布的随机变量的组合(n 维随机变量)。
《概率论总复习》课件
常见问题解答二:条件概率与独立性的关系?
总结词
条件概率与独立性是概率论中的重要概念,它们之间 存在密切的联系。
详细描述
条件概率是指在某个已知事件发生的条件下,另一个 事件发生的概率。而独立性则是指两个事件之间没有 相互影响,一个事件的发生不影响另一个事件的发生 。在条件概率中,如果两个事件在给定条件下是独立 的,那么它们同时发生的概率等于各自发生的概率的 乘积。因此,条件概率和独立性之间存在密切的联系 ,理解它们的概念和关系有助于更好地掌握概率论中 的相关内容。
04
概率论的应用
统计学中的概率论应用
统计推断
概率论为统计学提供了理论基 础,用于估计未知参数、检验 假设和进行预测。
随机抽样
概率论确保了随机抽样的公正 性和代表性,使得样本数据能 够反映总体特征。
统计决策
基于概率论的决策分析方法, 如贝叶斯决策和风险分析,帮 助决策者做出最优选择。
计算机科学中的概率论应用
100%
离散型随机变量的分布
离散型随机变量的分布通常由概 率质量函数或概率分布函数描述 。
80%
连续型随机变量的分布
连续型随机变量的分布由概率密 度函数描述,其总概率为1,即 ∫−∞∞f(x)dxF(x)=∫−∞∞f(x)dxF (x)=∫−∞∞f(x)dxF(x)=1。
02
概率论中的重要定理
贝叶斯定理
01
02
03
04
贝叶斯定理是概率论中的基本 定理之一,它提供了在已知某 些条件下,对概率进行更新和 推理的方法。
贝叶斯定理是概率论中的基本 定理之一,它提供了在已知某 些条件下,对概率进行更新和 推理的方法。
贝叶斯定理是概率论中的基本 定理之一,它提供了在已知某 些条件下,对概率进行更新和 推理的方法。
概率论
问题:是否能用频率来描述随机事件可能性大小? 问题:是否能用频率来描述随机事件可能性大小? 3. 频率的特性 频率的特性: 1)随机波动性: )随机波动性: 2)稳定性: )稳定性: 较小时, 当n较小时,波动大; 较小时 波动大; 较大时, 当n较大时,波动小。 较大时 波动小。 设想 当n->∞时, fn(A)没有波动 没有波动. 没有波动
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(三)事件间的关系与事件的运算 1.包含关系和相等关系 包含关系和相等关系: 包含关系和相等关系 若事件A发生必然导致事件 发生,则称事件 发生必然导致事件B发生 则称事件B包含 若事件 发生必然导致事件 发生 则称事件 包含 事件A,记作 记作A⊂ 事件 记作 ⊂B. 则称A与 相等 相等. 若A ⊂ B且A ⊃B, 即A=B, 则称 与B相等 且 (2)设A,B,C为任意三个事件 事件间的包含 为任意三个事件, 设 为任意三个事件 (1)以后考虑事件间关系和运算时 参加比较 以后考虑事件间关系和运算时, 以后考虑事件间关系和运算时 B 关系有下列性质: 关系有下列性质 或运算的事件都是同一样本空间的子集. 或运算的事件都是同一样本空间的子集 (a) φ⊂ ⊂S; φ⊂A⊂A S (b) A⊂A(自反性 自反性); ⊂ 自反性 (c) 若A⊂1) 且B⊂C,则A⊂C(传递性 传递性); ⊂B且 B 则 ⊂ 传递性 ⊂ ( A⊂ ⊂ (d) 若A⊂B且B⊂A, 则A=B(反对称性 反对称性). ⊂ 且 ⊂ 反对称性
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5. 对立事件 逆事件 : 对立事件(逆事件 逆事件):
A 若 UB= S AIB=φ 则 A B 为 事 , 称 且 , 称与 互 逆 件 也 对 事 . : 一 实 中 件与中 然 一 为 立 件即 在 次 验 , 事 A B 必 有 发 , 仅 一 发 . 个 生且 有 个 生
大学概率论知识点总结
大学概率论知识点总结概率论是数学中的一个重要分支,它研究了随机现象的规律性。
而在大学中,概率论课程是理工科学生的必修课之一。
下面,我们将对大学概率论课程中的一些重要知识点进行总结。
一、样本空间与事件概率论中的样本空间是指所有可能结果的集合,用Ω表示。
样本空间中的每个元素,被称为样本点。
事件是指样本空间中的一个子集,用A表示。
当某个随机现象发生时,我们可以定义一个相应的事件,用于描述其发生的结果。
事件的概率则是指该事件发生的可能性大小。
二、概率的性质概率具有以下几个基本性质:1. 非负性:任何事件的概率都是非负的。
2. 规范性:样本空间的概率为1。
3. 可列可加性:若事件A1、A2、A3...是两两互不相容的事件(即它们没有公共的样本点),则它们的联合事件的概率等于各个事件概率的总和。
三、条件概率与独立性条件概率是指在某个条件成立的前提下,事件发生的概率。
对于事件A和B,条件概率表示为P(A|B),表示在事件B发生的前提下,事件A发生的概率。
条件概率的计算遵循贝叶斯公式。
如果两个事件A 和B满足P(AB) = P(A)P(B),则称事件A和B是相互独立的。
四、随机变量与概率分布随机变量是指样本空间中的每个样本点都与某个数值相对应的变量。
随机变量可以分为离散型随机变量和连续型随机变量。
在概率论中,我们关注的是随机变量的概率分布。
对于离散型随机变量,我们可以通过频数直接计算概率;对于连续型随机变量,我们通过概率密度函数来描述其分布。
五、数学期望与方差数学期望是对随机变量取值的平均值的度量,记作E(X)。
方差度量了随机变量的取值离其数学期望的平均距离,记作Var(X)。
数学期望和方差是概率论中两个重要的衡量指标,它们可以帮助我们理解随机变量的分布特性。
六、大数定律与中心极限定理大数定律指出,随着随机试验次数的增加,事件发生的频率趋近于该事件的概率。
中心极限定理则是指在特定条件下,随机变量和服从于正态分布。
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全国2009年10月高等教育自学考试 概率论与数理统计(经管类)试题
课程代码:04183
一、单项选择题(本大题共10小题,每小题2分,共20分)
在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括号内。
错选、多选或未选均无分。
1.某射手向一目标射击两次,A i 表示事件“第i 次射击命中目标”,i =1,2,B 表示事件“仅第一次射击命中目标”,则B =( B ) A .A 1A 2 B .21A A C .21A A
D .21A A
2.某人每次射击命中目标的概率为p (0<p <1),他向目标连续射击,则第一次未中第二次命中的概率为( D )
A .p 2
B .(1-p )2
C .1-2p
D .p (1-p ) 3.已知P (A )=0.4,P (B )=0.5,且A ⊂B ,则P (A |B )=( B ) A .0 B .0.4
C .0.8
D .1
4.一批产品中有5%不合格品,而合格品中一等品占60%,从这批产品中任取一件,则该件产品是一等品的概率为( B ) A .0.20 B .0.30 C .0.38
5.设随机变量X 的分布律为 ,则P {X <1}=( D ) A .0 C .0.3 D .0.5
6.下列函数中可作为某随机变量的概率密度的是( D )
A .⎪⎩⎪⎨⎧≤>100
,
0,100,1002
x x x B .
⎪⎩⎪⎨⎧≤>0,
0,0,10
x x x
C .⎩⎨
⎧≤≤-其他
,
0,
20,
1x
D .⎪⎩⎪⎨⎧≤≤其他
,
0,
2
32
12
1x ,
7.设随机变量X 与Y 相互独立,X 服从参数为2的指数分布,Y ~B (6,2
1),则E(X-Y)=( A )
A .2
5- B .
2
1
C .2
D .5
8.设二维随机变量(X ,Y )的协方差Cov(X ,Y )=6
1,且D (X )=4,D (Y )=9,则X 与Y 的相关系数XY ρ为( B )
A .
216
1 B .36
1
C .
6
1 D .1
9.设总体X ~N (2,σμ),X 1,X 2,…,X 10为来自总体X 的样本,X 为样本均值,则X ~( C )
A .)10(2
σμ,N
B .)(2σμ,N
C .)
10
(2
σμ,
N D .)10
(2
σ
μ,N
10.设X 1,X 2,…,X n 为来自总体X 的样本,X 为样本均值,则样本方差S 2
=( A ) A .
∑=-n
i i
X X n
1
2
)
(1
B .
∑=--n
i i
X X n 1
2
)
(1
1
C .
∑=-n
i i
X X n
1
2
)
(1
D .
∑=--n
i i
X X n 1
2
)
(1
1
二、填空题(本大题共15小题,每小题2分,共30分)
请在每小题的空格中填上正确答案。
错填、不填均无分。
11.同时扔3枚均匀硬币,则至多有一枚硬币正面向上的概率为__1/4______.
12.设随机事件A 与B 互不相容,且P (A )=0.2,P (A ∪B )=0.6,则P (B )= _____0.4___. 13.设事件A 与B 相互独立,且P (A ∪B )=0.6,P (A )=0.2,则P (B )=___0.4_____. 14.设3.0)(=A P ,P (B |A )=0.6,则P (AB )=____0.42____.
15.10件同类产品中有1件次品,现从中不放回地接连取2件产品,则在第一次取得正品的条件下,第二次取得次
品的概率是____1/9____.
16.某工厂一班组共有男工6人、女工4人,从中任选2名代表,则其中恰有1名女工的概率为__24/45______. 17.设连续型随机变量X 的分布函数为
⎪⎪⎪
⎩
⎪
⎪⎪⎨⎧
≥<≤<=,
2π1,,2π0sin 00)(x x x ,,x ,x F
其概率密度为f (x ),则f (
6
π)=___COX30_____.
18.设随机变量X ~U (0,5),且Y =2X ,则当0≤y ≤10时,Y 的概率密度f Y (y )=__1/10__(0≤y ≤10)____.
19.设相互独立的随机变量X ,Y 均服从参数为1的指数分布,则当x >0,y >0时,(X ,Y )的概率密度f (x ,
y )=e^-(x+y)________.
20.设二维随机变量(X ,Y )的概率密度f (x ,y )=⎩⎨
⎧≤≤≤≤,
y x ,其他,0,10,101则P {X +Y ≤1}=__1/2______.
21.设二维随机变量(X ,Y )的概率密度为f (x ,y )= ⎩⎨
⎧≤≤≤≤,
y x axy ,其他,0,10,10则常数a =____4___.
22.设二维随机变量(X ,Y )的概率密度f (x ,y )=
)(2
122e π
21y x +-,则(X ,Y )关于X 的边缘概率密度f X (x )=________.
23.设随机变量X 与Y 相互独立,其分布律分别为
则E (XY )=_2_______.
24.设X ,Y 为随机变量,已知协方差Cov(X ,Y )=3,则Cov(2X ,3Y )=__18______.
25.设总体X ~N (211,σμ),X 1,X 2,…,X n 为来自总体X 的样本,X 为其样本均值;设总体Y ~N (2
22,σμ),Y 1,
Y 2,…,Y n 为来自总体Y 的样本,Y 为其样本均值,且X 与Y 相互独立,则D (Y X +)=__n
2
1δδ+______.
三、计算题(本大题共2小题,每小题8分,共16分) 26.设二维随机变量(X ,Y )只能取下列数组中的值:
(0,0),(-1,1),(-1,31
),(2,0),
且取这些值的概率依次为
6
1,3
1,
12
1,
12
5.
(1)写出(X ,Y )的分布律;
(2)分别求(X ,Y )关于X ,Y 的边缘分布律.
27.设总体X 的概率密度为⎪
⎩⎪⎨⎧<≥=-,0,
0,
0,e 1),(x x x f x
θθθ其中0>θ,X 1,X 2,…,X n 为来自总体X 的样本.(1)求E (X );
(2)求未知参数θ的矩估计^
θ.
四、综合题(本大题共2小题,每小题12分,共24分) 28.设随机变量X 的概率密度为
⎩⎨
⎧<<+=,
x b ax x f 其他,
0,10,
)(
且E (X )=
12
7.求:(1)常数a ,b ;(2)D (X ).
29.设测量距离时产生的随机误差X ~N (0,102)(单位:m),现作三次独立测量,记Y 为三次测量中误差绝对值大于
19.6的次数,已知Φ(1.96)=0.975.
(1)求每次测量中误差绝对值大于19.6的概率p ; (2)问Y 服从何种分布,并写出其分布律; (3)求E (Y ).
五、应用题(10分)
30.设某厂生产的零件长度X ~N (2,σμ)(单位:mm),现从生产出的一批零件中随机抽取了16件,经测量并算得零
件长度的平均值x =1960,标准差s =120,如果2σ未知,在显著水平05.0=α下,是否可以认为该厂生产的零件的平均长度是2050mm? (t 0.025(15)=2.131)。