概率论与数理统计习题(5)答案
概率论与数理统计习题5答案
AJ Lin
2013.12
5. 一本书共有 100 万个印刷符号, 排版时每个符号被排错的概率为 0.0001, 校对时每个排版错误
被改正的概率为 0.9,求校对后错误不多于 15 个的概率。 1, 第n个印刷符号校对后仍印错 解:设随机变量 X n , 0, 其它. 则 X n , n 1 是独立同分布随机变量序列,有 p P{xn 1} 0.0001 0.1 10 5 。 作 Yn X k , (n 106 ) , Yn 为校对后错误总数。 按中心极限定理,有 Y np 15 np 3 5 5 P{Yn 15} P n (5 / [10 10 (1 10 )]) (1.58) 0.9495 . npq npq
AJ Lin
2013.12
习题 5 答案
1. 一部件包括 10 部分,每部分的长度是一个随机变量,它们相互独立,服从同一分布,其数学 期望为 2mm,均方差为 0.05mm,规定总长度为( 20 0.1 )mm 时产品合格,试求产品合格的 概率。 (其中 (0.63) 0.7357 , (1.63) 0.9484 ) 解:令 X i 表示第 i 部分的长度, i 1, 2, ,10 ,据题意知, X 1 , X 2 , , X 10 相互独立同分布,且 E ( X i ) 2 , D ( X i ) 0.052 ,故产品合格的概率为
300 X k 300 1.29 400 300 1.29 1 P k 1 300 0.0489 300 0.0489
300 X k 300 1.29 1 P k 1 3.39 1 3.39 1 0.9997 0.0003 . 300 0.0489 (2)设 Y 表示这天售出价格为 1.2 元的蛋糕个数,则 Y ~ B 300, 0.2 ,又 np 300 0.2 60, np (1 p ) 60 0.8 48 , Y ~ N 60, 48 ,所求概率为 Y 60 60 60 P Y 60 1 P Y 60 1 P 1 (0) 0.5 . 48 48 8. (1)一个复杂系统由 100 个相互独立的元件组成,在系统运行期间每个元件损坏的概率为 0.1,
《概率论与数理统计答案》第五章
P{ X − 8 > 3} = 0.1336
3.设 X 1 , X 2 , " , X n 为来自总体 X ~ P (λ ) 的一个样本, X 、 S 2 分别为样本均值 和样本方差。求 DX 及 ES 2 。 答案与提示:此题旨在考察样本均值的期望、方差以及样本方差的期望与总体 期望、总体方差的关系,显然应由定理 5-1 来解决这一问题。
2
=(
1
hd a
) e
n 2 − 1
n
为
2σ 2
2πσ 2
w. c
∑ ( xi − µ )2
i =1
om
,
8.设 X 1 , X 2 , " , X n 为来自正态总体 X ~ N ( µ , σ 2 ) 的一个样本, µ 已知,求 σ 2
第五章 习题参考答案与提示
⎧ ⎪λax a −1e − λx , x > 0, (2) f ( x, λ ) = ⎨ ⎪ x ≤ 0, ⎩ 0,
1 3 1 (3) X 1 + X 2Leabharlann + X 3 。 5 10 2
om
(1)
(2)
第五章 习题参考答案与提示
3,求 θ 的矩估计值和极大似然估计值。
ˆ = 1/ 4 。 答案与提示: θ 的矩估计值为 θ
对于给定的样本值,似然函数为 L(θ ) = 4θ 6 (1 − θ ) 2 (1 − 2θ ) 4 ,解得
其中 θ > −1 为未知参数。
网
9.设 X ~ N ( µ , 1) , X 1 , X 2 , " , X n 为来自正态总体 X 的一个样本,试求 µ 的极
西南交通大学概率论和数理统计第五次作业答案
3
西南交通大学 2019—2020 学年第(一)学期《概率论与数理统计 B》课程习题答案
解:因为 X n
N (0,1) ,所以
9. 设 X1, X 2,, X5 是独立且服从相同分布的随机变量,且每一个 Xi i 1,2,,5都服从
N
0,1
。(1)试给出常数 c
,使得
c
X12
X
2 2
服从 2 分布,并指出它的自由度;(2)试给
出常数 d ,使得 d X1 X 2 服从 t 分布,并指出它的自由度。
X
2 3
X
2 4
11. 设 X1, X 2 ,, X n 是取自总体 X 的一个样本,其中 X 服从参数为 的泊松分布,其
中 未知, 0 ,求 的矩估计与最大似然估计,如得到一组样本观测值:
X
0 1 2 34
频数 17 20 10 2 1
求 的矩估计值与最大似然估计值。
解: EX ,故 的矩估计量 ˆ X 。
X
另,X 的密度函数为
f X x
e x 0
x 0 x0
故似然函数为
L
对数似然函数为
n
en
Xi
i 1
0
X i 0, i 1,2,, n 其他
ln
L
n
ln
n
X
i
i 1
d
ln L
d
n
n
i 1
Xi
0
解得 的最大似然估计量 ˆ n 1 。
概率论与数理统计练习册(理工类) - 第5,6章答案
答;收入至少400元的概率几乎为0.
(2)设出售1.2元的蛋糕数量为Y,则Y ~ B(300, 0.2), E(Y ) = 60, D(Y ) = 48.
P{Y
60}
=
Y P{
− 60
0}
=
(0)
=
0.5
48
答:售出价格为1.2元的蛋糕多于60只的概率0.5.
28
一、选择题:
概率论与数理统计练习题
x} = (x)
n→
n
n
Xi −n
(C) lim P{ i=1
x} = (x)
n→
n
n
Xi −
(D) lim P{ i=1
x} = (x)
n→
n
二、填空题:
224
1.对于随机变量 X,仅知其 E( X ) = 3,D( X ) = 1 ,则可知 P{| X − 3 | 3} 225
一、选择题:
概率论与数理统计练习题
系
专业
班 姓名
学号
第五章 大数定律与中心极限定理
1.设 n 是 n 次重复试验中事件 A 出现的次数,p 是事件 A 在每次试验中出现的概率,则对任意
的
0
均有
lim
P
n
−
p
n→ n
[A ]
(A) = 0
(B) = 1
(C) 0
(D) 不存在
系
专业
班 姓名
学号
第六章 数理统计的基本知识
§6.1 总体、样本与统计量、§6.2 抽样分布
1.设 X1, X 2 , X 3 是取自总 X 体的样本,a 是一个未知参数,下述哪个样本函数是统计量[ B ]
概率论与数理统计习题集及答案_5
概率论与数理统计习题集及答案---------------------------------------《概率论与数理统计》作业集及答案第1章概率论的基本概念§1 .1 随机试验及随机事件1. (1) 一枚硬币连丢3次,观察正面H ﹑反面T 出现的情形. 样本空间是:S= ;(2) 一枚硬币连丢3次,观察出现正面的次数. 样本空间是:S= ;2.(1) 丢一颗骰子. A :出现奇数点,则A= ;B :数点大于2,则B= .(2) 一枚硬币连丢2次, A :第一次出现正面,则A= ;B :两次出现同一面,则= ;C :至少有一次出现正面,则C= .§1 .2 随机事件的运算1. 设A 、B 、C 为三事件,用A 、B 、C 的运算关系表示下列各事件:(1)A 、B 、C 都不发生表示为:.(2)A 与B 都发生,而C 不发生表示为:.(3)A 与B 都不发生,而C 发生表示为:.(4)A 、B 、C 中最多二个发生表示为:.(5)A 、B 、C 中至少二个发生表示为:.(6)A 、B 、C 中不多于一个发生表示为:.2. 设}42:{},31:{},50:{≤(1)=⋃B A ,(2)=AB ,(3)=BA ,(4)B A ⋃= ,(5)B A = 。
§1 .3 概率的定义和性质1. 已知6.0)(,5.0)(,8.0)(===⋃B P A P B A P ,则(1) =)(AB P , (2)()(B A P )= , (3))(B A P ⋃= .2. 已知,3.0)(,7.0)(==AB P A P 则)(B A P = .§1 .4 古典概型1. 某班有30个同学,其中8个女同学, 随机地选10个,求:(1)正好有2个女同学的概率,(2)最多有2个女同学的概率,(3) 至少有2个女同学的概率.2. 将3个不同的球随机地投入到4个盒子中,求有三个盒子各一球的概率.§1 .5 条件概率与乘法公式1.丢甲、乙两颗均匀的骰子,已知点数之和为7, 则其中一颗为1的概率是。
概率论与数理统计习题解答 (5)
解:在检验水平 α = 0.01 下,检验假设 H 0 : µ = µ 0 = 3.25 当假设 H 0 为真时,取检验统计量
H 1 : µ ≠ µ 0 = 3.25
T=
X − 3.25 S/ 5
~ t ( 4)
由
⎫ ⎧ ⎪ ⎪ X − 3.25 P⎨ > t 0.01 (4)⎬ = 0.01 ⎪ ⎪ 2 ⎭ ⎩ S/ 5
H 1 : µ1 ≠ µ 2
当假设 H 0 为真时,取检验统计量
T= Sω
X −Y 1 1 + 11 9
~ t (11 + 9 − 2)
由
⎧ ⎫ ⎪ ⎪ ⎪ X −Y ⎪ P⎨ > t 0.05 (18)⎬ = 0.05 1 1 ⎪S ⎪ 2 + ω ⎪ ⎪ 11 9 ⎩ ⎭
查表得: t 0.025 (18) = 2.1009 ,故接受域为 (−2.1009, 2.1009) . 代入样本值 x1 = 6,
概率论与数理统计
习题五解答
1. 正常人的脉搏平均为 72 次/分,现某医生测得 10 例慢性四乙基铅中毒者的脉搏 (次/分)如下: 54 67 68 78 70 66 67 70 65 69 问患者与正常人的脉搏有无显著差异(患者的脉搏可视为服从正态分布。 α = 0.05 ) 解:设患者的脉搏为 X , 计算其样本均值与样本方差分别为 x = 67.4, s = 5.93 在检验水平 α = 0.05 下,检验假设 H 0 : µ = µ 0 = 72 当假设 H 0 为真时,取检验统计量
H 1 : µ ≠ µ 0 = 72
T=
X − 72 S / 10
~ t (9)
由
⎧ ⎫ ⎪ X − 72 ⎪ P⎨ > t 0.05 (9)⎬ = 0.05 ⎪ ⎪ 2 ⎩ S / 10 ⎭
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第五章习题参考答案
n n
4. 为估计鱼塘里有多少鱼,一位统计学家设计了一个方案如下:从鱼塘中打捞出一网鱼,计有 n 条,涂 上不会被水冲刷掉的红漆后放回,一天后再从鱼塘里打捞一网,发现共有 m 条鱼,而涂有红漆的鱼则 有 k 条,你能估计出鱼塘里大概有多少鱼吗?该问题的总体和样本又分别是什么呢? 解:设鱼塘里有 N 条鱼,有涂有红漆的鱼所占比例为
样本标准差 s = 3.7778 ≈ 1.9437 .
2. 证明:对任意常数 c, d,有
∑ ( x − c)( y − d ) = ∑ ( x − x )( y − y ) + n( x − c)( y − d ) .
i =1 i i i =1 i i
n
n
证: ∑ ( xi − c)( y i − d ) = ∑ [( xi − x ) + ( x − c)][( y i − y ) + ( y − d )]
频数 9 9 5 4 4 1 1 3 4 30
频率 0.225 0.225 0.125 0.1 0.1 0.025 0.025 0.075 0.1 1
累计频率 0.225 0.45 0.575 0.675 0.775 0.8 0.825 0.9 1
6. 对下列数据构造茎叶图 472 425 400 382 418 392 429 428 381 443 解:茎叶图为
1572 − 738 ≈ 140 , 6 区间端点可取为 735,875,1015,1155,1295,1435,1575, 频率分布表为 组序 分组区间 组中值 频数 频率 累计频率 1 (735, 875] 805 6 0.2 0.2 2 (875, 1015] 945 8 0.2667 0.4667 3 (1015, 1155] 1085 9 0.3 0.7667 4 (1155, 1295] 1225 4 0.1333 0.9
考研数学三(概率论与数理统计)历年真题试卷汇编5(题后含答案及解析)
考研数学三(概率论与数理统计)历年真题试卷汇编5(题后含答案及解析)题型有:1. 选择题 2. 填空题 3. 解答题选择题下列每题给出的四个选项中,只有一个选项符合题目要求。
1.(03年)将一枚硬币独立地掷两次,引进事件:A1={掷第一次出现正面},A2={掷第二次出现正面},A3={正、反面各出现一次},A4={正面出现两次},则事件【】A.A1,A2,A3相互独立.B.A2,A3,A4相互独立.C.A1,A2,A3两两独立.D.A2,A3,A4两两独立.正确答案:C 涉及知识点:概率论与数理统计2.(07年)某人向同一目标独立重复射击,每次射击命中目标的概率为p(0<P<1),则此人第4次射击恰好第2次命中目标的概率为【】A.3p(1-p)2.B.6p(1-p)2.C.3p2(1-p)2.D.6p2(1-p)2.正确答案:C解析:P{第4次射击恰好第2次命中目标}=P{前3次射击恰中1枪,第4次射击命中目标} =P{前3次射击恰中1枪}.P{第4次射击命中目标}=C31p(1-p)2.P=3p2(1-p)2 知识模块:概率论与数理统计3.(09年)设事件A与事件B互不相容,则【】A.P()=0.B.P(AB)=P(A)P(B).C.P(A)=1-P(B).D.P()-1.正确答案:D 涉及知识点:概率论与数理统计4.(14年)设随机事件A与B相互独立,且P(B)=0.5,P(A-B)=0.3,则P(B-A)=【】A.0.1B.0.2C.0.3D.0.4正确答案:B解析:∵A与B独立,∴P(AB)=P(A)P(B).故0.3=P(A-B)=P(A)-P(AB)=P(A)-P(A)P(B) =P(A)[1-P(B)]=P(A)(1-0.5)=0.5(P(A) 得P(A)==06,P(B-A)=P(B)-P(AB)=P(B)-P(A)P(B)=0.5-0.6×0.5=0.2.知识模块:概率论与数理统计5.(15年)若A,B为任意两个随机事件,则【】A.P(AB)≤P(A)P(B).B.P(AB)≥P(A)P(B).C.P(AB)≤.D.P(AB)≥.正确答案:C解析:由ABA,ABB得P(AB)≤P(A),P(AB)≤P(B),两式相加即得:P(AB)≤.知识模块:概率论与数理统计6.(16年)设A,B为两个随机事件,且0<P(A)<1,0<P(B)<1,如果P(A|B)=1,则【】A.P()=1.B.P(A|)=0.C.P(A∪B)=1.D.P(B|A)=1.正确答案:A解析:由1=P(A|B)=,有P(B)=P(AB) 于是知识模块:概率论与数理统计7.(90年)设随机变量X和Y相互独立,其概率分布为则下列式子正确的是:【】A.X-YB.P{X-Y}=0C.P{X-Y}=D.P{X=Y}=1正确答案:C解析:P(X=Y)=P(X=-1,Y=-1)+P(X=1,Y=1) =P(X=-1)P(Y =-1)+P(X=1)P(Y=1) =知识模块:概率论与数理统计8.(93年)设随机变量X的密度函数为φ(χ),且φ(-χ)-φ(χ),F(χ)为X的分布函数,则对任意实数a,有【】A.F(-a)=1-∫0aφ(χ)dχB.F(-a)=-∫0aφ(χ)dχC.F(-a)=F(a)D.F(-a)=2F(a)-1正确答案:B解析:由概率密度的性质和已知,可得故选B.知识模块:概率论与数理统计9.(95年)设随机变量X~N(μ,σ2),则随着σ的增大,概率P(|X-μ|<σ) 【】A.单调增大.B.单调减小.C.保持不变.D.增减不定.正确答案:C解析:由已知X~N(μ,σ),得~N(0,1) 故P{|X-μ|<σ}==(1)Ф-Ф(-1) 故选C.知识模块:概率论与数理统计填空题10.(89年)设随机变量X的分布函数为则A=_______,P{|X|<}=_______.正确答案:1;解析:∵分布函数是右连续的,故得1=Asin ∴A=1 这时,F(χ)在(-∞,+∞)上都连续,于是知识模块:概率论与数理统计11.(91年)设随机变最X的分布函数为则X的概率分布为_______.正确答案:解析:F(χ)为一阶梯状函数,则X可能取的值为F(χ)的跳跃点:-1,1,3.P(X=-1)=F(-1)-F(-1-0)=0.4 P(X=1)=F(1)-F(1-0)=0.8-0.4=0.4 P(X=3)=F(3)-F(3-0)=1-0.8=0.2 知识模块:概率论与数理统计12.(94年)设随机变量X的概率密度为以Y表示对X的三次独立重复观察中事件{X≤}出现的次数P{Y=2}=_______.正确答案:解析:由题意,Y~B(3,p).其中p=故知识模块:概率论与数理统计13.(00年)设随机变量X的概率密度为若k使得P{X≥k}=,则k的取值范围是_______.正确答案:[1,3]解析:∵P(X≥k)=∫k+∞f(χ)dχ.可见:若k≤0,则P(X≥k)=1 若0<k<1,则P(X≥k)=若k>6,则P(X≥k)=0 若3<k≤6,则P(X ≥k)=若1≤k≤3,则P(X≥k)=综上,可知K∈[1,3].知识模块:概率论与数理统计14.(05年)从数1,2,3,4中任取一个数,记为X,再从1,…,X中任取一个数,记为Y,则P(Y=2}=_______.正确答案:解析:由题意,X的概率分布为而P(Y=2|X=1)=0,P(Y=2|X=2)=,P(Y=2|X=3)=,P(Y=2|X=4)=,故由全概率公式得知识模块:概率论与数理统计15.(05年)设二维随机变量(X,Y)的概率分布为若随机事件{X=0}与{X+Y=1}相互独立,则a=_______,b=_______.正确答案:0.4;0.1.解析:由题意知0.4+a+b+0.1=1,∴a+b=0.5 而P{X=0}=0.4+a,P{X+Y=1}=P{X=0,Y=1}+P{X=1,Y=0}=a+b=0.5,P{X =0,X+Y=1}=P{X=0,Y=1}=a 由P{X=0,X+Y=1)=P{X=0)P{X +Y=1} ∴a=(0.4+a)0.5,得a=0.4,从而b=0.1.知识模块:概率论与数理统计16.(06年)设随机变量X与Y相互独立,且均服从区间[0,3]上的均匀分布,则P{max(X,Y)≤1}=_______.正确答案:解析:由题意知X与Y的概率密度均为:则P(X≤1}=P{Y≤1}=∫-∞1f(χ)dχ=故P{max(X,Y)≤1}=P{X≤1,y≤1}=P{X≤1}P{y≤1}=知识模块:概率论与数理统计17.(99年)设随机变量Xij(i=1,2,…,n;n≥2)独立同分布,Eij=2,则行列式Y=的数学期望EY=_______.正确答案:0解析:由n阶行列式的定义知Y=,P1,…,Pn为(1,…,n)的排列,τ(p1p2…pn)为排列p1p2…pn的逆序数.而Xij(i,j=1,2,…,n)独立同分布且EXij=2,故知识模块:概率论与数理统计解答题解答应写出文字说明、证明过程或演算步骤。
概率论与数理统计(茆诗松)课后第五章习题参考答案
第五章 统计量及其分布习题5.11. 某地电视台想了解某电视栏目(如:每日九点至九点半的体育节目)在该地区的收视率情况,于是委托一家市场咨询公司进行一次电话访查. (1)该项研究的总体是什么? (2)该项研究的样本是什么? 解:(1)总体是该地区的全体用户;(2)样本是被访查的电话用户.2. 某市要调查成年男子的吸烟率,特聘请50名统计专业本科生作街头随机调查,要求每位学生调查100名成年男子,问该项调查的总体和样本分别是什么,总体用什么分布描述为宜?解:总体是任意100名成年男子中的吸烟人数;样本是这50名学生中每一个人调查所得到的吸烟人数;总体用二项分布描述比较合适.3. 设某厂大量生产某种产品,其不合格品率p 未知,每m 件产品包装为一盒.为了检查产品的质量,任意抽取n 盒,查其中的不合格品数,试说明什么是总体,什么是样本,并指出样本的分布. 解:总体是全体盒装产品中每一盒的不合格品数;样本是被抽取的n 盒产品中每一盒的不合格品数;总体的分布为X ~ b (m , p ),x m x qp x m x X P −⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛==}{,x = 0, 1, …, n , 样本的分布为nn x m x n x m x x m x n n q p x m q p x m q p x m x X x X x X P −−−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛====L L 2211212211},,,{ ∑∑⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛===−=∏ni tni tx mn x ni i q px m 111.4. 为估计鱼塘里有多少鱼,一位统计学家设计了一个方案如下:从鱼塘中打捞出一网鱼,计有n 条,涂上不会被水冲刷掉的红漆后放回,一天后再从鱼塘里打捞一网,发现共有m 条鱼,而涂有红漆的鱼则有k 条,你能估计出鱼塘里大概有多少鱼吗?该问题的总体和样本又分别是什么呢? 解:设鱼塘里有N 条鱼,有涂有红漆的鱼所占比例为Nn , 而一天后打捞出的一网鱼中涂有红漆的鱼所占比例为m k,估计mk N n ≈,故估计出鱼塘里大概有kmnN ≈条鱼;总体是鱼塘里的所有鱼;样本是一天后再从鱼塘里打捞出的一网鱼. 5. 某厂生产的电容器的使用寿命服从指数分布,为了了解其平均寿命,从中抽出n 件产品测其使用寿命,试说明什么是总体,什么是样本,并指出样本的分布. 解:总体是该厂生产的全体电容器的寿命;样本是被抽取的n 件电容器的寿命;总体的分布为X ~ e (λ ),p (x ) = λ e λ x ,x > 0,样本的分布为11212(,,,)e e e enin i x x x x n n p x x x λλλλλλλλ=∑=⋅=L L ,x i > 0.6. 美国某高校根据毕业生返校情况纪录,宣布该校毕业生的年平均工资为5万美元,你对此有何评论? 解:返校的毕业生只是毕业生中一部分特殊群体,样本的抽取不具有随机性,不能反应全体毕业生的情况.习题5.21. 以下是某工厂通过抽样调查得到的10名工人一周内生产的产品数149 156 160 138 149 153 153 169 156 156 试由这批数据构造经验分布函数并作图. 解:经验分布函数0,138,0.1,138149,0.3,149153,()0.5,153156,0.8,156160,0.9,160169,1,169.n x x x F x x x x x <⎧⎪≤<⎪⎪≤<⎪=≤<⎨⎪≤<⎪≤<⎪⎪≥⎩ 作图略.2. 下表是经过整理后得到的分组样本组序 1 2 3 4 5分组区间 (38,48] (48,58] (58,68] (68,78] (78,88] 频数 3 4 8 3 2试写出此分布样本的经验分布函数.解:经验分布函数0,37.5,0.15,37.547.5,0.35,47.557.5,()0.75,57.567.5,0.9,67.577.5,1,77.5.n x x x F x x x x <⎧⎪≤<⎪⎪≤<⎪=⎨≤<⎪⎪≤<⎪≥⎪⎩3. 假若某地区30名2000年某专业毕业生实习期满后的月薪数据如下:909 1086 1120 999 1320 1091 1071 1081 1130 1336 967 1572 825 914 992 1232 950 775 1203 1025 1096 808 1224 1044 871 1164 971 950 866 738(1)构造该批数据的频率分布表(分6组); (2)画出直方图. 解:(1)最大观测值为1572,最小观测值为738,则组距为15727381406d −=≈, 区间端点可取为735,875,1015,1155,1295,1435,1575, 频率分布表为 组序 分组区间 组中值 频数 频率 累计频率 1 (735, 875] 805 6 0.2 0.2 2 (875, 1015] 945 8 0.2667 0.4667 3 (1015, 1155] 1085 9 0.3 0.7667 4 (1155, 1295] 1225 4 0.1333 0.95 (1295,0.96672 0.066671435]13651 0.03333150516 (1435,1575]合计30 1(2)作图略.4.某公司对其250名职工上班所需时间(单位:分钟)进行了调查,下面是其不完整的频率分布表:所需时间频率0~10 0.1010~20 0.2420~3030~40 0.1840~50 0.14 (1)试将频率分布表补充完整.(2)该公司上班所需时间在半小时以内有多少人?解:(1)频率分布表为组序分组区间组中值频数频率累计频率10] 5 25 0.1 0.11 (0,20] 15 60 0.24 0.342 (10,30] 25 85 0.34 0.683 (20,40] 35 45 0.18 0.864 (30,50] 45 35 0.14 15 (40,合计250 1(2)上班所需时间在半小时以内有25 + 60 + 85 = 170人.5.40种刊物的月发行量(单位:百册)如下:5954 5022 14667 6582 6870 1840 2662 45081208 3852 618 3008 1268 1978 7963 20483077 993 353 14263 1714 11127 6926 2047714 5923 6006 14267 1697 13876 4001 22801223 12579 13588 7315 4538 13304 1615 8612 (1)建立该批数据的频数分布表,取组距为1700(百册);(2)画出直方图.解:(1)最大观测值为353,最小观测值为14667,则组距为d = 1700,区间端点可取为0,1700,3400,5100,6800,8500,10200,11900,13600,15300,频率分布表为组序分组区间组中值频数频率累计频率1700] 850 9 0.225 0.2251 (0,25509 0.225 0.453400]2 (1700,42505 0.125 0.5755100]3 (3400,59504 0.1 0.6756800]4 (5100,76504 0.1 0.7758500]5 (6800,1 0.025 0.893506 (8500,10200]1 0.025 0.825110507 (10200,11900]3 0.075 0.9127508 (11900,13600]4 0.1 11445015300]9 (13600,合计30 1(2)作图略.6.对下列数据构造茎叶图472 425 447 377 341 369 412 399400 382 366 425 399 398 423 384418 392 372 418 374 385 439 408429 428 430 413 405 381 403 479381 443 441 433 399 379 386 387 解:茎叶图为34 135369, 6377, 2, 4, 9382, 4, 5, 1, 1, 6, 7399, 8, 2400, 5, 3412, 9, 8, 8, 3, 9425, 5, 3, 8, 9, 8439, 0, 3447, 3, 14546472, 97.根据调查,某集团公司的中层管理人员的年薪(单位:千元)数据如下:40.6 39.6 37.8 36.2 38.838.6 39.6 40.0 34.7 41.738.9 37.9 37.0 35.1 36.737.1 37.7 39.2 36.9 38.3试画出茎叶图.解:茎叶图为34.735. 136.2, 7, 937.0, 1, 738. 639.6, 6, 240.6, 8, 041.742.43.844.9, 545. 4习题5.31.在一本书上我们随机的检查了10页,发现每页上的错误数为:4 5 6 0 3 1 4 2 1 4试计算其样本均值、样本方差和样本标准差.解:样本均值3)41654(101=+++++=L x ; 样本方差7778.3])34()31()36()35()34[(91222222≈−+−++−+−+−=L s ;样本标准差9437.17778.3≈=s .2. 证明:对任意常数c , d ,有11()()()()()()n niiiii i x c y d x x y y n x c y d ==−−=−−+−−∑∑.证:∑∑==−+−−+−=−−ni i i n i i i d y y y c x x x d y c x 11)]())][(()[())((∑=−−+−−+−−+−−=ni i i i i d y c x d y x x y y c x y y x x 1)])(())(())(())([())(()()()()())((111d y c x n x x d y y y c x y y x x ni i ni i ni i i −−+−−+−−+−−=∑∑∑===))(())(())((00))((11d y c x n y y x x d y c x n y y x x ni i i ni i i −−+−−=−−+++−−=∑∑==.3. 设x 1 , …, x n 和y 1 , …, y n 是两组样本观测值,且有如下关系:y i = 3 x i − 4,i = 1, …, n ,试求样本均值x和y 间的关系以及样本方差2x s 和2y s 间的关系.解:4343431)43(111111−=−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=−==∑∑∑∑====x x n n x n x n y n y ni i n i i n i i n i i ; 212121229(19)]43()43[(11)(11x n i i n i i n i i ys x x n x x n y y n s =−−=−−−−=−−=∑∑∑===. 4. 记∑==n i i n x n x 11,∑=−−=n i i n x x n s 122)(11,n = 1, 2, …,证明 )(1111n n n n x x n x x −++=++,21221)(111n n nn x x n s n n s −++−=++. 证:)(111111111111111111n n n n n n n i i n i i n x x n x x n x n n x n x n n n x n x −++=+++=++⋅+=+=+++=+=+∑∑; ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+−−=−=++=+=++∑∑21112112121))(1()(1)(1n n n i n i n i n i n x x n x x n x x n s ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+⋅+−−+−=++=∑2122112)()1(1)1()()(1n n n n n i n i x x n n x x x x n 2122112)(111)(1)(11)1(1n n n n n n i n i x x n s n n x x n n x x n n n −++−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−++−−−=++=∑.5. 从同一总体中抽取两个容量分别为n , m 的样本,样本均值分别为1x , 2x ,样本方差分别为21s , 22s ,将两组样本合并,其均值、方差分别为x , s 2,证明:12nx mx x n m+=+,)1)(()(1)1()1(22122212−++−+−+−+−=m n m n x x nm m n s m s n s . 证:m n x m x n x x m n x x m n x m j j n i i m j j n i i ++=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛++=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛++=∑∑∑∑====211211121111; ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+−−+=∑∑==m j jn i i x x x x m n s 1221212()(11 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+−+−+−−+=∑∑==221222211211)()()()(11x x m x x x x n x x m n m j j n i i ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎠⎞⎜⎝⎛++−+−+⎟⎠⎞⎜⎝⎛++−+−−+=221222221121)1()1(11m n x m x n x m s m m n x m x n x n s n m n 2212222122221)()()(111)1()1(m n x x mn x x nm m n m n s m s n +−+−⋅−++−+−+−=)1)(()(1)1()1(2212221−++−+−+−+−=m n m n x x nm m n s m s n . 6. 设有容量为n 的样本A ,它的样本均值为A x ,样本标准差为s A ,样本极差为R A ,样本中位数为m A .现对样本中每一个观测值施行如下变换:y = ax + b ,如此得到样本B ,试写出样本B 的均值、标准差、极差和中位数.解:b x a b x n a nb x a n b ax n y n y A ni i n i i n i i n i i B +=+⋅=+=+==∑∑∑∑====11111)(1)(11;A n i A i n i A i n iB i B s a x x n a b x a b ax n y y n s ||)(11||)(11)(11121212=−−⋅=−−+−=−−=∑∑∑===; R B = y (n ) − y (1) = a x (n ) + b − a x (1) − b = a [x (n ) − x (1)] = a R A ; 当n 为奇数时,b am b ax y m A n n B +=+==⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+5.021215.0,当n 为偶数时,b am b x x ab ax b ax y y m A n n n n n n B +=++=+++=+=⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛5.01221221225.0][2][21][21,故m B 0.5 = a m A 0.5 + b .7. 证明:容量为2的样本x 1 , x 2的方差为2212)(21x x s −=. 证:221212221221222112)(214)(4)(])2()2[(121x x x x x x x x x x x x s −=−+−=+−++−−=. 8. 设x 1 , …, x n 是来自U (−1, 1) 的样本,试求)(X E 和Var(X .解:因X i ~ U (−1, 1),有0211)(=+−=i X E ,3112)11()(Var 2=+=i X ,故0)(1)1()(11===∑∑==ni i n i i X E n X n E X E ,n n nXnX n X ni in i i 31311)(Var 11Var )(Var 2121=⋅⋅==⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=∑∑==. 9. 设总体二阶矩存在,X 1 , …, X n 是样本,证明X X i −与)(j i X X j ≠−的相关系数为 − (n − 1) − 1.证:因X 1 , X 2 , …, X n 相互独立,有Cov (X l , X k ) = 0,(l ≠ k ), 则),(Cov ),(Cov ),(Cov ),(Cov ),(Cov X X X X X X X X X X X X j i j i j i +−−=−−)(Var ),1(Cov )1,(Cov 0X X X nX n X j j i i +−−= 22221111)(Var )(Var 1)(Var 1σσσσnn n n X X n X n j i −=+−−=+−−=,且)1,(Cov 21),(Cov 2)(Var )(Var )(Var 22i i i i i X nX n X X X X X X −+=−+=−σσ)(Var 1212222X X nn n n j −=−=−+=σσσσ,故11111)(Var )(Var ),(Cov ),(Corr 222−−=−⋅−−=−⋅−−−=−−n nn n n n X X X X X X X X X X X X j i j i j i σσσ. 10.设x 1 , x 2 ,…, x n 为一个样本,∑=−−=ni i x x n s 122)(11是样本方差,试证: 22)()1(1s x x n n ji j i =−−∑<. 证:因⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=−−=∑∑==21212211)(11x n x n x x n s n i i n i i , 则⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+=−+=−=−∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑==========<n i n j j i n i n j j n i n j i n i n j j i j i n i n j j i j i j i x x x x x x x x x x x x 1111211211221122221)2(21)(21)( 221212111212)1(2221221s n n x n x n x n x n x n x x x n x n n i i n i i n i n j j i n j j n i i −=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+=∑∑∑∑∑∑======, 故22)()1(1s x x n n ji j i =−−∑<. 11.设总体4阶中心矩ν4 = E [X − E (X )]4存在,试对样本方差∑=−−=ni i X X n S 122(11,有 2442442442)1(3)1()2(2)1()()Var(−−+−−−−−=n n n n n S σνσνσν,其中σ 2为总体X 的方差.证:因⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−=−−−−=∑∑==212122)()(11)]()[(11µµµµX n X n X X n S n i i n i i ,其中µ = E (X ), 则⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−=∑=21222)()(Var )1(1)Var(µµX n X n S n i i⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−=∑∑==])(Var[)(,)(Cov 2)(Var )1(12212122µµµµX n X n X X n n i i n i i ⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+−−−−−=∑∑==22122122)Var())(,)Cov((2)Var()1(1µµµµX n X X n X n n i i n i i , 因E (X i − µ)2 = σ 2,E (X i − µ)4 = ν4,则)(})({}])([)({)Var(441224122412σνσνµµµ−=−=−−−=−∑∑∑===n X E X E X ni ni i i ni i ,因E (X i − µ) = 0,221)Var()(σµnX X E ==−,且当i ≠ j 时,X i − µ 与X j − µ 相互独立, 则∑∑==−−−−−=−−ni i i ni i X E X E X X E X X 12222122})()(])()[({))(,)Cov((µµµµµµ∑∑==⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⋅−⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⋅−=ni nk k i n X n X E 1222121)(1)(σσµµ∑∑=≠⎭⎬⎫⎩⎨⎧−⎥⎦⎤⎢⎣⎡−⋅−+−=n i i k k i i n X E X E X E n1422421)()()(1σµµµ)(11])1([144142242σνσσσν−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⋅+=∑=n n n nni ,且224122421)(1])([)()Var(⎥⎦⎤⎢⎣⎡−⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=−−−=−∑=σµµµµn X n E X E X E X n i i42221441)()(24)(1σµµµn X X X E n j i j i n i i −⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+−=∑∑<= 42221441)()(6)(1σµµµn X E X E X E n j i j i ni i −⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−+−=∑∑<= 42443424444222442)3(11])1(3[11261σσνσσνσσσνn n n n n n n n n n n +−=−−+=−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅+=, 故⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡+−+−⋅−−−=4244324444222)3(1)(12)()1(1)Var(σσνσνσνn n n n n n n S⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−+−−−−=444444422)3(1)(2)()1(1σσνσνσνn n n 2442442444444442)1(3)1()2(2)1()()3(1)2(2)()1(1−−+−−−−−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+−−−−=n n n n n n n n σνσνσνσνσνσν. 12.设总体X 的3阶矩存在,设X 1 , X 2 ,…, X n 是取自该总体的简单随机样本,X 为样本均值,S 2为样本方差,试证:nS X 32),Cov(ν=,其中ν3 = E [X − E (X )]3.证:因⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−=−−−−=∑∑==212122)()(11)]()[(11µµµµX n X n X X n S n i i n i i ,其中µ = E (X ), 则⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−−=−=∑=21222)()(11,Cov ),Cov(),Cov(µµµµX n X n X S X S X n i i ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−−−=∑=))(,Cov())(,Cov(11212µµµµX X n X X n n i i , 因0)()(=−=−µµi X E X E ,E (X i − µ)2 = σ 2,E (X i − µ)3 = ν3,且当i ≠ j 时,X i − µ 与X j − µ 相互独立,则∑∑∑∑====−−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=−−n i i i ni i n k k ni i X X n X X n X X 1212112))(,Cov(1)(,)(1Cov ))(,Cov(µµµµµµ331231])()()([1ννµµµ=⋅=−−−−=∑=n nX E X E X E n n i i i i , 且31232)(1)()()())(,Cov(⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=−−−−=−−∑=n i i X n E X E X E X E X X µµµµµµ323313313311)(1)(1ννµµn n n X E n X E n n i i n i i =⋅=−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=∑∑==,故n nn n n n n S X 333232111111),Cov(νννν=−⋅−=⎟⎠⎞⎜⎝⎛⋅−−=. 13.设1X 与2X 是从同一正态总体N (µ, σ 2)独立抽取的容量相同的两个样本均值.试确定样本容量n ,使得两样本均值的距离超过σ 的概率不超过0.01. 解:因µ==)()(21X E X E ,nX X 221)Var()Var(σ==,1X 与2X 相互独立,且总体分布为N (µ, σ 2),则0)(21=−=−µµX X E ,n n n X X 222212)Var(σσσ=+=−,即⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−n N X X 2212,0~σ, 因01.0222212}|{|21≤⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛Φ−=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛Φ−=>−n n X X P σσσ,有995.02≥⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛Φn ,5758.22≥n ,故n ≥ 13.2698,即n 至少14个.14.利用切比雪夫不等式求抛均匀硬币多少次才能使正面朝上的频率落在 (0.4, 0.6) 间的概率至少为0.9.如何才能更精确的计算这个次数?是多少?解:设⎩⎨⎧=,,0,,1次反面朝上第次正面朝上第i i X i 有X i ~ B (1, 0.5),且正面朝上的频率为∑==ni i X n X 11,则E (X i ) = 0.5,Var (X i ) = 0.25,且5.0(=X E ,n X 25.0)(Var =, 由切比雪夫不等式得n nX P X P 2511.025.01}1.0|5.0{|}6.04.0{2−=−≥<−=<<,故当9.0251≥−n时,即n ≥ 250时,9.0}6.04.0{≥<<X P ;利用中心极限定理更精确地计算,当n 很大时∑==ni i X n X 11的渐近分布为正态分布25.0,5.0(n N , 则)2.0()2.0()25.05.04.0(25.05.06.0()4.0()6.0(}6.04.0{n n nnF F X P −Φ−Φ=−Φ−−Φ=−=<<9.01)2.0(2≥−Φ=n ,即95.0)2.0(≥Φn ,64.12.0≥n ,故当n ≥ 67.24时,即n ≥ 68时,9.0}6.04.0{≥<<X P .15.从指数总体Exp (1/θ ) 抽取了40个样品,试求X 的渐近分布.解:因θ==)((X E X E ,2401)(Var )(Var θ==n X X ,故X 的渐近分布为)401,(2θθN .16.设X 1 , …, X 25是从均匀分布U (0, 5) 抽取的样本,试求样本均值X 的渐近分布.解:因25)()(==X E X E ,1211225)05()(Var )(Var 2=×−==n X X ,故X 的渐近分布为)121,25(N . 17.设X 1 , …, X 20是从二点分布b (1, p ) 抽取的样本,试求样本均值X 的渐近分布.解:因p X E X E ==)((,20)1()(Var )(Var p p n X X −==,故X 的渐近分布为20)1(,(p p p N −.18.设X 1 , …, X 8是从正态分布N (10, 9) 中抽取的样本,试求样本均值X 的标准差.解:因89)(Var )(Var ==n X X ,故X 的标准差为423)(Var =X . 19.切尾均值也是一个常用的反映样本数据的特征量,其想法是将数据的两端的值舍去,而用剩下的当中的值为计算样本均值,其计算公式是][2])[()2]([)1]([αααααn n X X X X n n n n −+++=−++L ,其中0 < α < 1/2是切尾系数,X (1) ≤ X (2) ≤ … ≤ X (n ) 是有序样本.现我们在高校采访了16名大学生,了解他们平时的学习情况,以下数据是大学生每周用于看电视的时间:15 14 12 9 20 4 17 26 15 18 6 10 16 15 5 8 取α = 1/16,试计算其切尾均值.解:因n α = 1,且有序样本为4, 5, 6, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 15, 15, 16, 17, 18, 20, 26,故切尾均值8571.12)20865(216116/1=++++−=L x . 20.有一个分组样本如下:区间 组中值 频数 (145,155) 150 4 (155,165) 160 8 (165,175) 170 6 (175,185) 180 2试求该分组样本的样本均值、样本标准差、样本偏度和样本峰度.解:163)2180617081604150(201=×+×+×+×=x ;2338.9]2)163180(6)163170(8)163160(4)163150[(1912222=×−+×−+×−+×−=s ; 因81]2)163180(6)163170(8)163160(4)163150[(20122222=×−+×−+×−+×−=b , 144]2)163180(6)163170(8)163160(4)163150[(20133333=×−+×−+×−+×−=b ,14817]2)163180(6)163170(8)163160(4)163150[(20144444=×−+×−+×−+×−=b ,故样本偏度1975.02/3231==b b γ,样本峰度7417.032242−=−=b b γ.21.检查四批产品,其批次与不合格品率如下:批号批量不合格品率1 100 0.052 300 0.063 250 0.04 4 150 0.03试求这四批产品的总不合格品率.解:046875.0)03.015004.025006.030005.0100(8001=×+×+×+×=p . 22.设总体以等概率取1, 2, 3, 4, 5,现从中抽取一个容量为4的样本,试分别求X (1) 和X (4) 的分布. 解:因总体分布函数为⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤<≤<=,5,1,54,54,43,53,32,52,21,51,1,0)(x x x x x x x F则F (1) (x ) = P {X (1) ≤ x } = 1 − P {X (1) > x } = 1 − P {X 1 > x , X 2 > x , X 3 > x , X 4 > x } = 1 − [1 − F (x )]4⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤<≤<=,5,1,54,625624,43,625609,32,625544,21,625369,1,0x x x x x x且F (4) (x ) = P {X (4) ≤ x } = P {X 1 ≤ x , X 2 ≤ x , X 3 ≤ x , X 4 ≤ x } = [F (x )]4⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤<≤<=,5,1,54,625256,43,62581,32,62516,21,6251,1,0x x x x x x故X (1) 和X (4) 的分布为6251625156256562517562536954321)1(P X ; 6253696251756256562515625154321)4(PX . 23.设总体X 服从几何分布,即P {X = k } = pq k − 1,k = 1, 2, …,其中0 < p < 1,q = 1 − p ,X 1, X 2, …, X n 为该总体的样本.求X (n ) , X (1)的概率分布.解:因k k kj j q qq p pqk X P −=−−==≤∑=−11)1(}{11,k = 1, 2, …,故n k n k ni i ni i n n n q q k X P k X P k X P k X P k X P )1()1(}1{}{}1{}{}{111)()()(−==−−−=−≤−≤=−≤−≤==∏∏;且nk k n ni i ni i q q k X P k X P k X P k X P k X P −=>−−>=>−−>==−==∏∏)1(11)1()1()1(}{}1{}{}1{}{.24.设X 1 , …, X 16是来自N (8, 4) 的样本,试求下列概率(1)P {X (16) > 10}; (2)P {X (1) > 5}.解:(1)1616161)16()16()]2810([1)]10([1}10{1}10{1}10{−Φ−=−=≤−=≤−=>∏=F X P X P X P i i = 1 − [Φ(1)]16 = 1 − 0.841316 = 0.9370;(2)3308.09332.0)]5.1([285(1[)]5(1[}5{}5{16161616161)1(==Φ=−Φ−=−=>=>∏=F X P X P i i . 25.设总体为韦布尔分布,其密度函数为⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=−mmm x mx m x p ηηηexp ),;(1,x > 0, m > 0, η > 0. 现从中得到样本X 1 , …, X n ,证明X (1) 仍服从韦布尔分布,并指出其参数. 解:总体分布函数mm mmx xt xmt xt mm xt t mtt t p x F ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−−=−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛===∫∫∫ηηηηηηe1e d ed ed )()(00010,x > 0,则X (1) 的密度函数为111(1)11()[1()]()eeemmmmx x x m m m n n n mmmxmnxp x n F x p x n ηηηηη⎛⎞⎛⎞⎛⎞⎛⎞−−−−−−−−⎜⎟⎜⎟⎜⎟−⎝⎠⎝⎠⎝⎠=−=⋅==,故X (1) 服从参数为⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛m n m η,的韦布尔分布. 26.设总体密度函数为p (x ) = 6 x (1 − x ), 0 < x < 1,X 1 , …, X 9是来自该总体的样本,试求样本中位数的分布. 解:总体分布函数3203223)23(d )1(6d )()(x x t t t t t t t p x F xxx−=−=−==∫∫,0 < x < 1,因样本容量n = 9,有样本中位数)5(215.0x x m n ==⎟⎠⎞⎜⎝⎛+,其密度函数为)1(6)231()23(!4!4!9)()](1[)]([!4!4!9)(432432445x x x x x x x p x F x F x p −⋅+−−⋅=−⋅=. 27.证明公式∫∑−−=−−−−=−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛110)1()!1(!!)1(p r n r rk k n k dx x x r n r n p p k n ,其中0 ≤ p ≤ 1. 证:设总体X 服从区间(0, 1)上的均匀分布,X 1, X 2, …, X n 为样本,X (1), X (2), …, X (n )是顺序统计量,则样本观测值中不超过p 的样品个数服从二项分布b (n , p ),即最多有r 个样品不超过p 的概率为∑=−+−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=>rk kn k r p p k n p X P 0)1()1(}{,因总体X 的密度函数与分布函数分别为⎩⎨⎧<<=.,0;10,1)(其他x x p ⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(x x x x x F则X (r + 1)的密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<−−−=−−−=−−−−+.,0,10,)1()!1(!!)()](1[)]([)!1(!!)(111其他x x x r n r n x p x F x F r n r n x p r n r r n r r 故∫∑−−+=−−−−=>=−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛11)1(0)1()!1(!!}{)1(p r n r r rk kn k dx x x r n r n p X P p p k n . 28.设总体X 的分布函数F (x )是连续的,X (1), …, X (n )为取自此总体的次序统计量,设ηi = F (X (i )),试证: (1)η1 ≤ η2 ≤ … ≤ ηn ,且ηi 是来自均匀分布U (0, 1)总体的次序统计量;(2)1)(+=n iE i η,)2()1()1()Var(2++−+=n n i n i i η,1 ≤ i ≤ n ; (3)ηi 和ηj 的协方差矩阵为⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎝⎛+−+−+−+−2)1(2)1(2)1(2)1(22212111n a a n a a n a a n a a 其中11+=n i a ,12+=n j a . 注:第(3)问应要求i < j . 解:(1)首先证明Y = F (X )的分布是均匀分布U (0, 1),因分布函数F (x )连续,对于任意的y ∈ (0, 1),存在x ,使得F (x ) = y , 则F Y ( y ) = P {Y = F (X ) ≤ y } = P {F (X ) ≤ F (x )} = P {X ≤ x } = F (x ) = y , 即Y = F (X )的分布函数是⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(y y y y y F Y可得Y = F (X )的分布是均匀分布U (0, 1),即F (X 1), F (X 2), …, F (X n )是均匀分布总体U (0, 1)的样本, 因分布函数F (x )单调不减,ηi = F (X (i )),且X (1) ≤ X (2) ≤ … ≤ X (n )是总体X 的次序统计量, 故η1 ≤ η2 ≤ … ≤ ηn ,且ηi 是来自均匀分布U (0, 1)总体的次序统计量; (2)因均匀分布U (0, 1) 的密度函数与分布函数分别为⎩⎨⎧<<=.,0;10,1)(其他y y p Y ⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(y y y y y F Y则ηi = F (X (i ))的密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<−−−=−−−=−−−−.,0,10,)1()!()!1(!)()](1[)]([)!()!1(!)(11其他y y y i n i n y p y F y F i n i n y p i n i Y in Y i Y i即ηi 服从贝塔分布Be (i , n − i + 1),即Be (a , b ),其中a = i ,b = n − i + 1,故1)(+=+=n i b a a E i η,)2()1()1()1()()Var(22++−+=+++=n n i n i b a b a ab i η,1 ≤ i ≤ n ; (3)当i < j 时,(ηi , ηj )的联合密度函数为z y Y Y j n Y i j Y Y i Y ij z p y p z F y F z F y F j n i j i n z y p <−−−−−−−−−−=I )()()](1[)]()([)]([)!()!1()!1(!),(111011I )1()()!()!1()!1(!<<<−−−−−−−−−−=z y j n i j i z y z y j n i j i n , 则∫∫∫∫−−−+∞∞−+∞∞−−⋅−−−−−=⋅=1001)1()()!()!1()!1(!),()(z j n i j i ij j i dy z z y z y dz j n i j i n dydz z y p yz E ηη, 令y = zu ,有dy = zdu ,且当y = 0时,u = 0;当y = z 时,u = 1,则∫∫⋅−−=−⋅−−−−−−−1101)()()1()1()(zdu zu z zu z z dy z z y z y i j i j n zj n i j ij n j j n j i j i j j n z z j i j i i j i B z z du u u z z z −+−+−−−−−−=−+⋅−=−⋅−=∫)1(!)!1(!),1()1()1()1(1111,即∫−+−−−−−−−=101)1(!)!1(!)!()!1()!1(!)(dz z z j i j i j n i j i n E jn j j i ηη )1,2(!)!1(!)!()!1()!1(!+−+−−⋅−−−−=j n j B j i j i j n i j i n)2)(1()1()!2()!()!1(!)!1(!)!()!1()!1(!+++=+−+⋅−−⋅−−−−=n n j i n j n j j i j i j n i j i n , 可得)2()1()1(11)2)(1()1()()()(),Cov(2++−+=+⋅+−+++=−=n n j n i n j n i n n j i E E E j i j i j i ηηηηηη, 因11+=n i a ,12+=n j a , 则2)1()2()1()1(),Cov(212+−=++−+=n a a n n j n i j i ηη, 且2)1()2()1()1()Var(112+−=++−+=n a a n n i n i i η,2)1()2()1()1()Var(222+−=++−+=n a a n n j n j jη, 故ηi 和ηj 的协方差矩阵为⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎝⎛+−+−+−+−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛2)1(2)1(2)1(2)1()Var(),Cov(),Cov()Var(22212111n a a n a a n a a n a a j j i j i i ηηηηηη. 29.设总体X 服从N (0, 1),从此总体获得一组样本观测值x 1 = 0, x 2 = 0.2, x 3 = 0.25, x 4 = −0.3, x 5 = −0.1, x 6 = 2, x 7 = 0.15, x 8 = 1, x 9 = −0.7, x 10 = −1.(1)计算x = 0.15(即x (6))处的E [F (X (6))],Var[F (X (6))]; (2)计算F (X (6))在x = 0.15的分布函数值.解:(1)根据第28题的结论知1)]([)(+=n iX F E i ,)2()1()1()](Var[2)(++−+=n n i n i X F i ,且n = 10, 故116)]([)6(=X F E ,2425121156)](Var[2)6(=××=X F ; (2)因F (X (i ))服从贝塔分布Be (i , n − i + 1),即这里的F (X (6))服从贝塔分布Be (6, 5),则F (X (6))在x = 0.15的分布函数值为∫−⋅=15.00456)1(!4!5!10)15.0(dx x x F , 故根据第27题的结论知0014.085.015.0101)1(!4!5!10)15.0(501015.00456=××⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=−⋅=∑∫=−k k k k dx x x F . 30.在下列密度函数下分别寻求容量为n 的样本中位数m 0.5的渐近分布.(1)p (x ) = 6x (1 − x ),0 < x < 1;(2)⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−=222)(exp π21)(σµσx x p ; (3)⎩⎨⎧<<=.,0;10,2)(其他x x x p (4)||e 2)(x x p λλ−=.解:样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅)(41,5.025.0x p n x N ,其中p (x )是总体密度函数,x 0.5是总体中位数, (1)因p (x ) = 6x (1 − x ),0 < x < 1,有35.025.003205.023)23()1(6)(5.05.05.0x x x x dx x x x F x x −=−=−==∫,则x 0.5 = 0.5,有nn p n 91)5.05.06(41)5.0(4122=×××=⋅, 故样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎠⎞⎜⎝⎛n N 91,5.0;(2)因⎭⎫⎩⎨⎧−−=222)(exp π21)(σµσx x p ,有0.5 = F (x 0.5) = F (µ), 则x 0.5 = µ ,有n n p n 2ππ2141)(41222σσµ=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛×=⋅, 故样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛n N 2π,2σµ;(3)因⎩⎨⎧<<=.,0;10,2)(其他x x x p 有25.00205.05.05.02)(5.0x x xdx x F x x ====∫, 则215.0=x ,有n n p n 8121241214122=⎟⎠⎞⎜⎝⎛××=⎟⎠⎞⎜⎝⎛⋅, 故样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎠⎞⎜⎝⎛n N 81,21; (4)因||e 2)(x x p λλ−=,有0.5 = F (x 0.5) = F (0),则x 0.5 = 0,有2221241)0(41λλn n p n =⎟⎠⎞⎜⎝⎛×=⋅, 故样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎠⎞⎜⎝⎛21,0λn N .31.设总体X 服从双参数指数分布,其分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≤>⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−=.,0;,exp 1)(µµσµx x x x F其中,−∞ < µ < +∞,σ > 0,X (1) ≤ … ≤ X (n )为样本的次序统计量.试证明)(2)1()1()(−−−−i i X X i n σ服从自由度为2的χ 2分布(i = 2, …, n ). 注:此题有误,讨论的随机变量应为)(2)1()1()(−−+−i i X X i n σ.证:因(X (i − 1), X (i ))的联合密度函数为z y i n i i i z p y p z F y F i n i n z y p <−−−−−−=I )()()](1[)]([)!()!2(!),(2)1( z y in i z y z y i n i n <<−−⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⋅⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−−−=µσµσσµσσµσµI exp 1exp 1exp exp 1)!()!2(!2z y i n i z y y i n i n <<+−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−−=µσµσµσµσI exp exp 1exp )!()!2(!122,则T = X (i ) − X (i − 1)的密度函数为∫+∞∞−−⋅⋅+=dy t y y p t p i i T 1),()()1(∫∞++−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−−=µσµσµσµσdy t y y y i n i n i n i 122exp exp 1exp )!()!2(!∫∞+−+−+−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎫⎩⎨⎧−−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−=µσµσσµσµσσy d y y t i n i n i i n i n exp )(exp 1exp exp )!()!2(!2112∫−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−=−+−+−012112)()1(exp )!()!2(!du u ut i n i n i i n i n σσσ∫−+−−⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−−−−=1021)1()1(exp )!()!2(!du u ut i n i n i n i i n σσ )1,2()1(exp )!()!2(!−+−⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−−−−=i i n B t i n i n i n σσ⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−−+−=−+−⋅⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−−−−=σσσσt i n i n n i i n t i n i n i n )1(exp 1!)!2()!1()1(exp )!()!2(!,t > 0,可得T i n X X i n S i i σσ2)1()(2)1()1()(+−=−+−=−的密度函数为⎭⎬⎫⎩⎨⎧−=+−⋅⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+−=+−⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+−=2exp 21)1(22exp 1)1(2)1(2)(s i n s i n i n s i n p s p T S σσσσ,s > 0, 故)(2)1()1()(−−+−=i i X X i n S σ服从参数为21的指数分布,也就是服从自由度为2的χ 2分布. 32.设总体X 的密度函数为⎩⎨⎧<<=.,0;10,3)(2其他x x x p X (1) ≤ X (2) ≤ … ≤ X (5)为容量为5的取自此总体的次序统计量,试证)4()2(X X 与X (4)相互独立.z −证:因总体X 的密度函数和分布函数分别为⎩⎨⎧<<=.,0;10,3)(2其他x x x p ⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(3x x x x x F 则(X (2), X (4))的联合密度函数为)4()2(I )()()](1[)]()([)]([!1!1!1!5),()4()2(1)4(1)2()4(1)2()4()2(24x x x p x p x F x F x F x F x x p <−−⋅⋅=103)4(3)2(3)4(2)4(5)2(102)4(2)2(3)4(3)2(3)4(3)2()4()2()4()2(I )1)((1080I 33)1)((120<<<<<<−−=⋅⋅−−=x x x x x x x x x x x x x x x ,设)4()2(1X X Y =,Y 2 = X (4),有X (2) = Y 1Y 2,X (4) = Y 2,则(X (2), X (4))关于( Y 1 , Y 2 )的雅可比行列式为21221)4()2(1),(),(y y y y y x x J ==∂∂=,且0 < X (2) ≤ X (4) < 1对应于0 < Y 1 < 1, 0 < Y 2 < 1,可得(Y 1 , Y 2 )的联合密度函数为210,10323213222521221242121I )1]()([)(1080||),(),(y y y y y y y y J y y y p y y p y y ⋅−−=⋅=<<<<103211210315121I )1(I )1(1080<<<<−⋅−=y y y y y y ,由于(Y 1 , Y 2 , …, Y n )的联合密度函数p ( y 1 , y 2)可分离变量, 故)4()2(1X X Y =与Y 2 = X (4)相互独立.33.(1)设X (1)和X (n )分别为容量n 的最小和最大次序统计量,证明极差R n = X (n ) − X (1)的分布函数∫+∞∞−−−+=dy y p y F x y F n x F n R n )()]()([)(1其中F ( y )与p ( y )分别为总体的分布函数与密度函数;(2)利用(1)的结论,求总体为指数分布Exp (λ)时,样本极差R n 的分布. 注:第(1)问应添上x > 0的要求. 解:(1)方法一:增补变量法因(X (1), X (n ))的联合密度函数为z y n z y n n z p y p y F z F n n z p y p y F z F n n z y p <−<−−−=−−=I )()()]()()[1(I )()()]()([)!2(!),(221, 对于其函数R n = X (n ) − X (1),增补变量W = X (1),⎩⎨⎧−==.;y z r y w 反函数为⎩⎨⎧+==.;r w z w y 其雅可比行列式为11101==J ,则R n 的密度函数为∫+∞∞−>−+−+−=dw r w p w p w F r w F n n r p r n R n 02I )()()]()()[1()(,故R n = X (n ) − X (1)的分布函数为∫∫∫∞−+∞∞−>−∞−+−+−==x r n x R R dw r w p w p w F r w F n n dr dr r p x F n n 02I )()()]()()[1()()(∫∫+∞∞−∞−>−+−+−=xr n dr r w p w p w F r w F n n dw 02I )()()]()()[1(∫∫+∞∞−−+−+−=xn dr r w p w F r w F dw w p n n 02)()]()([)()1(∫∫+∞∞−−+−+−=xn r w dF w F r w F dw w p n n 02)()]()([)()1(∫+∞∞−−−+−⋅−=x n w F r w F n dw w p n n 01)]()([11)()1(∫+∞∞−−−+=dw w p w F x w F n n )()]()([1 ∫+∞∞−−−+=dy y p y F x y F n n )()]()([1,x > 0;方法二:分布函数法因(X (1), X (n ))的联合密度函数为z y n z y n n z p y p y F z F n n z p y p y F z F n n z y p <−<−−−=−−=I )()()]()()[1(I )()()]()([)!2(!),(221, 故R n = X (n ) − X (1)的分布函数为∫∫+∞∞−+∞−=≤−==xy n n n R dz z y p dy x X X R P x F n ),(}{)(1)1()(∫∫+∞∞−+−−−=xy yn dz z p y p y F z F dy n n )()()]()([)1(2∫∫+∞∞−+−−⋅−=xy yn z F d y F z F y p dy n n )]([)]()([)()1(2∫∫+∞∞−−+∞∞−+−−+=−−⋅⋅−=dy y p y F x y F n y F z F n y p dy n n n x y y n )()]()([)]()([11)()1(11,x > 0;(2)因指数分布Exp (λ)的密度函数与分布函数分别为⎩⎨⎧≤>=−.0,0;0,e )(x x x p x λλ ⎩⎨⎧≤>−=−.0,0;0,e 1)(x x x F x λ故R n = X (n ) − X (1)的分布函数为∫∫+∞−−−+−+∞∞−−⋅−−−=−+=01)(1e )]e 1()e 1[()()]()([)(dy n dy y p y F x y F n x F y n y x y n R n λλλλ101011)e 1()(e 1)e 1(e )1()e 1()(e −−+∞−−−+∞−−−−−−=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⋅−=−⋅−=∫n x n y n x y n x n y n n d n λλλλλλ,x > 0.34.设X 1 , …, X n 是来自U (0, θ ) 的样本,X (1) ≤ … ≤ X (n ) 为次序统计量,令)1()(+=i i i X X Y ,i = 1, …, n − 1,Y n = X (n ) ,证明Y 1 , …, Y n 相互独立.。
概率论与数理统计第五章课后习题及参考答案
概率论与数理统计第五章课后习题及参考答案1.用切比雪夫不等式估计下列各题的概率.(1)废品率为03.0,1000个产品中废品多于20个且少于40个的概率;(2)200个新生儿中,男孩多于80个而少于120个的概率(假设男孩和女孩的概率均为5.0).解:(1)设X 为1000个产品中废品的个数,则X ~)1000,03.0(B ,有30)(=X E ,1.29)(=X D ,由切比雪夫不等式,得)3040303020()4020(-<-<-=<<X P X P )103010(<-<-=X P )1030(<-=X P 709.0101.2912=-≥.(2)设X 为200个新生儿中男孩的个数,则X ~)200,5.0(B ,有100)(=X E ,50)(=X D ,由切比雪夫不等式,得)10012010010080()12080(-<-<-=<<X P X P )2010020(<-<-=X P )20100(<-=X P 87205012=-≥.2.一颗骰子连续掷4次,点数总和记为X ,估计)1810(<<X P .解:设i X 为该骰子掷第i 次出现的点数,则61)(==k X P i ,6,,2,1 =i ,6,,2,1 =k .27)654321(61)(=+++++=i X E ,691)654321(61)(2222222=+++++=i X E ,35)]([)()(22=-=i i i X E X E X D ,4,3,2,1=i .因为4321X X X X X +++=,且1X ,2X ,3X ,4X 相互独立,故有14)(=X E ,335)(=X D .由切比雪夫不等式,得)1418141410()1810(-<-<-=<<X P X P )4144(<-<-=X P )414(<-=X P 271.0433512=-≥.3.袋装茶叶用及其装袋,每袋的净重为随机变量,其期望值为100g ,标准差为10g ,一大盒内装200袋,求一盒茶叶净重大于5.20kg 的概率.解:设i X 为一袋袋装茶叶的净重,X 为一盒茶叶的净重,由题可知∑==2001i i X X ,100)(=i X E ,100)(=i X D ,200,,2,1 =i .因为1X ,2X ,…,200X 相互独立,则20000)()(2001==∑=i i X E X E ,20000)()(2001==∑=i i X D X D .)()(20500)()(()20500(2001X D X E X D X E X P X P i i ->-=>∑=)1020020000205001020020000(⋅->⋅-=X P )2251020020000(>⋅-=X P 由独立同分布的中心极限定理,1020020000⋅-X 近似地服从)1,0(N ,于是0002.0)5.3(1)2251020020000(=Φ-≈>⋅-X P .4.有一批建筑用木桩,其80%的长度不小于3m .现从这批木桩中随机取出100根,试问其中至少有30根短于3m 的概率是多少?解:设X 为100根木桩中短于3m 的根数,则由题可知X ~)2.0,100(B ,有20)(=X E ,16)(=X D ,由棣莫弗—拉普拉斯定理,得)30(1)30(<-=≥X P X P )42030(1)()((1-Φ-=-Φ-=X D X E X 0062.0)5.2(1=Φ-=.5.某种电器元件的寿命服从均值为100h 的指数分布.现随机选取16只,设它们的寿命是相互独立的.求这16只元件寿命总和大于1920h 的概率.解:设i X 为第i 只电器元件的寿命,由题可知i X ~)01.0(E ,16,,2,1 =i ,且1X ,2X ,…,16X 相互独立,则100)(=i X E ,10000)(=i X D .记∑==161i i X X ,则1600)()(161==∑=i i X E X E ,160000)()(161==∑=i i X D X D .))()(1920)()(()1920(X D X E X D X E X P X P ->-=>)400160019204001600(->-=X P )8.04001600(>-=X P ,由独立同分布的中心极限定理,1600-X 近似地服从)1,0(N ,于是2119.0)8.0(1)8.04001600(=Φ-=>-X P .6.在数值计算中中,每个数值都取小数点后四位,第五位四舍五入(即可以认为计算误差在区间]105,105[55--⨯⨯-上服从均匀分布),现有1200个数相加,求产生的误差综合的绝对值小于03.0的概率.解:设i X 为每个数值的误差,则i X ~)105,105(55--⨯⨯-U ,有0)(=i X E ,1210)(8-=i X D ,1200,,2,1 =i .从而0)()(12001==∑=i i X E X E ,61200110)()(-===∑i i X D X D .由独立同分布的中心极限定理,X 近似地服从)10,0(6-N ,于是)03.0(<X P ))()(03.0)()((X D X E X D X E X P -≤-=12101200003.0121012000(44--⋅-≤⋅-=X P 9974.01)3(2=-Φ=.7.某药厂断言,该厂生产的某药品对医治一种疑难的血液病治愈率为8.0.医院检验员任取100个服用此药的病人,如果其中多于75个治愈,就接受这一断言,否则就拒绝这一断言.(1)若实际上此药对这种病的治愈率是8.0,问接受这一断言的概率是多少?(2)若实际上此药对这种病的治愈率是7.0,问接受这一断言的概率是多少?解:设X 为100个服用此药的病人中治愈的个数,(1)由题可知X ~)8.0,100(B ,则80)(=X E ,16)(=X D ,由棣莫弗—拉普拉斯定理,得)75(1)75(≤-=>X P X P 48075(1))()((1-Φ-=-Φ-=X D X E X 8944.0)25.1(=Φ=.(2)由题可知X ~)7.0,100(B ,则70)(=X E ,21)(=X D ,由棣莫弗—拉普拉斯定理,得)75(1)75(≤-=>X P X P 217075(1)()((1-Φ-=-Φ-=X D X E X 1379.0)09.1(1=Φ-=.8.一射手在一次射击中,所得环数的分布律如下表:X678910P 05.005.01.03.05.0求:(1)在100次射击中环数介于900环与930环之间的概率是多少?(2)超过950环的概率是多少?解:设X 为100次射击中所得的环数,i X 为第i 次射击的环数,则∑==1001i i X X ,15.9)(=i X E ,95.84)(2=i X E ,2275.1)]([)()(22=-=i i i X E X E X D ,100,,2,1 =i .由1X ,2X ,…,100X 相互独立,得915)()(1001==∑=i i X E X E ,75.122)()(1001==∑=i i X D X D .由独立同分布的中心极限定理,75.122915-X 近似地服从)1,0(N ,于是(1))930900(≤≤X P ))()(930)()()()(900(X D X E X D X E X X D X E P -≤-≤-=75.12291593075.12291575.122915900(-≤-≤-=X P )75.1221575.122915(≤-=X P 823.01)35.1(2=-Φ≈.(2))950(>X P ))()(950)()((X D X E X D X E X P ->-=75.122915950)()((->-=X D X E X P 001.0)1.3(1=Φ-≈.9.设有30个电子元件1A ,2A ,…,30A ,其寿命分别为1X ,2X ,…,30X ,且且都服从参数为1.0=λ的指数分布,它们的使用情况是当i A 损坏后,立即使用1+i A (29,,2,1 =i ).求元件使用总时间T 不小于350h 的概率.解:由题可知i X ~)1.0(E ,30,,2,1 =i ,则10)(=i X E ,100)(=i X D .记∑==301i i X T ,由1X ,2X ,…,30X 相互独立,得300)()(301==∑=i i X E T E ,3000)()(301==∑=i i X D T D .))()(350)()(()350(T D T E T D T E T P T P ->-=>30103003503010300(⋅->⋅-=T P )91.03010300(>⋅-≈T P ,由独立同分布的中心极限定理,3010300⋅-T 近似地服从)1,0(N ,于是1814.0)91.0(1)91.03010300(=Φ-=>⋅-T P .10.大学英语四级考试,设有85道选择题,每题4个选择答案,只有一个正确.若需要通过考试,必须答对51道以上.试问某学生靠运气能通过四级考试的概率有多大?解:设X 为该学生答对的题数,由题可知X ~41,85(B ,则25.21)(=X E ,9375.15)(=i X D ,85,,2,1 =i .由棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理,近似地有9375.1525.21-X ~)1,0(N ,得)8551(≤≤X P ))()(85)()()()(51(X D X E X D X E X X D X E P -≤-≤-=)9375.1525.21859375.1525.219375.1525.2151(-≤-≤-=X P 0)45.7()97.15(=Φ-Φ=.即学生靠运气能通过四级考试的概率为0.。
概率论与数理统计期末试卷与答案(最新5)
概率论与数理统计期末试卷及答案一、填空题:1、一袋中有50个球,其中20个红球,30个白球,现两人从袋中各取一球,取后不放回,则第二个人取到白球的概率为 3/5 。
2、设P(A)=1/2, P(B|A)=1/3, P(A|B)=1/2,那么()P AB = 2/3 。
3、若随机变量X 的概率密度为2(),11,f x Ax x =-<<那么A= 3/2 。
4、若二维随机变量(X,Y )在以原点为圆心的单位圆内的概率密度函数是1/π,其它区域都是0,那么221()2P X Y +<= 1/2 。
5、掷n 枚骰子,记所得点数之和为X ,则EX = 3.5n 。
6、若X ,Y ,Z 两两不相关,且DX=DY=DZ=2,则D(X+Y+Z) = 6 。
7、若随机变量12,,,n X X X 相互独立且同分布于标准正态分布N(0,1),那么它们的平方和22212n X X X +++服从的分布是2()n χ。
8、设A n 是n 次相互独立的试验中事件A 发生的次数,p 是事件A 在每次试验中发生的概率,则对任意的0>ε,lim {||}An n p n→+∞-≥ε= 0 。
9、设总体2(,)XN μσ,其中2σ已知,样本为12,,,n X X X ,设00:H =μμ,10:H <μμ,则拒绝域为z α<-。
10、设总体X 服从区间[1,a ]上的均匀分布,其中a 是未知参数。
若有一个来自这个总体的样本2, 1.8, 2.7, 1.9, 2.2, 那么参数a 的极大似然估计值a = 12max{,,,} 2.7n x x x =。
二、选择题1、设10张奖券只有一张中奖,现有10个人排队依次抽奖,则下列结论正确的是( A ) (A )每个人中奖的概率相同; (B )第一个人比第十个人中奖的概率大;(C )第一个人没有中奖,而第二个人中奖的概率是1/9; (D )每个人是否中奖是相互独立的 2、设随机变量X 与Y 相互独立,且21(,)X N μσ,22(,)Y N μσ,则X Y -服从的分布是( B )(A )212(,)N -μμσ;(B )212(,2)N -μμσ;(C )212(,)N +μμσ;(D )212(,2)N +μμσ3、设事件A 、B 互斥,且()0P A >,()0P B >,则下列式子成立的是( D )(A )(|)()P A B P A =; (B )(|)0P B A >; (C )(|)()P A B P B =; (D )(|)0P B A =;4、设随机变量X 与Y 独立同分布,P(X= -1) = P(Y= -1) =1/2,P(X= 1) = P(Y= 1) =1/2,则下列成立的是( A )(A )()1/2P X Y ==; (B )()1P X Y ==; (C )(0)1/4P X Y +==; (D )(1)1/4P XY ==;5、有10张奖券,其中8张2元,2张5元。
概率论与数理统计(经管类)第五章课后习题答案
E X |
7.5 .
E X |
7.5
D X .
.
0.44
2. 在每次实验中,事件 A 发生的概率为 0.5.利用切比雪夫不等式估计,在 1000 次独立实验中,事件 A 发 生的次数在 400~600 之间的概率. 解:用 X 表示事件 A 发生的次数,它服从 n=1000,p=0.5 的二项分布. 则 E(X)=np=1000*0.5=500, D(X)=npq=1000*0.5*0.5=250 P 400 600 P |X 10
2.387 P X 6 2.387 10 6 2.387 1 Φ 10 6 2.387 1 Φ 1.68 0.0465
np P
1000 0.005
5, npq
2.23
X X 5 7 5 0.007 PX 7 P Φ 0.90 0.8159 1000 2.23 2.23 4. 在抛硬币的实验中,至少抛多少次,才能是正面出现的频率落在(0.4,0.6)区间的概率不小于 0.9? 解:用 X 表示 n 次试验中出现正面的次数, 则 X~B(120, ), np P 0.4 0.5n, npq X n 0.6 0.6 0.5n X 0.5n √n 2 √n 5 0.9 0.9505 0.6n 0.5n √n , 2
A. N 2,4 B. N 2, 解: E Z
∑
E x
2n
2
D Z
1 n
1 n2
n
n
E xi
i 1
1 n2 4 n
4n
4
n
故Zn
二,填空题
概率论与数理统计试卷试题及答案5
概率论与数理统计试卷一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其字母代号写在该题【 】内。
答案错选或未选者,该题不得分。
每小题2分,共10分。
)1. 设A 、B 满足1)(=A B P ,则 . 【 】(a )A 是必然事件;(b )0)(=A B P ;(c )B A ⊃;(d ))()(B P A P ≤.2. 设X ~N (μ,σ2),则概率P (X ≤1+μ)=( ) 【 】 A ) 随μ的增大而增大 ; B ) 随μ的增加而减小; C ) 随σ的增加而增加; D ) 随σ的增加而减小.3. 设总体X 服从正态分布),(N 2σμ,其中μ已知,2σ未知,321X ,X ,X 是总体X 的一个简单随机样本,则下列表达式中不是统计量的是 . 【 】 (a )321X X X ++; (b ))X ,X ,X min(321; (c )∑=σ31i 22i X ; (d )μ+2X .4. 在假设检验中, 0H 表示原假设, 1H 表示备择假设, 则成为犯第二类错误 的是 . 【 】 (a )1H 不真, 接受1H ; (b )0H 不真, 接受1H ; (c )0H 不真, 接受0H ; (d )0H 为真, 接受1H .5.设n 21X ,,X ,X Λ为来自于正态总体),(N ~X 2σμ的简单随机样本,X 是样本均值,记2n1i i21)X X(1n 1S --=∑=,2n1i i22)X X(n1S -=∑= ,2n1i i23)X(1n 1S μ--=∑=,2n1i i24)X(n1S μ-=∑=,则服从自由度为1-n 的t 分布的随机变量是 . 【】 (a )1n S X T 1-μ-=;(b )1n S X T 2-μ-=;(c )nS X T 3μ-=;(d )nS X T 4μ-=.………………………………… 装 ……………………………… 订 ……………………………… 线 …………………………………二、填空题(将答案写在该题横线上。
陈国华等主编概率论与数理统计第五章习题解答
x>0 x≤0
(α > 0, β > 0)
a a 1 1 1 dx = ∫ cos(tx) ⋅ dx + ∫ sin(tx) ⋅ dx −a −a −a 2a 2a 2a 1 1 1 = ⋅ sin(tx) |a sin(at ) x =− a = at 2a t t −1 (2)参数为 λ 的指数分布的特征函数为, φ X (t ) = (1 − i ) ,参数为 λ 的指数分布可看做
1
π (1 + x 2 )
(−∞ < x < +∞) ;
⎧A ⎪ (D) X i 的概率函数为 : g ( x) = ⎨ x 3 ⎪0 ⎩
x ≥1 x <1
(i = 1,2,3, ) .
答案:CABAD 三.解答题
1.一颗骰子连续掷 4 次,点数总和记为 X ,估计 p (10 < X < 18) .
3.已知随机变量 X 的数学期望为 10,方差 DX 存在且 P (−20 < X < 40) ≤ 0.1 ,则
DX ≥ . 4.设 X 1 , X 2 , , X n, 为独立同分布的随机变量序列,且 X i (i = 1,2, ) 服从参数为 2 的
指数分布,则 n → ∞ 当时, Yn =
1 n 2 ∑ X i 依概率收敛于 n i =1
1 1 ln n + ln n = 0 2 2
n
DX n = EX n = ln n
n 1 1 D ( Xi) = 2 ∑ 2 n n i =1
2
∑ ln i → 0(n → ∞)
i =1
根据马尔可夫大数定律, {X n } 服从大数定律。
3 、 已 知 随 机 变 量 X 和 Y 的 数 学 期 望 、 方 差 以 及 相 关 系 数 分 别 为 E ( X ) = E (Y ) = 2 ,
习题5解答—概率论与数理统计(李长青)
由 X i 的独立性,有
E ( X ) E ( X i ) 100 E ( X i ) 915 , D ( X ) D ( X i ) 100 D ( X i ) 122.75 ,
i 1 i 1 100 100
由独立同分布的中心极限定理知,近似地有 X ~ N (915,122.75) ,由此可得 (1) P 900 X 930 P (2) P X 950 P
i 1 i 1
16
16
定理可知, X 近似服从正态分布 N (1600, 4002 ) , 从而有
1920 1600 P X 1920 1 P X 1920 1 400 1 (0.8) 1 0.7881 0.2119 .
5.解 设 X i 表示第 i 只电器元件的寿命,则依题意可知 X 1 , X 2 ,…, X 16 相互独立且服从 均值为 100 小时的指数分布, EX i 100 , DX i 1002 ( i 1,2,…,16).记 X X i ,则
i 1 16
EX EX i 16 100 1600 , DX DX i 16 10000 160000 .利用独立同分布的中心极限
9.解 由已知 EX i 性知
30 1 1 10 , DX i 100 .记 T X i ,由 X i ( i 1,2,…,30)的独立 2 0.1 0.1 i 1
30 30 30 30 ET E X i EX i 30 10 300 , DT D X i DX i 30 100 3000 . i 1 i 1 i 1 i 1
概率论与数理统计(理工类_第四版)吴赣昌主编课后习题答案第五章
复制过来让大家都能下载哈第五章数理统计的基础知识5.1 数理统计的基本概念习题1已知总体X服从[0,λ]上的均匀分布(λ未知),X1,X2,⋯,Xn为X的样本,则().(A)1n∑i=1nXi-λ2是一个统计量;(B)1n∑i=1nXi-E(X)是一个统计量;(C)X1+X2是一个统计量;(D)1n∑i=1nXi2-D(X)是一个统计量.解答:应选(C).由统计量的定义:样本的任一不含总体分布未知参数的函数称为该样本的统计量.(A)(B)(D)中均含未知参数.习题2观察一个连续型随机变量,抽到100株“豫农一号”玉米的穗位(单位:cm),得到如下表中所列的数据. 按区间[70,80),[80,90),⋯,[150,160),将100个数据分成9个组,列出分组数据计表(包括频率和累积频率),并画出频率累积的直方图.解答:分组数据统计表求样本容量n,样本均值X¯,样本方差S2.解答:对于抽到的每个居民户调查均收入,可见n=200.这里,没有给出原始数据,而是给出了整理过的资料(频率分布),我们首先计算各组的“组中值”,然后计算X¯和S2的近似值:分别表示样本均值和样本二阶中心矩,试求E(X¯),E(S2).解答:由X∼B(10,3100),得E(X)=10×3100=310,D(X)=10×3100×97100=2911000,所以E(X¯)=E(X)=310,E(S2)=n-1nD(X)=291(n-1)1000n.习题6设某商店100天销售电视机的情况有如下统计资料f(2)(x)=2F(x)f(x)={2λe-λx(1-e-λx),x>00,其它,又X(1)的概率密度为f(1)(x)=2[1-F(x)]f(x)={2λe-2λx,x>00,其它.习题9设电子元件的寿命时间X(单位:h)服从参数λ=0.0015的指数分布,今独立测试n=6元件,记录它们的失效时间,求:(1)没有元件在800h之前失效的概率;(2)没有元件最后超过3000h的概率.解答:(1)总体X的概率密度f(x)={(0.0015)e-0.0015x,x>00,其它,分布函数F(x)={1-e-0.0015x,x>00,其它,{没有元件在800h前失效}={最小顺序统计量X(1)>800},有P{X(1)>800}=[P{X>800}]6=[1-F(800)]6=exp(-0.0015×800×6)=exp(-7.2)≈0.000747.(2){没有元件最后超过3000h}={最大顺序统计量X(6)<3000}P{X(6)<3000}=[P{X<3000}]6=[F(3000)]6=[1-exp{-0.0015×3000}]6=[1-exp{-4.5}]6≈0.93517.习题10设总体X任意,期望为μ,方差为σ2,若至少要以95%的概率保证∣X¯-μ∣<0.1σ,问样本容量n应取多大?解答:因当n很大时,X¯-N(μ,σ2n),于是P{∣X¯-μ∣<0.1σ}=P{μ-0.1σ<X¯<μ+0.1σ}≈Φ(0.1σσ/n)-Φ(-0.1σσ/n)=2Φ(0.1n)-1≥0.95,则Φ(0.1n)≥0.975,查表得Φ(1.96)=0.975,因Φ(x)非减,故0.1n≥1.96,n≥384.16,故样本容量至少取385才能满足要求.5.2 常用统计分布习题1对于给定的正数a(0<a<1),设za,χa2(n),ta(n),Fa(n1,n2)分别是标准正态分布,χ2(n),t(n),F(n1,n2)分布的上a分位点,则下面的结论中不正确的是().(A)z1-a(n)=-za(n);(B)χ1-a2(n)=-χa2(n);(C)t1-a(n)=-ta(n);(D)F1-a(n1,n2)=1Fa(n2,n1).解答:应选(B).因为标准正态分布和t分布的密度函数图形都有是关于y轴对称的,而χ2分布的密度大于等于零,所以(A)和(C)是对的.(B)是错的. 对于F分布,若F∼F(n1,n2),则1-a=P{F>F1-a(n1,n2)}=P{1F<1F1-a(n1,n2)=1-P{1F>1F1-a(n1,n2)由于1F∼F(n2,n1),所以P{1F>1F1-a(n1,n2)=P{1F>Fa(n2,n1)=a,即F1-a(n1,n2)=1Fa(n2,n1). 故(D)也是对的.习题2(1)2.设总体X∼N(0,1),X1,X2,⋯,Xn为简单随机样本,问下列各统计量服从什么分布? (1)X1-X2X32+X42;解答:因为Xi∼N(0,1),i=1,2,⋯,n,所以:X1-X2∼N(0,2),X1-X22∼N(0,1),X32+X42∼χ2(2),故X1-X2X32+X42=(X1-X2)/2X32+X422∼t(2).习题2(2)2.设总体X∼N(0,1),X1,X2,⋯,Xn为简单随机样本,问下列各统计量服从什么分布? (2)n-1X1X22+X32+⋯+Xn2;解答:因为Xi∼N(0,1),∑i=2nXi2∼χ2(n-1),所以n-1X1X22+X32+⋯+Xn2=X1∑i=2nXi2/(n-1)∼t(n-1).习题2(3)2.设总体X∼N(0,1),X1,X2,⋯,Xn为简单随机样本,问下列各统计量服从什么分布?(3)(n3-1)∑i=13Xi2/∑i=4nXi2.解答:因为∑i=13Xi2∼χ2(3),∑i=4nXi2∼χ2(n-3),所以:(n3-1)∑i=13Xi2/∑i=4nXi2=∑i=13Xi2/3∑i=4nXi2/(n-3)∼F(3,n-3).习题3设X1,X2,X3,X4是取自正态总体X∼N(0,22)的简单随机样本,且Y=a(X1-2X2)2+b(3X3-4X4)2,则a=?,b=?时,统计量Y服从χ2分布,其自由度是多少?解答:解法一Y=[a(X1-2X2)]2+[b(3X3-4X4)]2,令Y1=a(X1-2X2),Y2=b(3X3-4X4),则Y=Y12+Y22,为使Y∼χ2(2),必有Y1∼N(0,1),Y2∼N(0,1),因而E(Y1)=0,D(Y1)=1,E(Y2)=0,D(Y2)=1,注意到D(X1)=D(X2)=D(X3)=D(X4)=4,由D(Y1)=D[a(X1-2X2)]=aD(X1-X2)=a(D(X1)+22D(X2))=a(4+4×4)=20a=1,D(Y2)=D[b(3X3-4X4)]=bD(3X3-4X4)=b(9D(X3)+16D(X4))=b(4×9+16×4)=100b=1,分别得a=120,b=1100.这时Y∼χ2(2),自由度为n=2.解法二因Xi∼N(0,22)且相互独立,知X1-2X2=X1+(-2)X2∼N(0,20),3X3-4X4=3X3+(-4)X4∼N(0,100),故X1-2X220∼N(0,1),3X3-4X4100∼N(0,1),为使Y=(X1-2X21/a)2+(3X3-4X41/b)2∼χ2(2),必有X1-2X21/a∼N(0,1),3X3-4X41/b∼N(0,1),与上面两个服从标准正态分布的随机变量比较即是1a=20,1b=100,即a=120,b=1100.习题4设随机变量X和Y相互独立且都服从正态分布N(0,32).X1,X2,⋯,X9和Y1,Y2,⋯,Y9是分别取自总体X和Y的简单随机样本,试证统计量T=X1+X2+⋯+X9Y12+Y22+⋯+Y92服从自由度为9的t分布.解答:首先将Xi,Yi分别除以3,使之化为标准正态.令X′i=Xi3,Y′i=Yi3,i=1,2,⋯,9,则X′i∼N(0,1),Y′i∼N(0,1);再令X′=X′1+X′2+⋯+X′9,则X′∼N(0,9),X′3∼N(0,1),Y′2=Y′12+Y′22+⋯+Y′92,Y′2∼χ2(9).因此T=X1+X2+⋯+X9Y12+Y22+⋯+Y92=X1′+X2′+⋯+X9′Y′12+Y′22+⋯+Y′92=X′Y′2=X′/3Y′2/9∼t(9),注意到X′,Y′2相互独立.习题5设总体X∼N(0,4),而X1,X2,⋯,X15为取自该总体的样本,问随机变量Y=X12+X22+⋯+X1022(X112+X122+⋯+X152)服从什么分布?参数为多少?解答:因为Xi2∼N(0,1),故Xi24∼χ2(1),i=1,2,⋯,15,而X1,X2,⋯,X15独立,故X12+X22+⋯+X1024∼χ2(10),X112+X122+⋯+X1524∼χ2(5),所以X12+X22+⋯+X1024/10X112+X122+⋯+X1524/5=X12+X22+⋯+X1022(X112+X122+⋯+X152)=Y习题6证明:若随机变量X服从F(n1,n2)的分布,则(1)Y=1X服从F(n2,n1)分布;(2)并由此证明F1-α(n1,n2)=1Fα(n2,n1).解答:(1)因随机变量X服从F(n1,n2),故可设X=U/n1V/n2,其中U服从χ2(n1),V服从χ2(n2),且U与V相互独立,设1X=V/n2U/n1,由F分布之定义知Y=1x=V/n2U/n1,服从F(n2,n1).(2)由上侧α分位数和定义知P{X≥F1-α(n1,n2)}=1-α,P{1X≤1F1-α(n1,n2)=1-α,即P{Y≤1F1-α(n1,n2)=1-α,1-P{Y>1F1-α(n1,n2)=1-α,故P{Y>1F1-α(n1,n2)=α,而P{Y≥Fα(n2,n1)}=α.又Y为连续型随机变量,故P{Y≥1F1-α(n1,n2)=α,从而Fα(n2,n1)=1F1-α(n1,n2),即F1-α(n1,n2)=1Fα(n2,n1).习题7查表求标准正态分布的上侧分位数:u0.4,u0.2,u0.1与u0.05.解答:u0.4=0.253,u0.2=0.8416,u0.1=1.28,u0.05=1.65.习题8查表求χ2分布的上侧分位数:χ0.952(5),χ0.052(5),χ0.992(10)与χ0.012(10).解答:1.145,11.071,2.558,23.209.习题9查表求F分布的上侧分位数:F0.95(4,6),F0.975(3,7)与F0.99(5,5).解答:0.1623,0.0684,0.0912.习题10查表求t分布的下侧分位数:t0.05(3),t0.01(5),t0.10(7)与t0.005(10).解答:2.353,3.365,1.415,3.169.5.3 抽样分布(2)P{X¯>4.5}=P{Z>4.5-42/9=1-P{Z≤2.25}≈1-Φ(2.25)=1-0.9878=0.0122.习题2设总体X服从正态分布N(10,32),X1,X2,⋯,X6是它的一组样本,设X¯=16∑i=16Xi.(1)写出X¯所服从的分布;(2)求X¯>11的概率.解答:(1)X¯∼N(10,326),即X¯∼N(10,32).(2)P{X¯>11}=1-P{X¯≤11}=1-Φ(11-1032)≈1-Φ(0,8165)≈1-Φ(0.82)=0.2061.习题3设X1,X2,⋯,Xn是总体X的样本,X¯=1n∑i=1nXi,分别按总体服从下列指定分布求E(X¯),D(X¯).(1)X服从0-1分布b(1,p);(2)*X服从二项分布b(m,p);(3)X服从泊松分布P(λ);(4)X服从均匀分布U[a,b];(5)X服从指数分布e(λ).解答:(1)由题意,X的分布律为:P{X=k}=Pk(1-P)1-k(k=0,1).E(X)=p,D(X)=p(1-p).所以E(X¯)=E(1n∑i=1nXi)=1n∑i=1nE(Xi)=1n⋅np=p,D(X¯)=D(1n∑i=1nXi)=1n2∑i=1nD(X1)=1n2⋅np(1-p)=1np(1-p). (2)由题意,X的分布律为:P{X=k}=CmkPk(1-p)m-k(k=0,1,2,⋯,m).同(1)可得E(X¯)=mp,D(X¯)=1nmp(1-p).(3)由题意,X的分布律为:P{X=k}=λkk!e-λ(λ>0,k=0,1,2,⋯).E(X)=λ,D(X)=λ.同(1)可得E(X¯)=λ,D(X¯)=1nλ.(4)由E(X)=a+b2,D(X)=(b-a)212,同(1)可得E(X¯)=a+b2,D(X¯)=(b-a)212n.(5)由E(X)=1λ,D(X)=1λ2,同(1)可得D(X¯)=1λ,D(X¯)=1nλ2.习题4某厂生产的搅拌机平均寿命为5年,标准差为1年,假设这些搅拌机的寿命近似服从正态分布,求:(1)容量为9的随机样本平均寿命落在4.4年和5.2年之间的概率;(2)容量为9的随机样本平均寿命小于6年的概率。
王明慈 概率论与数理统计 第二版 习题解答 习题五
n1 X1 + n2 X 2 ; n1 + n2
(2).联合样本的样本方差 S
2
( n − 1) S12 + ( n2 −1) S22 + = 1
证明: ( 1)
X=
Sum1 + Sum 2 n1 X1 + n2 X 2 = n1 + n2 n1 + n2
n1
S2 =
(2)
w.
又∑ ( X1i − X1 + X1 − X )2
(
)
(
)
(
(
(
)
(
)
9. 设总体 X 服从正态分布 N µ ,
(1) 从总体中抽取容量为 64 的样本,求样本均值 X 与总体均值 µ 之差的绝对值小于 1 的概率 P X − µ < 1 ;
(
kh da
课
)
后
答 案
(
52 )
即F1−α ( k1, k2 )=
(2)抽取样本容量 n 多大时,才能使概率 P X − µ < 1 达到 0.95? 解:(1) ∵
n1 + n2
(n X + (n + n )⋅
1 1 2
1
+ n2 X 2 )
2
( n1 + n2 )
n1 + n2
2
答 案
=
n1n2 ( X 1 − X 2 )
U = X 2 + Y 2 + Z 2 的分布函数与概率密度;并验证§5.4 定理 1 当 k=3 时成立,即 U~ χ 2 ( 3)
解:X, Y, Z 相互独立且都服从 N(0, 1),则 U~ χ 2 ( 3) 显然
哈工大概率论与数理统计课后习题答案五
习 题 五1.假设有10只同种电器元件,其中两只废品,从这批元件中任取一只,如果是废品,则扔掉重新取一只,如仍是废品,则扔掉再取一只,试求在取到正品之前,已取出的废品只数的数学期望和方差。
解 设X 为已取出的废品只数,则X 的分布为012828218101091098X P ⋅⋅⋅即012881104545XP所以 82245459EX =+=, 2844,454515EX =+=224488().1581405DX EX EX =-=-= 2.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1周5个工作日里无故障,可获利10万元;发生一次故障仍可获利5万元,发生两次故障所获利润零元;发生三次或三次以上故障就要亏损2万元。
求1周内期望利润是多少? 解 设一周所获利润为T (万元),则T 的可能值为10,5,0,2-.又设X 为机器一周内发生故障的次数,则~(5,0.2)X B ,于是,5(10)(0)(0.8)0.3277P T P X =====145(5)(1)0.2(0.8)0.4096P T P X C ====⨯=类似地可求出T 的分布为205100.05790.20480.40960.3277T P -所以一周内的期望利润为20.057950.4096100.3277ET =-⨯+⨯+⨯5.209=(万元)3.假设自动线加工的某种零件的内径X (毫米)服从正态分布(,1)N μ,内径小于10或大于12为不合格品,销售每件合格品获利,销售每件不合格品亏损,已知销售利润T (元)与零件的内径X 有如下关系:1,10,20,1012,5,12.X T X X ⎧-<⎪=≤≤⎨⎪->⎩若若若问平均内径μ取何值时,销售一个零件的平均利润最大. 解1(10)20(1012)5(E T P X P X P X =-⨯<+⨯≤≤-⨯>10()20[(12)(10)]5[1(12)]1μμμμ-=-Φ+Φ--Φ---Φ-25(12)21(10)5μμ=Φ--Φ--25(12)21(10)dETd ϕμϕμμ=--+-22(10)(12)2221250μμ----=-即221[(12)(10)]22125e μμ----= 两边取对数得 21222ln25μ-= 即12511ln221μ=-. 时,平均利润最大.4.从学校到火车站的途中有3个交通岗,假设在各个交通岗遇到红灯的事件是相互独立的,并且概率都是25,设X 为途中遇到红灯的次数,求随机变量X 的分布律、分布函数和数学期望. 解 2~(3,)5X B ,分布律为3323()()()0,1,2,3.55k k k P X k C k -===即01232754368125125125125XPX 的分布函数为0,0,27,01,12581(),12,125117,23,1251,3.x x F x x x x <⎧⎪⎪≤<⎪⎪⎪=≤<⎨⎪⎪≤<⎪⎪≥⎪⎩ 54722415061251251251255EX =++==5.设随机变量服从几何分布,其分布列为1()(1)k P X k p p -==-,01,1,2,p k <<=求EX 与DX 解1 111111(1)()k k kk k k k k x qx qEX k p p p kqp x p x ∞∞∞∞--======'⎛⎫'=-=== ⎪⎝⎭∑∑∑∑其中1q p =-由函数的幂级数展开有 011k k x x∞==-∑, 所以21111.1(1)x qx qEX p px x p=='⎡⎤=-==⎢⎥--⎣⎦ 因为221211()(1)k k x q x qk k x EX k pqp x x p x ∞∞-====''⎡⎤⎡⎤'===⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦∑∑22p p -=, 所以2222221().p qDX EX EX p p p -=-=-=解22123k EX P pq pq kpq -=+++++21(123),k p q q kq -=+++++设21123,k S q q kq -=+++++ (1) 则2323,k qS q q q kq =+++++(2)(1)–(2)得211(1)11k q S q q q q--=+++++=-, 所以2211(1)S q p ==-,从而,得 211EX pS p p p==⋅=.22222123n EX p pq pq n pq -=+++++222211(123)n p q q n q pS -=+++++,22232123,n qS q q q n q =+++++2112(1)135(21),n q S q q n q S --=++++-+23235(21),n qS q q q n q =++++-+21222(1)12()111n q qq S q q q q p--=+++++=+=+-,2212q S p p =+, 于是 212312S qS p p p==+, 所以 22321212()q qEX p p p p p =+=+, 故得X 的方差为2222221211().q q pDX EX EX p p p p p-=-=+-==6.设随机变量X 分别具有下列概率密度,求其数学期望和方差. (1)||1()2x f x e -=;(2)1||,||1,()0,||1;x x f x X -≤⎧=⎨>⎩ (3)2215(2),02,()160,x x x f x ⎧-≤≤⎪=⎨⎪⎩其他; (4),01,()2,12,0,.x x f x x x ≤<⎧⎪=-≤≤⎨⎪⎩其他解 (1)||102x EX x e dx +∞--∞=⋅=⎰,(因为被积函数为奇函数)22||2012x x DX EX x e dx x e dx +∞+∞---∞===⎰⎰202x xx exe dx +∞+∞--=-+⎰2[] 2.x x xee dx +∞+∞--=-+=⎰(2)11(1||)0,EXx x dx -=-=⎰3411222310101(1||)2()2[]346x x DX EX x x dx x x dx -==-=-=-=⎰⎰. (3)2232543001515(2)(44)1616EX x x dx x x x dx =-=-+⎰⎰26450154415161166541615x x x ⎡⎤=-+=⋅=⎢⎥⎣⎦, 22654015(44)16EX x x x dx =-+⎰2765015448167657x x x ⎡⎤=-+=⎢⎥⎣⎦, 所以2281()177DX EX EX =-=-=. (4)223122220111128(2)313333x EXx dx x x dx x =+-=+-=+-=⎰⎰,1223230112114(2)(81)(161)43412EX x dx x x dx =+-=+---=⎰⎰,所以1411126DX =-=. 7.在习题三第4题中求11EX+解 因X 的分布为 012311112488X P所以11111111671224384896EX =+⨯+⨯+⨯=+.8.设随机变量X 的概率密度为,02,(),24,0,ax x f x cx b x ⎧<<⎪=+≤≤⎨⎪⎩其他.已知32,(13)4EX P X =<<=,求(1),,a b c 的值(2)随机变量XY e =的数学期望和方差.解 (1)2421()()f x dx axdx cx b dx +∞-∞==++⎰⎰⎰24422202226,22a c x x bx a b c =++=++24222()()xf x dx ax dx cx b xdx +∞-∞==++⎰⎰⎰856633a cb =++, 2312335()422axdx cx b dx a c b =++=++⎰⎰,解方程组13281856633252a b c a b c a b c ⎧++=⎪⎪++=⎨⎪⎪++=⎩得 14a =, 1b =,14c =-.(2)242202111()()(1)(1)444X x x x EYE e e f x dx xe dx x e dx e +∞-∞===+-+=-⎰⎰⎰,24222220211()()(1)44X x xx EY E e e f x dx xe dx x e dx +∞-∞===+-+⎰⎰⎰2222211(1)[(1)]44e e e =-+-222221()(1)4DY EY EY e e =-=-.9.游客乘电梯从底层到电视塔顶层观光;电梯于每个整点的第5分钟,25分钟和55分钟从底层起行。
《概率论与数理统计》习题五答案
《概率论与数理统计》习题及答案习题五1.一颗骰子连续掷4次,点数总和记为X .估计P {10<X <18}.【解】设i X 表每次掷的点数,则41i i X X==∑22222221111117()123456,666666211111191()123456,6666666i i E X E X =⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯==⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯= 从而 22291735()()[()].6212i i i D X E X E X ⎛⎫=-=-= ⎪⎝⎭ 又X 1,X 2,X 3,X 4独立同分布.从而44117()()()414,2i i i i E X E X E X =====⨯=∑∑ 44113535()()()4.123i i i i D X D X D X =====⨯=∑∑ 所以 235/3{1018}{|14|4}10.271,4P X P X <<=-<≥-≈ 2. 假设一条生产线生产的产品合格率是0.8.要使一批产品的合格率达到在76%与84%之间的概率不小于90%,问这批产品至少要生产多少件?【解】令1,,0,i i X ⎧⎨⎩若第个产品是合格品其他情形.而至少要生产n 件,则i =1,2,…,n ,且X 1,X 2,…,X n 独立同分布,p =P {X i =1}=0.8.现要求n ,使得1{0.760.84}0.9.n i i X P n =≤≤≥∑即0.80.9ni X n P -≤≤≥∑ 由中心极限定理得0.840.80.760.80.9,0.160.16n n n n n n --⎛⎫⎛⎫Φ-Φ≥ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ 整理得0.95,10n ⎛⎫Φ≥ ⎪ ⎪⎝⎭查表 1.64,10n ≥ n ≥268.96, 故取n =269.3. 某车间有同型号机床200部,每部机床开动的概率为0.7,假定各机床开动与否互不影响,开动时每部机床消耗电能15个单位.问至少供应多少单位电能才可以95%的概率保证不致因供电不足而影响生产.【解】要确定最低的供应的电能量,应先确定此车间同时开动的机床数目最大值m ,而m要满足200部机床中同时开动的机床数目不超过m 的概率为95%,于是我们只要供应15m 单位电能就可满足要求.令X 表同时开动机床数目,则X ~B (200,0.7),()140,()42,E X D X ==1400.95{0}().42m P X m P X m -⎛⎫=≤≤=≤=Φ ⎪⎝⎭查表知 140 1.64,42m -= ,m =151. 所以供电能151×15=2265(单位).4. 一加法器同时收到20个噪声电压V k (k =1,2,…,20),设它们是相互独立的随机变量,且都在区间(0,10)上服从均匀分布.记V =∑=201k k V,求P {V >105}的近似值.【解】易知:E (V k )=5,D (V k )=10012,k =1,2,…,20 由中心极限定理知,随机变量201205~(0,1).10010020201212k k V Z N =-⨯==⨯⨯∑近似的 于是105205{105}1010020201212P V P ⎧⎫⎪⎪-⨯⎪>=>⎨⎬⎪⎪⨯⎪⎪⎩⎭1000.3871(0.387)0.348,102012V P ⎧⎫⎪⎪-⎪⎪=>≈-Φ=⎨⎬⎪⎪⎭即有 P {V >105}≈0.3485. 有一批建筑房屋用的木柱,其中80%的长度不小于3m.现从这批木柱中随机地取出100根,问其中至少有30根短于3m 的概率是多少?【解】设100根中有X 根短于3m ,则X ~B (100,0.2)从而{30}1{30}11000.20.8P X P X ≥=-<≈-Φ⨯⨯ 1(2.5)10.99380.0062.=-Φ=-=6. 某药厂断言,该厂生产的某种药品对于医治一种疑难的血液病的治愈率为0.8.医院检验员任意抽查100个服用此药品的病人,如果其中多于75人治愈,就接受这一断言,否则就拒绝这一断言.(1) 若实际上此药品对这种疾病的治愈率是0.8,问接受这一断言的概率是多少?(2) 若实际上此药品对这种疾病的治愈率是0.7,问接受这一断言的概率是多少?【解】1,,1,2,,100.0,.i i X i ⎧==⎨⎩第人治愈其他令1001.ii X X ==∑ (1) X ~B (100,0.8),1001{75}1{75}11000.80.2i i P X P X =>=-≤≈-Φ⨯⨯∑1( 1.25)(1.25)0.8944.=-Φ-=Φ=(2) X ~B (100,0.7), 1001{75}1{75}11000.70.3i i P X P X =>=-≤≈-Φ⨯⨯∑1(1(1.09)0.1379.21=-Φ=-Φ= 7. 用Laplace 中心极限定理近似计算从一批废品率为0.05的产品中,任取1000件,其中有20件废品的概率.【解】令1000件中废品数X ,则 p =0.05,n =1000,X ~B (1000,0.05),E (X )=50,D (X )=47.5.故130{20} 6.895 6.89547.547.5P X ϕ⎛⎫===- ⎪⎝⎭6130 4.510.6.895 6.895ϕ-⎛⎫==⨯ ⎪⎝⎭8. 设有30个电子器件.它们的使用寿命T 1,…,T 30服从参数λ=0.1[单位:(小时)-1]的指数分布,其使用情况是第一个损坏第二个立即使用,以此类推.令T 为30个器件使用的总计时间,求T 超过350小时的概率. 【解】11()10,0.1i E T λ=== 21()100,i D T λ== ()1030300,E T =⨯= ()3000.D T =故{350}111(0.913)0.1814.P T >≈-Φ=-Φ=-Φ= 9. 上题中的电子器件若每件为a 元,那么在年计划中一年至少需多少元才能以95%的概率保证够用(假定一年有306个工作日,每个工作日为8小时).【解】设至少需n 件才够用.则E (T i )=10,D (T i )=100,E (T )=10n ,D (T )=100n .从而1{3068}0.95,n i i P T =≥⨯=∑即0.05.≈Φ 故0.95, 1.64272.n =Φ=≈所以需272a 元.10. 对于一个学生而言,来参加家长会的家长人数是一个随机变量,设一个学生无家长、1名家长、2名家长来参加会议的概率分别为0.05,0.8,0.15.若学校共有400名学生,设各学生参加会议的家长数相与独立,且服从同一分布.(1) 求参加会议的家长数X 超过450的概率?(2) 求有1名家长来参加会议的学生数不多于340的概率.易知E (X i =1.1),D (X i )=0.19,i =1,2, (400)而400i i X X=∑,由中心极限定理得400400 1.1~(0,1).i X N -⨯=∑近似地 于是{450}1{450}1P X P X >=-≤≈-Φ1(1.147)0.1357.=-Φ=(2) 以Y 记有一名家长来参加会议的学生数.则Y ~B (400,0.8)由拉普拉斯中心极限定理得3404000.8{340(2.5)0.9938.4000.80.2P Y -⨯⎛⎫≤≈Φ=Φ= ⎪⨯⨯⎝⎭11. 设男孩出生率为0.515,求在10000个新生婴儿中女孩不少于男孩的概率?【解】用X 表10000个婴儿中男孩的个数,则X ~B (10000,0.515)要求女孩个数不少于男孩个数的概率,即求P {X ≤5000}. 由中心极限定理有5000100000.515{5000}(3)1(3)0.00135.100000.5150.485P X -⨯⎛⎫≤≈Φ=Φ-=-Φ= ⎪⨯⨯⎝⎭12. 设有1000个人独立行动,每个人能够按时进入掩蔽体的概率为0.9.以95%概率估计,在一次行动中:(1)至少有多少个人能够进入?(2)至多有多少人能够进入?【解】用X i 表第i 个人能够按时进入掩蔽体(i =1,2,…,1000).令 S n =X 1+X 2+…+X 1000.(1) 设至少有m 人能够进入掩蔽体,要求P {m ≤S n ≤1000}≥0.95,事件90010000.9{}.10000.90.190n n S m m S --⨯⎛⎫≤=≤ ⎪⨯⨯⎝⎭ 由中心极限定理知:10000.9{}1{}10.95.10000.90.1n n m P m S P S m -⨯⎛⎫≤=-<≈-Φ≥ ⎪⨯⨯⎝⎭从而 9000.05,90m -⎛⎫Φ≤ ⎪⎝⎭ 故900 1.65,90m -=- 所以 m =900-15.65=884.35≈884人(2) 设至多有M 人能进入掩蔽体,要求P {0≤S n ≤M }≥0.95.{}0.95.90n P S M ≤≈Φ= 90M =900+15.65=915.65≈916人. 13. 在一定保险公司里有10000人参加保险,每人每年付12元保险费,在一年内一个人死亡的概率为0.006,死亡者其家属可向保险公司领得1000元赔偿费.求:(1) 保险公司没有利润的概率为多大;(2) 保险公司一年的利润不少于60000元的概率为多大?【解】设X 为在一年中参加保险者的死亡人数,则X ~B (10000,0.006).(1) 公司没有利润当且仅当“1000X =10000×12”即“X =120”.于是所求概率为1120100000.006{120}100000.0060.994100000.0060.994P X ϕ-⨯⎛⎫=≈ ⎪⨯⨯⨯⨯⎝⎭21(60/59.64)230.181116011e 59.6459.64259.640.0517e 0ϕπ--⎛⎫== ⎪⎝⎭=⨯≈(2) 因为“公司利润≥60000”当且仅当“0≤X ≤60”于是所求概率为{060}100000.0060.994100000.0060.994P X ≤≤≈Φ-Φ⨯⨯⨯⨯ (0)0.5.59.64⎛=Φ-Φ≈ ⎝ 14. 设随机变量X 和Y 的数学期望都是2,方差分别为1和4,而相关系数为0.5试根据契比雪夫不等式给出P {|X -Y |≥6}的估计. (2001研考)【解】令Z =X -Y ,有()0,()()()()2()() 3.E Z D Z D X Y D X D Y D X D Y ρ==-=+-=所以 2()31{|()|6}{||6}.63612D X Y P ZE Z P X Y --≥=-≥≤== 15. 某保险公司多年统计资料表明,在索赔户中,被盗索赔户占20%,以X 表示在随机抽查的100个索赔户中,因被盗向保险公司索赔的户数.(1) 写出X 的概率分布;(2) 利用中心极限定理,求被盗索赔户不少于14户且不多于30户的概率近似值.(1988研考)【解】(1) X 可看作100次重复独立试验中,被盗户数出现的次数,而在每次试验中被盗户出现的概率是0.2,因此,X ~B (100,0.2),故X 的概率分布是100100{}C 0.20.8,1,2,,100.k k k P X k k -===(2) 被盗索赔户不少于14户且不多于30户的概率即为事件{14≤X≤30}的概率.由中心极限定理,得{1430}1000.20.81000.20.8P X ≤≤≈Φ-Φ⨯⨯⨯⨯ (2.5)( 1.5)0.994[9.33]0.927.=Φ-Φ-=--=16. 一生产线生产的产品成箱包装,每箱的重量是随机的.假设每箱平均重50千克,标准差为5千克,若用最大载重量为5吨的汽车承运,试利用中心极限定理说明每辆车最多可以装多少箱,才能保障不超载的概率大于0.977.【解】设X i (i =1,2,…,n )是装运i 箱的重量(单位:千克),n 为所求的箱数,由条件知,可把X 1,X 2,…,X n 视为独立同分布的随机变量,而n 箱的总重量T n =X 1+X 2+…+X n 是独立同分布随机变量之和,由条件知:()50,i E X = 5,=()50,n E T n = =依中心极限定理,当n ~(0,1)N 近似地,故箱数n 取决于条件{5000}n P T P ≤=≤0.977(2).≈Φ>=Φ 2>解出n <98.0199,即最多可装98箱.。
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习题五1.一颗骰子连续掷4次,点数总和记为X .估计P {10<X <18}. 【解】设i X 表每次掷的点数,则41ii X X==∑22222221111117()123456,666666211111191()123456,6666666i i E X E X =⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯==⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=从而 22291735()()[()].6212i ii D X E X E X ⎛⎫=-=-= ⎪⎝⎭又X 1,X 2,X 3,X 4独立同分布.从而44117()()()414,2i i i i E X E X E X =====⨯=∑∑ 44113535()()()4.123i i i i D X D X D X =====⨯=∑∑ 所以 235/3{1018}{|14|4}10.271,4P X P X <<=-<≥-≈ 2. 假设一条生产线生产的产品合格率是.要使一批产品的合格率达到在76%与84%之间的概率不小于90%,问这批产品至少要生产多少件【解】令1,,0,i i X ⎧⎨⎩若第个产品是合格品其他情形.而至少要生产n 件,则i =1,2,…,n ,且X 1,X 2,…,X n 独立同分布,p =P {X i =1}=. 现要求n ,使得1{0.760.84}0.9.nii XP n=≤≤≥∑即0.80.9ni X n P -≤≤≥∑由中心极限定理得0.9,Φ-Φ≥整理得0.95,10n ⎛⎫Φ≥⎪ ⎪⎝⎭查表 1.64,10n≥ n ≥, 故取n =269.3. 某车间有同型号机床200部,每部机床开动的概率为,假定各机床开动与否互不影响,开动时每部机床消耗电能15个单位.问至少供应多少单位电能才可以95%的概率保证不致因供电不足而影响生产.【解】要确定最低的供应的电能量,应先确定此车间同时开动的机床数目最大值m ,而m 要满足200部机床中同时开动的机床数目不超过m 的概率为95%,于是我们只要供应15m 单位电能就可满足要求.令X 表同时开动机床数目,则X ~B (200,),()140,()42,E X D X ==1400.95{0}().42m P X m P X m -⎛⎫=≤≤=≤=Φ⎪⎝⎭查表知1401.64,42m -= ,m =151. 所以供电能151×15=2265(单位).4. 一加法器同时收到20个噪声电压V k (k =1,2,…,20),设它们是相互独立的随机变量,且都在区间(0,10)上服从均匀分布.记V =∑=201k kV,求P {V >105}的近似值.【解】易知:E (V k )=5,D (V k )=10012,k =1,2,…,20 由中心极限定理知,随机变量201205~(0,1).10010020201212kk VZ N =-⨯==⨯⨯∑近似的于是105205{105}1010020201212P V P ⎧⎫⎪⎪-⨯⎪>=>⎨⎬⎪⎪⨯⨯⎪⎪⎩1000.3871(0.387)0.348,102012V P ⎧⎫⎪⎪-⎪⎪=>≈-Φ=⎨⎬⎪⎪⨯⎪⎪⎩⎭即有 P {V >105}≈5. 有一批建筑房屋用的木柱,其中80%的长度不小于3m.现从这批木柱中随机地取出100根,问其中至少有30根短于3m 的概率是多少【解】设100根中有X 根短于3m ,则X ~B (100,) 从而{30}1{30}11000.20.8P X P X ≥=-<≈-Φ⨯⨯1(2.5)10.99380.0062.=-Φ=-=6. 某药厂断言,该厂生产的某种药品对于医治一种疑难的血液病的治愈率为.医院检验员任意抽查100个服用此药品的病人,如果其中多于75人治愈,就接受这一断言,否则就拒绝这一断言.(1) 若实际上此药品对这种疾病的治愈率是,问接受这一断言的概率是多少 (2) 若实际上此药品对这种疾病的治愈率是,问接受这一断言的概率是多少【解】1,,1,2,,100.0,.i i X i ⎧==⎨⎩第人治愈其他令1001.ii X X ==∑(1) X ~B (100,,1001{75}1{75}11000.80.2i i P X P X =>=-≤≈-Φ⨯⨯∑ 1( 1.25)(1.25)0.8944.=-Φ-=Φ=(2) X ~B (100,,1001{75}1{75}11000.70.3i i P X P X =>=-≤≈-Φ⨯⨯∑ 1(1(1.09)0.1379.21=-Φ=-Φ= 7. 用Laplace 中心极限定理近似计算从一批废品率为的产品中,任取1000件,其中有20件废品的概率.【解】令1000件中废品数X ,则p =,n =1000,X ~B (1000,, E (X )=50,D (X )=.故130{20} 6.895 6.89547.547.5P X ϕ⎛⎫===- ⎪⎝⎭6130 4.510.6.895 6.895ϕ-⎛⎫==⨯ ⎪⎝⎭8. 设有30个电子器件.它们的使用寿命T 1,…,T 30服从参数λ=[单位:(小时)-1]的指数分布,其使用情况是第一个损坏第二个立即使用,以此类推.令T 为30个器件使用的总计时间,求T 超过350小时的概率. 【解】11()10,0.1i E T λ=== 21()100,i D T λ== ()1030300,E T =⨯= ()3000.D T =故{350}111(0.913)0.1814.P T >≈-Φ=-Φ=-Φ=9. 上题中的电子器件若每件为a 元,那么在年计划中一年至少需多少元才能以95%的概率保证够用(假定一年有306个工作日,每个工作日为8小时). 【解】设至少需n 件才够用.则E (T i )=10,D (T i )=100, E (T )=10n ,D (T )=100n . 从而1{3068}0.95,ni i P T =≥⨯=∑即0.05.≈Φ故0.95,1.64272.n =Φ=≈所以需272a 元.10. 对于一个学生而言,来参加家长会的家长人数是一个随机变量,设一个学生无家长、1 名家长、2名家长来参加会议的概率分别为,,.若学校共有400名学生,设各学生参加会议的家长数相与独立,且服从同一分布. (1) 求参加会议的家长数X 超过450的概率(2) 求有1名家长来参加会议的学生数不多于340的概率. 【解】(1) 以X i (i =1,2,…,400)记第i 个学生来参加会议的家长数.则X i 的分布律为易知(i =),(i )=,=1,2, (400)而400iiX X=∑,由中心极限定理得400400 1.1~(0,1).iXN -⨯=∑近似地于是{450}1{450}1P X P X >=-≤≈-Φ1(1.147)0.1357.=-Φ=(2) 以Y 记有一名家长来参加会议的学生数.则Y ~B (400,由拉普拉斯中心极限定理得3404000.8{340(2.5)0.9938.4000.80.2P Y -⨯⎛⎫≤≈Φ=Φ= ⎪⨯⨯⎝⎭11. 设男孩出生率为,求在10000个新生婴儿中女孩不少于男孩的概率【解】用X 表10000个婴儿中男孩的个数,则X ~B (10000,)要求女孩个数不少于男孩个数的概率,即求 P {X ≤5000}. 由中心极限定理有{5000}(3)1(3)0.00135.100000.5150.485P X ≤≈Φ=Φ-=-Φ= ⎪⨯⨯⎝⎭12. 设有1000个人独立行动,每个人能够按时进入掩蔽体的概率为.以95%概率估计,在一次行动中:(1)至少有多少个人能够进入 (2)至多有多少人能够进入【解】用X i 表第i 个人能够按时进入掩蔽体(i =1,2,…,1000). 令 S n =X 1+X 2+…+X 1000.(1) 设至少有m 人能够进入掩蔽体,要求P {m ≤S n ≤1000}≥,事件{}.10000.90.190nn m S ≤=≤ ⎪⨯⨯⎝⎭ 由中心极限定理知:{}1{}10.95.10000.90.1n n P m S P S m ≤=-<≈-Φ≥ ⎪⨯⨯⎝⎭从而 0.05,90Φ≤⎪⎝⎭ 故1.65,90=- 所以 m ==≈884人(2) 设至多有M 人能进入掩蔽体,要求P {0≤S n ≤M }≥.{}0.95.90n P S M ≤≈Φ=90=,M =900+=≈916人. 13. 在一定保险公司里有10000人参加保险,每人每年付12元保险费,在一年内一个人死亡的概率为,死亡者其家属可向保险公司领得1000元赔偿费.求: (1) 保险公司没有利润的概率为多大;(2) 保险公司一年的利润不少于60000元的概率为多大【解】设X 为在一年中参加保险者的死亡人数,则X ~B (10000,).(1) 公司没有利润当且仅当“1000X =10000×12”即“X =120”. 于是所求概率为{120}100000.0060.994100000.0060.994P X ϕ=≈⎪⨯⨯⨯⨯⎝⎭21(60/59.64)230.1811e 59.6459.64259.640.0517e 0ϕπ--== ⎪⎝⎭=⨯≈(2) 因为“公司利润≥60000”当且仅当“0≤X ≤60”于是所求概率为{060}100000.0060.994100000.0060.994P X ≤≤≈Φ-Φ⨯⨯⨯⨯(0)0.5.59.64⎛=Φ-Φ≈ ⎝ 14. 设随机变量X 和Y 的数学期望都是2,方差分别为1和4,而相关系数为试根据契比雪夫不等式给出P {|X -Y |≥6}的估计. (2001研考)【解】令Z =X -Y ,有()0,()()()()2()() 3.E Z D Z D X Y D X D Y D X D Y ρ==-=+-=所以2()31{|()|6}{||6}.63612D X Y P ZE Z P X Y --≥=-≥≤== 15. 某保险公司多年统计资料表明,在索赔户中,被盗索赔户占20%,以X 表示在随机抽查的100个索赔户中,因被盗向保险公司索赔的户数. (1) 写出X 的概率分布;(2) 利用中心极限定理,求被盗索赔户不少于14户且不多于30户的概率近似值. (1988研考)【解】(1) X 可看作100次重复独立试验中,被盗户数出现的次数,而在每次试验中被盗户出现的概率是,因此,X ~B (100,,故X 的概率分布是100100{}C 0.20.8,1,2,,100.kk k P X k k -===(2) 被盗索赔户不少于14户且不多于30户的概率即为事件{14≤X≤30}的概率.由中心极限定理,得{1430}1000.20.81000.20.8P X ≤≤≈Φ-Φ⨯⨯⨯⨯(2.5)( 1.5)0.994[9.33]0.927.=Φ-Φ-=--=16. 一生产线生产的产品成箱包装,每箱的重量是随机的.假设每箱平均重50千克,标准差为5千克,若用最大载重量为5吨的汽车承运,试利用中心极限定理说明每辆车最多可以装多少箱,才能保障不超载的概率大于.【解】设X i (i =1,2,…,n )是装运i 箱的重量(单位:千克),n 为所求的箱数,由条件知,可把X 1,X 2,…,X n 视为独立同分布的随机变量,而n 箱的总重量T n =X 1+X 2+…+X n 是独立同分布随机变量之和,由条件知:()50,i E X = 5,=()50,n E T n ==依中心极限定理,当n ~(0,1)N 近似地,故箱数n 取决于条件 {5000}n P T P ≤=≤0.977(2).≈Φ>=Φ 2>解出n <, 即最多可装98箱.。