(完整版)工程数学概率统计简明教程第二版同济大学数学系编课后习题答案(全)

习题一
1. 用集合的形式写出下列随机试验的样本空间与随机事件A ：
(1) 抛一枚硬币两次，观察出现的面，事件}{两次出现的面相同=A ；
(2) 记录某电话总机一分钟内接到的呼叫次数，事件{=A 一分钟内呼叫次数不超过3次}； (3) 从一批灯泡中随机抽取一只，测试其寿命，事件{=A 寿命在2000到2500小时之间}。

解 (1) )},(),,(),,(),,{(--+--+++=Ω， )},(),,{(--++=A . (2) 记X 为一分钟内接到的呼叫次数，则
},2,1,0|{ ===Ωk k X ， }3,2,1,0|{===k k X A .
(3) 记X 为抽到的灯泡的寿命（单位：小时），则
)},0({∞+∈=ΩX ， )}2500,2000({∈=X A .
3. 袋中有10个球，分别编有号码1至10，从中任取1球，设=A {取得球的号码是偶数}，=B {取得球的号码是奇数}，=C {取得球的号码小于5}，问下列运算表示什么事件：
(1)B A ；(2)AB ；(3)AC ；(4)AC ；(5)C A ；(6)C B ；(7)C A -. 解 (1) Ω=B A 是必然事件； (2) φ=AB 是不可能事件；
(3) =AC {取得球的号码是2，4}；
(4) =AC {取得球的号码是1，3，5，6，7，8，9，10}；
(5) =C A {取得球的号码为奇数，且不小于5}={取得球的号码为5，7，9}；
(6) ==C B C B {取得球的号码是不小于5的偶数}={取得球的号码为6，8，10}； (7) ==-C A C A {取得球的号码是不小于5的偶数}={取得球的号码为6，8，10}
4. 在区间]2,0[上任取一数，记⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤<=121x x A ，⎭⎬⎫
⎩⎨⎧≤≤=2341x x B ，求下列事件的表达式：
(1)B A ；(2)B A ；(3)B A ；(4)B A .
解 (1) ⎭⎬⎫
⎩⎨⎧≤≤=234
1x x B A ;
(2) =⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤<≤≤=B x x x B A 2121
0或⎭
⎬⎫⎩⎨⎧
≤<⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤
≤231214
1x x x x ; (3) 因为B A ⊂，所以φ=B A ；
(4)=⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤<<≤=223410x x x A B A 或 ⎭
⎬⎫⎩⎨⎧≤<≤<<≤223
121410x x x x 或或 4. 用事件C
B A ,,的运算关系式表示下列事件：
(1) A 出现，C B ,都不出现（记为1E ）； (2) B A ,都出现，C 不出现（记为2E ）； (3) 所有三个事件都出现（记为3E ）； (4) 三个事件中至少有一个出现（记为4E ）； (5) 三个事件都不出现（记为5E ）； (6) 不多于一个事件出现（记为6E ）； (7) 不多于两个事件出现（记为7E ）； (8) 三个事件中至少有两个出现（记为8E ）。

解 (1)C B A E =1； (2)C AB E =2； (3)ABC E =3； (4)C B A E =4；
(5)C B A E =5； (6)C B A C B A C B A C B A E =6； (7)C B A ABC E ==7；(8)BC AC AB E =8.
6. 一批产品中有合格品和废品，从中有放回地抽取三次，每次取一件，设i A 表示事件“第i 次抽到废品”，3,2,1=i ，试用i A 表示下列事件：
(1) 第一次、第二次中至少有一次抽到废品；
(2) 只有第一次抽到废品； (3) 三次都抽到废品；
(4) 至少有一次抽到合格品； (2) 只有两次抽到废品。

解 (1)21A A ； (2)321A A A ； (3)321A A A ；
(4)321A A A ； (5)321321321A A A A A A A A A .
7. 接连进行三次射击，设i A ={第i 次射击命中}，3,2,1=i ，=B {三次射击恰好命中二次}，=C {三次射击至少命中二次}；试用i A 表示B 和C 。

解 321321321A A A A A A A A A B = 323121A A A A A A C =
习题二
1．从一批由45件正品、5件次品组成的产品中任取3件产品，求其中恰有1件次品的概率。

解 这是不放回抽取，样本点总数⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛=350n ，记求概率的事件为A ，则有利于A 的样本点数
⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=15245k . 于是
39299!2484950!35444535015245)(=⨯⨯⨯⨯⨯⨯=⎪⎪⎭⎫
⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==n k A P 2．一口袋中有5个红球及2个白球，从这袋中任取一球，看过它的颜色后放回袋中，然后，再从这袋中任取一球，设每次取球时袋中各个球被取到的可能性相同。

求
(1) 第一次、第二次都取到红球的概率；
(2) 第一次取到红球，第二次取到白球的概率； (3) 二次取得的球为红、白各一的概率； (4) 第二次取到红球的概率。

解 本题是有放回抽取模式，样本点总数27=n . 记(1)(2)(3)(4)题求概率的事件分别为D C B A ,,,.
(ⅰ)有利于A 的样本点数2
5=A k ，故 492575)(2
=⎪⎭
⎫
⎝⎛=A P
(ⅱ) 有利于B 的样本点数25⨯=B k ，故 4910
725)(2=⨯=B P
(ⅲ) 有利于C 的样本点数252⨯⨯=C k ，故 49
20
)(=C P
(ⅳ) 有利于D 的样本点数57⨯=D k ，故 75
49357
57)(2==
⨯=D P . 3．一个口袋中装有6只球，分别编上号码1至6，随机地从这个口袋中取2只球，试求：(1) 最小号码是3的概率；(2) 最大号码是3的概率。

解 本题是无放回模式，样本点总数56⨯=n .
(ⅰ) 最小号码为3，只能从编号为3，4，5，6这四个球中取2只，且有一次抽到3，因而有利
样本点数为32⨯，所求概率为
5
1
5632=⨯⨯. (ⅱ) 最大号码为3，只能从1，2，3号球中取，且有一次取到3，于是有利样本点数为22⨯，
所求概率为
15
2
5622=⨯⨯. 4．一个盒子中装有6只晶体管，其中有2只是不合格品，现在作不放回抽样，接连取2次，每次取1只，试求下列事件的概率：
(1) 2只都合格；
(2) 1只合格，1只不合格； (3) 至少有1只合格。

解 分别记题(1)、(2)、(3)涉及的事件为C B A ,,，则
522562342624)(=⨯⨯⨯⨯=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=A P 15856224261214)(=⨯⨯⨯=⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=B P
注意到B A C =，且A 与B 互斥，因而由概率的可加性知
15
14
15852)()()(=+=+=B P A P C P
7．掷两颗骰子，求下列事件的概率：
(1) 点数之和为7；(2) 点数之和不超过5；(3) 点数之和为偶数。

解 分别记题(1)、(2)、(3)的事件为C B A ,,,样本点总数26=n (ⅰ)A 含样本点)2,5(),5,2(,(1,6),(6,1),(3,4),(4,3)
61
6
6)(2==∴A P
(ⅱ)B 含样本点(1,1),(1,2),(2,1),(1,3),(3,1),(1,4),(4,1),(2,2),(2,3),(3,2)
185
6
10)(2==∴B P
(ⅲ)C 含样本点(1,1),(1,3),(3,1),(1,5),(5,1);(2,2),(2,4),(4,2),(2,6),(6,2),(3,3), (3,5),(5,3);(4,4),(4,6),(6,4);(5,5);(6,6), 一共18个样本点。

2
13618)(==
∴C P 8．把甲、乙、丙三名学生随机地分配到5间空置的宿舍中去，假设每间宿舍最多可住8人，试求这三名学生住不同宿舍的概率。

解 记求概率的事件为A ，样本点总数为35，而有利A 的样本点数为345⨯⨯，所以 2512
5
345)(3
=⨯⨯=A P . 9．总经理的五位秘书中有两位精通英语，今偶遇其中的三位，求下列事件的概率： (1) 事件A ：“其中恰有一位精通英语”； (2) 事件B ：“其中恰有二位精通英语”； (3) 事件C ：“其中有人精通英语”。

解 样本点总数为⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛35
(1) 53106345!332352312)(==⨯⨯⨯⨯=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=
A P ； (2) 103345!33351322)(=⨯⨯⨯=⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=
B P ； (3) 因B A
C =，且A 与B 互斥，因而
10
9
10353)()()(=+
=+=B P A P C P . 12．设一质点一定落在xOy 平面内由x
解 记求概率的事件为A ，则A S
为图中阴影部分，而2/1||=Ω，
1859521322121||2
=⨯=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=A S 最后由几何概型的概率计算公式可得
9
52/118/5||||)(==Ω=A S A P . 14．已知B A ⊂，4.0)(=A P ，6.0)(=B P ，求 (1))(A P ,)(B P ；(2))(B A P ；(3))(AB P ；(4))(),(B A P A B P ；(5))(B A P . 解 (1)6.04.01)(1)(=-=-=A P A P ，4.06.01)(1)(=-=-=B P B P ； (2)6.0)()()()()()()()(==-+=-+=B P A P B P A P AB P B P A P B A P ； (3)4.0)()(==A P AB P ；
(4)0)()()(==-=φP B A P A B P , 4.06.01)(1)()(=-=-==B A P B A P B A P ; (5).2.04.06.0)()(=-=-=A B P B A P
15．设B A ,是两个事件，已知5.0)(=A P ，7.0)(=B P ，8.0)(=B A P ，试求)(B A P -及).(A B P - 解 注意到 )()()()(AB P B P A P B A P -+= ，因而)()()(B P A P AB P += )(B A P -4.08.07.05.0=-+=. 于是，)()()()(AB P A P AB A P B A P -=-=- 1.04.05.0=-=；3.04.07.0)()()()(=-=-=-=-AB P B P AB B P A B P .
习题三
1．已知随机事件A 的概率5.0)(=A P ，随机事件B 的概率6.0)(=B P ，条件概率8.0)|(=A B P ，试求)(AB P 及)(B A P .
解 4.08.05.0)|()()(=⨯==A B P A P AB P
)()()(1)(1)()(AB P B P A P B A P B A P B A P +--=-==
3.04.06.05.01=+--=
2．一批零件共100个，次品率为10%，从中不放回取三次（每次取一个），求第三次才取得正品的概率。

解 1078
9
989981989910090910=⨯=⨯⨯⨯⨯=p .
3．某人有一笔资金，他投入基金的概率为0.58，购买股票的概率为0.28，两项投资都做的概率为0.19
图2.3
(1) 已知他已投入基金，再购买股票的概率是多少？ (2) 已知他已购买股票，再投入基金的概率是多少？
解 记=A {基金}，=B {股票}，则19.0)(,28.0)(,58.0)(===AB P B P A P
(1) .327.058.019
.0)()()|(===
A P A
B P A B P (2) 678.028
.019
.0)()()|(===
B P AB P B A P . 6．给定5.0)(=A P ，3.0)(=B P ，15.0)(=AB P ，验证下面四个等式：
),()|(),()|(A P B A P A P B A P == )()|(B P A B P =，).()|(B P A B P = 解 )(2
1
3.015.0)()()|(A P B P AB P B A P ====
)(5.07.035
.07.015.05.0)(1)()()()()|(A P B P AB P A P B P B A P B A P ===-=--==
)(3.05
.015
.0)()()|(B P A P AB P A B P ====
)(5
.015
.05.015.03.0)(1)()()()()|(B P A P AB P B P A P B A P A B P ==-=--==
7．已知甲袋中有6只红球，4只白球；乙袋中有8只红球，6只白球。

求下列事件的概率：
(1) 随机取一只袋，再从该袋中随机取一球，该球是红球； (2) 合并两只袋，从中随机取一球，该球是红球。

解 (1) 记=B {该球是红球}，=1A {取自甲袋}，=2A {取自乙袋}，已知10/6)|(1=A B P ，14/8)|(2=A B P ，所以
70
41
1482110621)|()()|()()(2211=⨯+⨯=+=A B P A P A B P A P B P
(2) 12
72414)(==
B P 8．某工厂有甲、乙、丙三个车间，生产同一产品，每个车间的产量分别占全厂的25%，35%，40%，各车间产品的次品率分别为5%，4%，2%，求该厂产品的次品率。

解 02.04.004.035.005.025.0⨯+⨯+⨯⨯
%45.30345.0008.00140.00125.0==++=
10．发报台分别以概率0.6，0.4发出""•和""-，由于通信受到干扰，当发出""•时，分别以概率0.8和0.2收到""•和""-，同样，当发出信号""-时，分别以0.9和0.1的概率收到""-和""•。

求(1) 收到信号""•的概率；(2) 当收到""•时，发出""•的概率。

解 记 =B {收到信号""•}，=A {发出信号""•} (1) )|()()|()()(A B P A P A B P A P B P +=
52.004.048.01.04.08.06.0=+=⨯+⨯=
(2) 13
12
52.08.06.0)()|()()|(=⨯==
B P A B P A P B A P . 13．设A 与B 独立，且q B P p A P ==)(,)(，求下列事件的概率：)(B A P ，)(B A P ，)(B A P . 解 pq q p B P A P B P A P B A P -+=-+=)()()()()(
pq q q p q p B P A P B P A P B A P +-=---+=-+=1)1(1)()()()()(
pq B P A P AB P B A P -=-==1)()(1)()(
14．已知B A ,独立，且)()(,9/1)(B A P B A P B A P ==，求)(),(B P A P . 解 因)()(B A P B A P =，由独立性有
)()()()(B P A P B P A P =
从而 )()()()()()(B P A P B P B P A P A P -=- 导致 )()(B P A P =
再由 9/1)(=B A P ，有 2))(1())(1))((1()()(9/1A P B P A P B P A P -=--== 所以 3/1)(1=-A P 。

最后得到 .3/2)()(==A P B P
15．三个人独立破译一密码，他们能独立译出的概率分别为0.25，0.35，0.4. 求此密码被译出的概率。

解 记 =A {译出密码}， =i A {第i 人译出}，.3,2,1=i 则
7075
.02925.016.065.075.01)()()(1)(32131=-=⨯⨯-=-=⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛==A P A P A P A P A P i i
16．设六个相同的元件，如下图所示那样安置在线路中，设每个元件不通达的概率为p ，求这
解 记 =A {通达}，
=i A {元件i 通达}，6,5,4,3,2,1=i
则 654321A A A A A A A =， 所以
)()()()(654321A A P A A P A A P A P ++=
)()(654321652165434321A A A A P A A A A P ---642)1()1(3)1(3p p p -+---=
20．假设一部机器在一天内发生故障的概率为0.2，机器发生故障时全天停止工作，若一周五个工作日里每天是否发生故障相互独立，试求一周五个工作日里发生3次故障的概率。

解 0512.0)8.0()2.0(352
3=⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛=p . 21．灯泡耐用时间在1000小时以上的概率为0.2，求三个灯泡在使用1000小时以后最多只有一个坏了的概率。

解 104.0096.0008.0)2.0(8.023)2.0(332
3=+=⨯⨯⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=p . 22．某宾馆大楼有4部电梯，通过调查，知道在某时刻T ，各电梯正在运行的概率均为0.75，求：
(1) 在此时刻至少有1台电梯在运行的概率； (2) 在此时刻恰好有一半电梯在运行的概率； (3) 在此时刻所有电梯都在运行的概率。

解 (1) 256255
)25.0(1)75.01(144=-=--
(2) 1282741436)25.0()75.0(242
22
2=⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯=⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛ (3) 2568143)75.0(4
4=⎪⎭
⎫
⎝⎛=
23．设在三次独立试验中，事件A 出现的概率相等，若已知A 至少出现一次的概率等于19/27，求事件A 在每次试验中出现的概率)(A P .
解 记=i A {A 在第i 次试验中出现}，.3,2,1=i )(A P p = 依假设 3
32131)1(1)(12719p A A A P A P i i --=-=⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛== 所以， 27
8
)1(3=-p ， 此即 3/1=p .
习题四
1. 下列给出的数列，哪些是随机变量的分布律，并说明理由。

（1）5,4,3,2,1,0,15==i i
p i ；
（2）()
3,2,1,0,652
=-=i i p i ； （3）5,4,3,2,1,25
1
=+=i i p i 。

解 要说明题中给出的数列，是否是随机变量的分布律，只要验证i p 是否满足下列二个条件：
其一条件为 ,2,1,0=≥i p i ，其二条件为1=∑i
i p 。

依据上面的说明可得（1）中的数列为随机变量的分布律；（2）中的数列不是随机变量的分布律，
因为0646953<-=-=p ；（3）中的数列不是随机变量的分布律，这是因为∑=≠=5
1
12520
i i p 。

2. 试确定常数c ，使()()4,3,2,1,0,2
===i c
i X P i 成为某个随机变量X 的分布律，并求：
()2≤X P ；⎪⎭⎫ ⎝⎛<<252
1
X P 。

解 要使i c 2成为某个随机变量的分布律，必须有12
4
0=∑=i i c
，由此解得3116=c ；
（2） ()()()()2102=+=+==≤X P X P X P X P
3128
412113116=⎪⎭⎫ ⎝⎛++=
（3）()()21252
1
=+==⎪⎭⎫ ⎝⎛<<X P X P X P 311241213116=⎪⎭⎫ ⎝⎛+=。

3. 一口袋中有6个球，在这6个球上分别标有-3，-3，1，1，1，2这样的数字。

从这袋中任取一球，设各个球被取到的可能性相同，求取得的球上标明的数字X 的分布律与分布函数。

解 X 可能取的值为-3，1，2，且()()()6
1
2,211,13=====-=X P X P X P ，即X 的分布律为
X 的分布函数
0 3-<x
()()x X P x F ≤== 31
13<≤-x
6
5
21<≤x
1 2≥x
4. 一袋中有5个乒乓球，编号分别为1，2，3，4，5，从中随机地取3个，以X 表示取出的3个球中最大号码，写出X 的分布律和分布函数。

解 依题意X 可能取到的值为3，4，5，事件{}3=X 表示随机取出的3个球的最大号码为3，则另两个球的只能为1号，2号，即()1013513=⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛=
=X P ；事件{}4=X 表示随机取出的3个球的最大
号码为4，因此另外2个球可在1、2、3号球中任选，此时()103352314=⎪⎪⎭⎫
⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯=
=X P ；同理可得()106352415=⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯=
=X P 。

X 的分布律为
X 的分布函数为
0 3<x
()=x F
101
43<≤x 10
4
54<≤x
1 5≥x
5. 在相同条件下独立地进行5次射击，每次射击时击中目标的概率为0.6，求击中目标的次数X 的分布律。

解 依题意X 服从参数6.0,5==p n 的二项分布，因此，其分布律
()5,,1,0,4.06.055 =⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛==-k k k X P k
k ，
6. 从一批含有到的可能性相等。

在下列三种情形下，分别求出直到取得正品为止所需次数X 的分布律。

（1） 每次取出的产品立即放回这批产品中再取下一件产品； （2） 每次取出的产品都不放回这批产品中； （3） 每次取出一件产品后总是放回一件正品。

解 （1）设事件 ,2,1,=i A i 表示第i 次抽到的产品为正品，依题意， ,,,1n A A 相互独立，且
() ,2,1,13
10
==
i A P i 而 ()()()()
() ,2,1,13
10
1331
1
111=⎪
⎭
⎫
⎝⎛====---k A P A P A P A A A P k X P k k k k k 即X 服从参数13
10
=
p 的几何分布。

（2）由于每次取出的产品不再放回，因此，X 可能取到的值为1，2，3，4，
()()()().
286
1
10111213101234,143511121310233,26
512131032,13101=⨯⨯⨯⨯⨯⨯===⨯⨯⨯⨯===⨯⨯===
=X P X P X P X P
X 的分布律为
（3）X 可能取到的值为1，2，3，4，
()()()().
21976
1313131234,21977213131312233,1693313131132,13101=⨯⨯⨯⨯===⨯⨯⨯⨯===⨯⨯===
=X P X P X P X P 所求X 的分布律为
7. 设随机变量()p B X ,6~，已知()()51===X P X P ，求p 与()2=X P 的值。

解 由于()p B X ,6~，因此()()6,,1,0,1666 =-⎪
⎪⎭
⎫ ⎝⎛==-k p p k X P k k 。

由此可算得 ()()()(),165,16155p p X P p p X P -==-== 即 ()(),161655p p p p -=- 解得2
1=p ；
此时，()64
1521!25621212626
2
62
=⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⨯=⎪
⎭
⎫
⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==-X P 。

10. 某商店出售某种物品，根据以往的经验，每月销售量X 服从参数4=λ的泊松分布，问在月
初进货时，要进多少才能以99%的概率充分满足顾客的需要？
解 设至少要进n 件物品，由题意n 应满足 ()(),99.0,99.01≥≤<-≤n X P n X P 即 ()99.0!
4110
4<=-≤∑
-=-n k k e k n X P
()99.0!
404
≥=≤∑=-n
k k e k n X P
查泊松分布表可求得 9=n 。

11. 有一汽车站有大量汽车通过，每辆汽车在一天某段时间出事故的概率为0.0001，在某天该段时间内有1000辆汽车通过，求事故次数不少于2的概率。

解 设X 为1000辆汽车中出事故的次数，依题意，X 服从0001.0,1000==p n 的二项分布，即()0001.0,1000~B X ，由于n 较大，p 较小，因此也可以近似地认为X 服从1.00001.01000=⨯==np λ的泊松分布，即()1.0~P X ，所求概率为
()()()
.
004679.0090484.0904837.01!
11.0!01.0110121
.011.00=--=--≈=-=-=≥--e
e X P X P X P 16. 设随机变量X 的密度函数为 ()=x
f x 2， A x <<0 0， 其他， 试求：（1）常数A ；（2）X 的分布函数。

解 （1）()x f 成为某个随机变量的密度函数必须满足二个条件，其一为()0≥x f ；其二为
()⎰+∞∞-=1dx x f ，因此有⎰=A
xdx 012，解得1±=A ，其中1-=A 舍去，即取1=A 。

（2）分布函数
()()()⎰∞-=≤=x
dx x f x X P x F
= ⎰⎰⎰⎰⎰⎰+++∞-∞-∞-x
x
x
dx
xdx dx xdx
dx dx
10
1
000020200 1100
≥<≤<x x x
= 1
02x 1
100
≥<≤<x x x
17. 设随机变量X 的密度函数为()+∞<<-∞=-x Ae x f x ,，求：（1）系数A ；（2）()10<<X P ；（3）
X 的分布函数。

解 （1）系数A 必须满足⎰+∞
∞--=1dx Ae x ，由于x e -为偶函数，所以
⎰⎰⎰+∞∞-+∞+∞
---===12200dx Ae dx Ae
dx Ae
x x
x
解得2
1=A ；
（2）()()
1101012
1
2
1
21
10----===<<⎰⎰e dx e dx e X P x x ； （3）()()⎰∞
-=x
dx x f x F
= ⎰⎰⎰-∞--∞--+x x
x x
x
dx
e dx e dx
e 00212121 00≥<x x
= ⎰⎰⎰-∞-∞-+x x
x x
x
dx
e dx e dx
e 00212121 00≥<x x
= ()
x x
e e
--+121
2121 00≥<x x
= x x
e e
--2
1121 00≥<x x
18. 证明：函数
()=x f 0
22c
x e
c x
-
<≥x x （c 为正的常数）
为某个随机变量X 的密度函数。

证 由于()0≥x f ，且()120
22
0222
2
2
=-=⎪⎪⎭
⎫
⎝
⎛-
-==+∞
-
∞
+-
∞
+∞-∞+∞--
⎰⎰⎰c
x c x c x e c x d e
dx
e
c
x
dx x f ，
因此()x f 满足密度函数的二个条件，由此可得()x f 为某个随机变量的密度函数。

.
2;20;
0≥≤≤≤x x x
20. 设随机变量X 的分布函数为
()=x F
(),
11,
0x e x -+-
>≤x x 求X 的密度函数，并计算()1≤X P 和()2>X P 。

解 由分布函数()x F 与密度函数()x f 的关系，可得在()x f 的一切连续点处有()()x F x f '=，因此
()=x f
,
0,
x xe - 其他0>x 所求概率()()()112111111---=+-==≤e e F X P ；
()()()()()
223211121212--=+--=-=≤-=>e e F X P X P 。

21. 设随机变量X 在()6,1上服从均匀分布，求方程012=++Xt t 有实根的概率。

解 X 的密度函数为
()=x f
,5
1
61<<x ； ,0 其他.
方程012=++Xt t 有实根的充分必要条件为042≥-X ，即42≥X ，因此所求得概率为
()
()()()⎰=+=≥+-≤=≥-≤=≥6225
451
022224dx X P X P X X P X P 或。

23. 设顾客在某银行的窗口等待服务的时间（单位：min ）服从5
1
=λ的指数分布，其密度函数为()=x f
,5
15
x e - 其他0>x ，某顾客在窗口等待服务，若超过10min ，他就离开。

（1）设某顾客某天去银行，求他未等到服务就离开的概率；
（2）设某顾客一个月要去银行五次，求他五次中至多有一次未等到服务的概率。

解 （1）设随机变量X 表示某顾客在银行的窗口等待服务的时间，依题意X 服从5
1
=λ的指数分布，且顾客等待时间超过10min 就离开，因此，顾客未等到服务就离开的概率为
()⎰∞
+--==≥10
25
5
110e dx e X P x
； （2）设Y 表示某顾客五次去银行未等到服务的次数，则Y 服从2,5-==e p n 的二项分布，所求概率为
()()()
()()
()
()()
4
2
24
2
25
20
2141115105101-------+=-⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛+-⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛==+==≤e e e e e e Y P Y P Y P
25. 设随机变量X 的分布函数为()+∞<<-∞+=x x B A x F ,arctan ，求(1) 常数B A ,；(2)()1<X P ；(3) 随机变量X 的密度函数。

解：(1)要使()x F 成为随机变量X 的分布函数，必须满足()()1lim ,0lim ==+∞
→-∞→x F x F x x ，即
()()1
arctan lim 0arctan lim =+=++∞
→-∞→x B A x B A x x
计算后得
1
2
2
=+
=-
B A B A π
π
解得
π
1
21=
=
B A 另外，可验证当π1,21=
=B A 时，()x x F arctan 1
21π
+=也满足分布函数其余的几条性质。

（2） ()()()()11111--=<<-=<F F X P X P
()⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+-+=
1arctan 1211arctan 121ππ 2
4141πππππ=⎪⎭⎫ ⎝⎛-⋅-⋅= （3）X 的密度函数
()()()
+∞<<-∞+=
'=x x x F x f ,11
2
π。

26. 设X 服从()1,0N ，借助于标准正态分布的分布函数表计算：（1）()2.2<X P ；
（2）()176>X P ；（3）()78.0-<X P ；（4）()55.1<X P ；（5）()5.2>X P 。

解 查正态分布表可得
（1）()()9861.02.22.2=Φ=<X P ；
（2）()()()0392.09608.0176.1176.1176.1=-=Φ-=≤-=>X P X P ； （3）()()()2177.07823.0178.0178.078.0=-=Φ-=-Φ=-<X P ； （4）()()()()55.155.155.155.155.1-Φ-Φ=<<-=<X P X P
()()()()8788
.019394.02155.1255.1155.1=-⨯=-Φ=Φ--Φ= （5）
()()()[]15.2215.215.2-Φ-=≤-=>X P X P
()()0124.09938.0125.222=-=Φ-=。

27. 设X 服从()16,1-N ，借助于标准正态分布的分布函数表计算：（1）()44.2<X P ；（2）()5.1->X P ；（3）()8.2-<X P ；（4）()4<X P ；（5）()25<<-X P ；（6）()11>-X P 。

解 当()2,~σμN X 时，()⎪⎭
⎫
⎝⎛-Φ-⎪⎭⎫ ⎝⎛-Φ=≤≤σμσμa b b X a P ，借助于该性质，再查标准正态分布函
数表可求得
（1）()()8051.086.04144.244.2=Φ=⎪⎭⎫
⎝⎛+Φ=<X P ；
（2）()()125.01415.115.1-Φ-=⎪⎭
⎫
⎝⎛+-Φ-=->X P
()()()5498.0125.0125.011=Φ=Φ--=；
（3）()()()3264.06736.0145.0145.0418.28.2=-=Φ-=-Φ=⎪⎭
⎫
⎝⎛+-Φ=-<X P ； （4）()()()75.025.14144144-Φ-Φ=⎪⎭
⎫
⎝⎛+-Φ-⎪⎭⎫ ⎝⎛+Φ=<X P
()()6678.07734.018944.075.0125.1=+-=Φ+-Φ=；
（5）()()()175.041541225-Φ-Φ=⎪⎭
⎫
⎝⎛+-Φ-⎪⎭⎫
⎝⎛+Φ=<<-X P ()()9321.018413.07734.01175.0=+-=+Φ-Φ=；
（6）()()()⎥⎦⎤
⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛+Φ-⎪⎭⎫
⎝
⎛+Φ-=≤≤-=≤--=>-410412*********X P X P X P ()()8253.05987.07724.0125.075.01=+-=Φ+Φ-=。

29. 某厂生产的滚珠直径服从正态分布()01.0,05.2N ，合格品的规格规定为2.02±，求该厂滚珠的合格率。

解 所求得概率为
()()()()()927
.09938.019332.05.215.15.25.11.005.28.11.005.22.22.022.02=+-=Φ+-Φ=-Φ-Φ=⎪
⎭⎫
⎝
⎛-Φ-⎪⎭⎫ ⎝⎛-Φ=+≤≤-X P
30. 某人上班所需的时间()100,30~N X （单位：min ）已知上班时间为8：30，他每天7：50出
门，求：（1）某天迟到的概率；（2）一周（以5天计）最多迟到一次的概率。

解 （1）由题意知某人路上所花时间超过40分钟，他就迟到了，因此所求概率为
()()1587.08413.0111103040140=-=Φ-=⎪⎭
⎫
⎝⎛-Φ-=>X P ；
（2）记Y 为5天中某人迟到的次数，则Y 服从1587.0,5==p n 的二项分布，5天中最多迟到一
次的概率为
()()()()8192.08413.01587.0158413.01587.01514
50=⨯⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛+⨯⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=≤Y P 。

习题五
1. 二维随机变量()Y X ,只能取下列数组中的值：()()()0,2,31,1,1,1,0,0⎪⎭
⎫ ⎝
⎛--，且取这些组值的概率依次为12
5
,121,
31,61，求这二维随机变量的分布律。

解 由题意可得()Y X ,的联合分布律为
2. 3,2,2,1中任取一球。

设每次取球时，袋中每个球被取到的可能性相同。

以X 、Y 分别记第一、二次取到的球上标有的数字，求()Y X ,的分布律及()Y X P =。

解 X 可能的取值为3,2,1，Y 可能的取值为3,2,1，相应的，其概率为
()()()()()()()()().
03,3,61
34212,3,1211,3,61
34123,2,6134122,2,6134121,2,12
1
34113,1,6134212,1,01,1====⨯⨯=======⨯⨯====⨯⨯====⨯⨯====⨯⨯====⨯⨯=
=====Y X P Y X P Y X P Y X P Y X P Y X P Y X P Y X P Y
X P
或写成
3
12
1 61 0 ()()()()6
1
3,32,21,1===+==+====Y X P Y X P Y X P Y X P 。

5. 箱子中装有10件产品，其中2件为次品，每次从箱子中任取一件产品，共取2次，定义随机变量
X 、Y 如下：
X= 0， 若第一次取出正品； Y= 0， 若第二次取出正品； 1， 若第一次取出次品； 1， 若第二次取出次品。

分别就下面两种情况求出二维随机变量()Y X ,的联合分布律：（1）放回抽样；（2）不放回抽样。

解 （1）在放回抽样时，X 可能取的值为1,0，Y 可能取的值也为1,0，且
()()()(),
251
1010221,1,2541010820,1,
25
4
1010281,0,25161010880,0=⨯⨯====⨯⨯====⨯⨯====⨯⨯=
==Y X P Y X P Y X P Y X P
或写成
（2）在无放回情形下，X 、Y 样，具体为
()()()(),
451
910121,1,458910820,1,45
8
910281,0,4528910780,0=⨯⨯====⨯⨯====⨯⨯====⨯⨯=
==Y X P Y X P Y X P Y X P
或写成
联合分布律按行相加得X 按列相加得Y 的边缘分布律为
在有放回情况下X Y 的边缘分布律为
在无放回情况下X 的边缘分布律为
Y 的边缘分布律为
在有放回情况下，由于()250,0===Y X P ，而()()25
16
545400=⨯===Y P X P ，即
()()()000,0=====Y P X P Y X P ；容易验证()()(),101,0=====Y P X P Y X P
()()()()()()111,1,010,1==========Y P X P Y X P Y P X P Y X P ，由独立性定义知X 与Y 相互独立。

在无放回情况下，由于()45280,0===Y X P ，而()()25
16
545400=⨯===Y P X P ，易见
()()()000,0==≠==Y P X P Y X P ，所以X 与Y 不相互独立。

9. 设X 、
写出表示()Y X ,解 由于X 与Y 相互独立，因此
()()()
,3,2,1,4,3,2,1,,=======j i y Y P x X P y Y x X P j i j i
例如()()()8
121415.025.0,2=⨯=-=-==-=-=Y P X P Y X P
11. 设X 与Y 2.0,0Y 服从参数为5的指数分布，
求()Y X ,的联合密度函数及()Y X P ≥。

解. 由均匀分布的定义知
()=x f X
,0,5 其他
2.00<<x 由指数分布的定义知
()=y f Y ,
0,
55y e - 其他0>y
因为X 与Y 独立，易得()Y X ,的联合密度函数
()()()==y f x f y x f Y X , ,
0,
255y e - 其他0,2.00><<y x
概率()()⎰⎰=≥G
dxdy y x f Y X P ,，
其中区域(){}y x y x G ≥=|,见图5.3，经计算有
()()
12
.0052
.00051525---=-==≥⎰⎰⎰e dx e dy e dx Y X P x x
y 。

12. 设二维随机变量()Y X ,的联合密度函数为
()=y x f ,
(),
0,
43y x ke +- 其他0,0>>y x 求：（1）系数k ；（2）()20,10≤≤≤≤Y X P ；（3）证明X 与Y 相互独立。

解 （1）k 必须满足()⎰⎰+∞∞-+∞
∞-=1,dxdy y x f ，即()10430=⎰⎰+∞
+-+∞
dx ke dy y x ，经计算得12=k ；
（2）()()()()
832
01
043111220,10--+---==≤≤≤≤⎰⎰e e dx e dy Y X P y x ；
（3）关于X 的边缘密度函数
()()⎰+∞
∞-==dy y x f x f X , (),
0,120
43dy e y x ⎰+∞+- 其他
0>x = ,
0,
33x e - 其他0>x
同理可求得Y 的边缘密度函数为
()=y f Y
,
0,
44y e - 其他0>x 易见()()()+∞<<-∞+∞<<-∞=y x y f x f y x f Y X ,,,，因此X 与Y 相互独立。

13. 已知二维随机变量()Y X ,的联合密度函数为
()=y x f ,
(),0,
1y x k - 其他
x y x <<<<0,10
（1）求常数k ；（2）分别求关于X 及关于Y 的边缘密度函数；（3）X 与Y 是否独立？ 解 （1）k 满足()⎰⎰+∞∞-+∞∞-=1,dxdy y x f ，即()⎰⎰=-10011x
ydy x k dx 解得24=k ；
（2）X 的边缘密度函数
()()⎰+∞
∞-==dy y x f x f X , (),
0,
1240
dy y x x
⎰- 其他10<<x =
(),
0,
1122x x -
其他
10<<x
Y 的边缘密度函数为
()=y f Y (),
0,1241
⎰-y
ydx x 其他
10<<y = (),
0,
1122
y y - 其他10<<y
（3）
3141212441,21=⨯⨯=⎪⎭
⎫
⎝⎛f ，而()()16271694112,23214112=
⨯⨯==⨯⨯=y f x f Y X ，易见
⎪⎭
⎫
⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛≠⎪⎭⎫ ⎝⎛412141,21Y X f f f ，因此X 与Y 不相互独立。

14. 设随机变量X 与Y
且()5
30|1===X Y P ，（1） 求常数b a ,的值；（2）当b a ,取（1）中的值时，X 与Y 是否独立？为什么？
解 （1）b a ,必须满足∑∑===213
1
1j i ij p ，即
1252251253252=+++++a b ，可推出25
17
=
+b a ，另外由条件概率定义及已知的条件得
()()()5325
201,00|1=+=====
==b b X P Y X P X Y P 由此解得253=b ，结合2517=+b a 可得到2514
=a ，
即
25
325
14=
=
b a
（2）当253,2514==b a 时，可求得()()25
17
0,2550====Y P X P ，易见
()()()0025
2
0,0==≠===Y P X P Y X P
因此，X 与Y 不独立。

15. 对于第2题中的二维随机变量()Y X ,的分布，求当2=Y 时X 的条件分布律。

解 易知()122===⋅Y P p ，因此2=Y 时X 的条件分布律为
16. 对于第6题中的二维随机变量()Y X ,的分布，求当⎪⎭
⎫
⎝⎛<<-=021,x x X 时Y 的条件密度函数。

解 X 的边缘密度函数为（由第7题所求得）
()=x f X
(),
0,124+x 其他0
21
<<-x 由条件密度函数的定义知当⎪⎭⎫
⎝⎛<<-=021,x x X 时Y 的条件密度函数为
()()()==x f y x f x y f X X Y ,|| (),
0,1244
+x 其他
120+<<x y
= ,
0,
121
+x 其他
120+<<x y
习题六
1. 设X 的分布律为
求出：以下随机变量的分布律。

（1）2+X ；（2）1+-X ；（3）2X 。

解 由X 的分布律
2+X 0 1.5 2 4 6 1+-X 3 1.5 1 -1 -3 2X
4 0.2
5 0 4 16
由此表可定出
（1）2+X 的分布律为
（2）1+-X 的分布律为
（3）2X 的分布律为
其中()
()()24
682242=+=-=+===X P X P X P 。

2. 设随机变量X 服从参数1=λ的泊松分布，记随机变量=Y
,
1,1;1,0>≤X X 若若试求随机变量Y 的分
布律。

解 由于X 服从参数1=λ的泊松分布，因此
(),,2,1,0,!
!11
1 ====--k k e e k k X P k
而 ()()()()11
12!
1!01010---=+==+==≤==e e e X P X P X P Y P ； ()()()1211111--=≤-=>==e X P X P Y P 。

即Y 的分布律为
3. 设X 的密度函数为()=x f
,
0,2x
,
;10其他<<x 求以下随机变量的密度函数：（1）X 2；（2）1+-X ；
（3）2X 。

解 求连续型随机变量的函数的密度函数可通过先求其分布函数，然后再求密度函数。

如果()x g y =为单调可导函数，则也可利用性质求得。

（1）解法一：设X Y 2=，则Y 的分布函数
()()()⎪⎭⎫ ⎝
⎛
≤=≤=≤=22y X P y X P y Y P y F Y
= ⎰⎰1
02202
xdx xdx y
1212002
≥<≤<y y y
=
1
40
2
y 2
200
≥<≤<y y y
()()='=y F y f Y Y 0
2y
其他
2
0<<y 解法二：x y 2=，()y h y x ==2，而()2
1
='y h ，则
()()()()y h y h f y f X Y '=
= ,0,2122⋅⋅
y 其他1
2
0<<y = 0
,
2y 其他
20<<y
（2）设1+-=X Y ，则()()1,1-='=-=y h y h y x ，Y 的密度函数
()()()()='=y h y h f y f X Y
()()2110
y -⨯-
其他1
10<-<y
=
()
12-y
其他
1
10<-<y
（3）设2X Y =，由于X 只取()1,0中的值，所以2x y =也为单调函数，其反函数()()y
y h y y h 1
21,='=，因此Y 的密度函数为
()()()()='=y h y h f y f X Y
,
0,1
212y y ⋅ 其他
10<<y
=
,
0,1 其他
1
0<<y
4. 对圆片直径进行测量，测量值X 服从()6,5上的均匀分布，求圆面积Y 的概率密度。

解 圆面积24
1X Y π=，由于X 均匀取()6,5中的值，所以X 的密度函数
()=x f X
,0,1 .
;65其他<<x 且24
1
x y π=为单调增加函数()()6,5∈x ，其反函数
()()y y y h y
y
y h πππ
π
1
1212
,24=⋅
=
'=
=
，
Y 的密度函数为
()()()()='=y h y h f y f X Y
,0,
1
y π ,;
625其他<<
π
y
= ,
0,1y π .;
9425其他ππ<<y
5. 设随机变量X 服从正态分布()1,0N ，试求随机变量的函数2X Y =的密度函数()y f Y 。

解 ()1,0~N X ，所以()+∞<<-∞=-x e x f x X ,2122
π
，此时2x y =不为单调函数不能直接利用性质求出()y f Y 。

须先求Y 的分布函数()y F Y 。

()()()
=≤=≤=y X P y Y P y F Y 2
(
)
y
X y P ≤
≤-0
,0;0≥<y y
()
()⎰⎰---==≤≤-y y
y y X dx e dx x f y X y P x 22
21π
.
()()='=y F y f Y Y ,
0,2121212122y e y e y y --+ππ
,
;
0其他>y = ,
0,212
y
e y -π .
;
0其他>y
6. 设随机变量X 服从参数为1的指数分布，求随机变量的函数X e Y =的密度函数()y f Y 。

解 ()=x f X ,
0,
x e - .;0其他>x
x e y =的反函数()()y y h y y h 1
,ln ='=，因此所求的Y 的密度函数为
()()()()='=y h y h f y f X Y
ln 1,0,y e y - ,
;
0ln 其他>y = ,
0,12
y .
;1其他>y
7. 设X 服从()1,0N ，证明a X +σ服从()2,σa N ,其中σ,a 为两个常数且0>σ。

证明 由于()1,0~N X ,所以()+∞<<-∞=
-x e x f x X ,2122
π
，记a X Y +=σ，则当0>σ时，a x y +=σ为单增函数，其反函数()()σ
σ1
,='-=
y h a y y h ,因此Y 的密度函数为()()()()()+∞<<-∞=
⋅
=
'=--
⎪⎭
⎫ ⎝⎛--y e
e
y h y h f y f a y a y X Y ,211
21
2
2
2
221σσσ
πσ
π
，
即证明了()2,~σσa a X N +。

8. 设随机变量X 在区间[]2,1-上服从均匀分布，随机变量=Y 1,00,01,0.
X X X >=-<若；
若；若
试求随机变量函数Y 的分布律。

解 []2,1~-R X ，则()=x f ,0,
31
.
;21其他<<-x
而 ()()⎰-==<=-=013
1
3101dx X P Y P ；
()()000====X P Y P ；
()()⎰==>==203
2
3101dx X P Y P 。

因此所求分布律为
Y -1 0 1
概率
3
1 0
3
2 9. 设二维随机变量()Y X ,
求以下随机变量的分布律：（１）X X ；（４）XY 。

（1）
（２）
由此得X 2的分布律为
（４）
１０. 设随机变量Ｘ、Ｙ相互独立，⎪⎭
⎫
⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛4,1~,4,1~B Y B X ,
（１）记随机变量Y X Z +=，求Z 的分布律； （２）记随机变量X U 2=，求U 的分布律。

从而证实：即使Ｘ、Ｙ服从同样的分布，Y X +与X 2的分布并不一定相同，直观地解释这一结论。

解（１）由于⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛41,1~,41,1~B Y B X ，且Ｘ与Ｙ独立，由分布可加性知⎪⎭
⎫
⎝⎛+41,2~B Y X ，即
()()2,1,0,434122=⎪
⎫
⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==+==-
k k k Y X P k Z P k
k ,经计算有
（２）由于
因此
易见Y X +与X 2的分布并不相同。

直观的解释是的Y X +与X 2的取值并不相同，这是因为
X 与Y 并不一定同时取同一值，因而导致它们的分布也不同。

12. 设二维随机变量()Y X ,的联合分布律为
（１）求()Y X U ,m ax =（２）求()Y X V ,m in =的分布律。

解 （１）随机变量U 可能取到的值为１，２，３中的一个，且
()()()()()()()()()()
()()()
()()()()();9
5919292003,32,31,33,23,13,max 3;3
1919202,21,22,12,max 2;
9
1
1,11,max 1=+++
+===+==+==+==+=======++
===+==+=============Y X P Y
X P Y X P Y X P Y X P Y X P U P Y X P Y X P Y X P Y X P U P Y X P Y X P U P 综合有
（２）随机变量V
()()()
()()()()();9
5929200911,31,23,12,11,11,min 1=++++=
==+==+==+==+======Y X P Y X P Y X P Y X P Y X P Y X P V P 同理可求得()(),9
1
3,312====V P V P 综合有
13. 设二维随机变量()Y X ,0,0==y x ，2,2==y x 所围成的区域，求X Y -的分布函数及密度函数。

解 ()Y X ,的联合密度函数为
1,
02,02;(,)4
0,
x y f x y ⎧<<<<⎪=⎨⎪⎩
其他.
设Y X Z -=，则Z 的分布函数
()()
()()⎰⎰=≤-=≤=zz
D Z dxdy
y x f z Y X P z Z P z F , 其中区域(){}z y x y x D z ≤-=:,，
当2-<z 时，积分区域见图6.2，此时
()⎰⎰==z
D Z dxdy z F 00
当02<≤-z 时，积分区域见z D 图6.3，
()()()()2228
12214141
41
,z z D dxdy
dxdy y x f z F z D D Z z z +=-⨯=⨯=
=='⎰⎰⎰⎰'
的面积区域 其中z D '是区域z D 限在20,20<<<<y x 中的那部分。

当20<≤z 时，积分区域z D 见图6.4
()()()()
2
2
28
112214414
1
41
,z z D dxdy
dxdy y x f z F z D D Z z z --=⎪⎭⎫ ⎝⎛-⨯-⨯=
⨯==='⎰⎰⎰⎰'
的面积区域
其中z D '是区域z D 限在20,20<<<<y x 中的那部分。

当2≥z 时，积分区域z D 见图6.5，此时
()()1,==⎰⎰z
D Z dxdy y x f z F 。

综合有
()=
z F Z
()(),
1,2811,28
1
,
022z z --+
,
2;20;
02;2≥<≤<≤--<z z z z
Z 的密度函数
()()='=z F z f Z Z ()(),
0,241
,241z z -+ .
;20;02其他<≤≤<-z z
习题七
1. 设的分布律为，
求（1）EX ，（2）)1(+-X E ，（3）)(X E ，（4）DX 。

解 由随机变量X 所以
X
()1111111
(1)01236261243E X =-⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=
()1111112
1210(1)36261243E X -+=⨯+⨯+⨯+⨯+-⨯=
()211111135
1014364612424
E X =⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=
22235197()()(())()24372
D X
E X E X =-=-=
另外，也可根据数学期望的性质可得：
()()12
11133
E X E X -+=-+=-+=
2.设随机变量X 服从参数为()0>λλ的泊松分布，且已知()()[]232=--X X E ，求λ的值。

解
()()[]()()
()()()()()()2
0452
652
6565322
2
22==+-+=+-+=+-=+-=--λλλλX E X E X D X E X E X X E X X E
3. 设X 表示10次独立重复射击命中目标的次数，每次命中目标的概率为0.4，试求2X 的数学期望()2X E 。

解 ()4.0,10~B X
所以 ()()4.26.04.010,44.010=⨯⨯==⨯=X D X E
故 ()()()()4.1844.222
2=+=+=X E X D X E
4. 国际市场每年对我国某种出口商品的需求量X 是一个随机变量，它在[2000，4000]（单位：吨）上服从均匀分布。

若每售出一吨，可得外汇3万美元，若销售不出而积压，则每吨需保养费1万美元。

问应组织多少货源，才能使平均收益最大？
解 设随机变量Y 表示平均收益（单位：万元），进货量为a 吨
Y=
()a
X a X 33--
a
x a
x ≥< 则
()()()
80000001400022000
12000
1
320001422000
4000-+-=+-=⎰⎰a a dx
a dx a x Y E a
a
要使得平均收益()Y E 最大，所以
()
080000001400022='
-+-a a
得 3500=a （吨）
5. 一台设备由三大部件构成，在设备运转过程中各部件需要调整的概率相应为0.1，0.2，0.3，假设各部件的状态相互独立，以X 表示同时需要调整的部件数，试求X 的数学期望()X E 和方差()X D 。

解 X 的可能取值为0，1，2，3，有 ()()()()006
.03.02.01.03092.03.08.01.03.02.09.07.02.01.02398
.03.08.09.07.02.09.07.08.01.01504
.07.08.09.00=⨯⨯===⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯===⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯===⨯⨯==X P X P X P X P
所以X 的分布律为
()()
()()46
.06.082.082.0006.03092.02398.01504.00.01504.002
22222=-==⨯+⨯+⨯+⨯=⨯+⨯=X D X E X E 7. 设X 的密度函数为()x
e x
f -=
2
1，求（1）()X E ；（2）()2X E 。

解 （1）()⎰∞
+∞--=⋅=021dx e x X E x
（2）()
⎰⎰∞+--∞+∞-==⋅=022222122
1dx e x dx e x X E x x
注：求解（1）时利用被积函数是奇函数的性质，求解（2）时化简为⎰+∞
-0
2dx e x x 可以看成为是
服从参数为1的指数分布随机变量的二阶原点矩。

8. 某商店经销商品的利润率的密度函数为⎩⎨⎧-=0
)1(2x 其他1
0,<<x ，求,DX 。

解 （1）()101
2(1)3E X x x dx =⋅-=⎰
（2）()12
2012(1)6
E X x x dx =⋅-=⎰
故222111
()()(())()6318
D X
E X E X =-=-=
14. 设随机变量()
Y X ,的联合分布律为
求()X E 、()Y E 、()Y X E 2-、()XY E 3()Y X ,、Y X ,ρ。

解 关于X 与Y
()5.015.00=⨯+⨯=X E ()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()
21
2121
.025.005.0,cov 05
.03.05.01.0,cov 3.01.031.0114.0012.0103.0003331
.03.025.02221
.03.03.03
.03.017.003
.03.017.0025.05.05.05.05.015.00,2
2222
222-
=-=
=
-=⨯-=⋅-==⨯=⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯==-=⨯-=-=-=-==⨯+⨯==⨯+⨯==-==⨯+⨯=Y D X D Y X Y E X E XY E Y X XY E XY E Y E X E Y X E Y D Y E Y E X D X E Y X ρ
16. 设随机变量X,Y 相互独立，它们的密度函数分别为
()=x f X 022x e - 00≤>x x ()=y f Y 0
44y
e - 00≤>y y
X )(x f EX。