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概率论与数理统计
第一章 概率论第一节 随机事件和概率一、排列组合初步(1)排列组合公式)!(!n m m P n m -= 从m 个人中挑出n 个人进行排列的可能数。
)!(!!n m n m C n m -=从m 个人中挑出n 个人进行组合的可能数。
(2)加法原理(两种方法均能完成此事):n m +某件事由两种方法来完成,第一种方法可由m 种方法完成,第二种方法可由n 种方法来完成,则这件事可由m+n 种方法来完成。
(3)乘法原理(两个步骤分别不能完成这件事):n m ⨯某件事由两个步骤来完成,第一个步骤可由m 种方法完成,第二个步骤可由n 种方法来完成,则这件事可由n m ⨯种方法来完成。
(4)一些常见排列① 特殊排列② 相邻③ 彼此隔开④ 顺序一定和不可分辨【例1】 袋中有N 个球,其中M 个为白色,从中有放回地取出n 个:①N =10,M =2, n =3;②N =10,M =4,n =3.考虑以下各事件的排列数: (Ⅰ)全不是白色的球. (Ⅱ)恰有两个白色的球. (Ⅲ)至少有两个白色的球. (Ⅳ)至多有两个白色的球. (Ⅴ)颜色相同. (Ⅵ)不考虑球的颜色.解:①当M =2时,(Ⅰ)83. (Ⅱ)3³22³8. (Ⅲ)3³22³8+23.(Ⅳ)3³22³8+3³2³83+83(或103-23). (Ⅴ)23+83. (Ⅵ)103. ②当M =4时,将上面的2→4,8→6即可.二、随机试验、随机事件及其运算(1)随机试验和随机事件如果一个试验在相同条件下可以重复进行,而每次试验的可能结果不止一个,但在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果,则称这种试验为随机试验。
试验的可能结果称为随机事件。
例如:掷一枚硬币,出现正面及出现反面;掷一颗骰子,出现“1”点、“5”点和出现偶数点都是随机事件;电话接线员在上午9时到10时接到的电话呼唤次数(泊松分布);对某一目标发射一发炮弹,弹着点到目标的距离为0.1米、0.5米及1米到3米之间都是随机事件(正态分布)。
概率论与数理统计案例
4. 记
X
1 100
100 i 1
Xi
(1) P{X 14.5} P{ X 14 14.5 14} P{ X 14 2.5} 1(2.5) 0.0062
0.2
可见,100 件产品的平均强度超过 14.5 的概率非常之小。
(2) P{X 14} P{ X 14 14 14} P{ X 14 0} (0) 0.5
X 1, X 2 ,, X 200 是 200 个相互独立的随机变量,且 E( X k ) 100, D( X k ) 100 ,
对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关,通系电1,力过根保管据护线生高0不产中仅工资2艺料22高试2可中卷以资配解料置决试技吊卷术顶要是层求指配,机置对组不电在规气进范设行高备继中进电资行保料空护试载高卷与中问带资题负料2荷试2,下卷而高总且中体可资配保料置障试时2卷,32调需3各控要类试在管验最路;大习对限题设度到备内位进来。行确在调保管整机路使组敷其高设在中过正资程常料1工试中况卷,下安要与全加过,强度并看工且25作尽52下可22都能护可地1关以缩于正小管常故路工障高作高中;中资对资料于料试继试卷电卷连保破接护坏管进范口行围处整,理核或高对者中定对资值某料,些试审异卷核常弯与高扁校中度对资固图料定纸试盒,卷位编工置写况.复进保杂行护设自层备动防与处腐装理跨置,接高尤地中其线资要弯料避曲试免半卷错径调误标试高方中等案资,,料要编试求5写、卷技重电保术要气护交设设装底备备置。4高调、动管中试电作线资高气,敷料中课并设3试资件且、技卷料中拒管术试试调绝路中验卷试动敷包方技作设含案术,技线以来术槽及避、系免管统不架启必等动要多方高项案中方;资式对料,整试为套卷解启突决动然高过停中程机语中。文高因电中此气资,课料电件试力中卷高管电中壁气资薄设料、备试接进卷口行保不调护严试装等工置问作调题并试,且技合进术理行,利过要用关求管运电线行力敷高保设中护技资装术料置。试做线卷到缆技准敷术确设指灵原导活则。。:对对在于于分调差线试动盒过保处程护,中装当高置不中高同资中电料资压试料回卷试路技卷交术调叉问试时题技,,术应作是采为指用调发金试电属人机隔员一板,变进需压行要器隔在组开事在处前发理掌生;握内同图部一纸故线资障槽料时内、,设需强备要电制进回造行路厂外须家部同出电时具源切高高断中中习资资题料料电试试源卷卷,试切线验除缆报从敷告而设与采完相用毕关高,技中要术资进资料行料试检,卷查并主和且要检了保测解护处现装理场置。设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。
概率论与数理统计案例分析
概率论与数理统计案例分析概率论与数理统计作为数学的一个重要分支,广泛应用于各个领域。
本文将通过一些具体案例来分析概率论和数理统计在实际中的应用。
案例一:市场营销中的A/B测试在市场营销领域,A/B测试是一种常见的实验设计方法,用于比较两种不同的营销策略、广告设计或产品设计等。
假设某电商公司希望提高其网站用户的转化率,他们可以设计一个A/B测试来比较两种不同的促销活动对用户购买行为的影响。
首先,将用户随机分为两组,一组接受A方案,另一组接受B方案。
然后通过收集和分析用户的购买数据,可以利用概率论和数理统计方法来评估两种方案的效果。
通过统计显著性检验和置信区间分析,可以得出结论,哪种方案对用户购买行为影响更大,从而指导公司的营销策略。
案例二:医学研究中的双盲试验在医学研究领域,双盲试验是一种常用的研究设计,用于评估新药物的疗效。
在一次双盲试验中,研究者和参与者都不知道哪些人接受了治疗,哪些人接受了安慰剂。
通过随机分组和盲法设计,可以最大程度地减少实验结果的偏倚。
利用概率论和数理统计方法,研究人员可以对试验数据进行分析,来评估新药物的疗效是否显著,以及是否出现不良反应等情况。
通过以上案例分析,可以看出概率论和数理统计在实际中的重要性和应用价值。
无论是市场营销领域还是医学研究领域,都离不开对数据的收集、分析和解释。
掌握好概率论和数理统计知识,对于提高决策的科学性和准确性有着重要的意义。
希望本文的案例分析能够让读者更深入地理解概率论和数理统计的实际应用,为他们在相关领域的工作和研究提供一定的启发和帮助。
【课程思政案例】《概率论与数理统计》
《概率论与数理统计》课程思政教学设计课程所在部门:大数据与科学学院课程学时/学分:64课时/4学分课程性质:通识必修课适用专业:经管类各专业案例 1随机事件01本案例教学目标1、知识与技能:了解概率论部分与数理统计部分的相互关系;对“随机”、“数据”形成初步的印象。
2、过程与方法:使学生知晓该课程“学什么”、“如何学”、“如何用”、“怎样才算对概率统计课程学好了”;通过学生自由讨论,了解学生对该课程的理解,对“随机现象”、“统计数据”的认识。
3、价值目标:通过“数学之美”视频培养学生爱国主义精神、渗透攻关精神、善于钻研的科学理性;让学生懂得,一个估计结果、一个观点的产生与相关的环境态势及其观察值有关,看问题要学会分析和判断。
02本案例思政教学目标培养学生的爱国主义精神,渗透攻关精神,善于钻研的科学理性。
03本案例课程思政设计教学环节融入课程思政的教学内容和资源的设计:04实施过程01教学分析02教学过程03考核和评价平时成绩+期末考试成绩04教学反思课程思政完美地渗透在数学类课程的教学过程中是值得广大教师积极探索的一个课题,要做到顺理成章,不能太突兀,否则就是为了思政而思政,反而达不到课程思政的效果。
05教学成效1.通过“数学之美”视频,同学们表示在之后学习与工作过程中也要有不畏艰难的攻关精神与善于钻研的科学理性。
2.通过投硬币试验教育了同学们在不确定的生活中有时也会出在取与舍,放与做的对立选择,但只要我们用积极的态度,坚持的韧劲、创新的精神来对待不确定的世界,就会有美好的未来,这是人生的内在规律,同学们深受鼓舞。
06特色与创新1.教师讲授为主,辅以“交互探究式教学法”,同时采用讨论式、谈话式等教学方法。
运用恰当的实际事件引出随机事件,由浅入深,通俗易懂,便于理解。
2.播放“数学之美”视频,让同学们直观体会,深入理解数学的重要性。
案例 2条件概率01本案例教学目标1、知识与技能:了解全概率公式与贝叶斯公式的基本思想和背景来源;掌握全概率公式与贝叶斯公式的适用范围、基本步骤及其具体运用。
《概率论与数理统计》典型例题
《概率论与数理统计》典型例题第一章 随机事件与概率例1.已知事件,A B 满足,A B 与同时发生的概率与两事件同时不发生的概率相等,且()P A p =,则()P B = 。
分析:此问题是考察事件的关系与概率的性质。
解:由题设知,()(P AB P A B =∩),则有()()()1()1()()()P AB P A B P A B P A B P A P B P AB ===−=−−+∩∪∪而,故可得。
()P A p =()P B =1p −注:此题具体考察学生对事件关系中对偶原理,以及概率加法公式的掌握情况,但首先要求学生应正确的表示出事件概率间的关系,这三点都是容易犯错的地方。
例2.从10个编号为1至10的球中任取1个,则取得的号码能被2或3整除的概率为 。
分析:这是古典概型的问题。
另外,问题中的一个“或”字提示学生这应该是求两个事件至少发生一个的概率,即和事件的概率,所以应考虑使用加法公式。
解:设A :“号码能被2整除”,B :“号码能被3整除”,则53(),()1010P A P B ==。
只有号码6能同时被2和3整除,所以1()10P AB =,故所求概率为 5317()()()()10101010P A B P A P B P AB =+−=+−=∪。
注:这是加法公式的一个应用。
本例可做多种推广,例如有60只球,又如能被2或3或5整除。
再如直述从10个数中任取一个,取得的数能被2或3整除的概率为多少等等。
例3.对于任意两事件,若,则 A B 和()0,()0P A P B >>不正确。
(A )若AB φ=,则A 、B 一定不相容。
(B )若AB φ=,则A 、B 一定独立。
()若C AB φ≠,则A 、B 有可能独立。
()若D AB φ=,则A 、B 一定不独立。
分析:此问题是考察事件关系中的相容性与事件的独立性的区别,从定义出发。
解:由事件关系中相容性的定义知选项A 正确。
概率论与数理统计案例
概率论与数理统计案例概率论与数理统计是数学学科的两个分支,它们研究与概率和随机变量相关的问题,可以应用于统计、经济、金融等领域。
下面将介绍一些概率论与数理统计的案例。
案例一:骰子游戏在玩一个骰子游戏时,每次掷一个骰子,如果骰子点数为1或6,则游戏结束,否则游戏继续。
假设你可以决定掷骰子的次数,掷的次数越多,结束游戏的概率越大,但可能会因为掷的次数过多而浪费时间。
现在假设你只能掷骰子n次,问你应该掷几次骰子可以使结束游戏的概率最大?解题思路:对于这个问题,我们可以使用概率论的方法来求解。
假设掷骰子的次数为k,那么结束游戏的概率为:$P_k$ = $\frac{1}{3} + \frac{4}{9}(\frac{2}{3})^k +\frac{2}{9}(\frac{1}{2})^k(\frac{2}{3})^{n-k}$为了使结束游戏的概率最大,我们需要求出这个概率关于k的一阶导数,并令其等于0。
对上式求导,得到:令$P'_k$ = 0,解得:$k$ = $\frac{n}{2}$因此,在保证掷骰子次数不超过n的情况下,掷骰子次数为$\frac{n}{2}$时可以使结束游戏的概率最大。
案例二:股票涨跌预测对于投资者来说,股票的涨跌是一个重要的决策因素,如果能准确预测股票涨跌,可以获得更高的投资收益。
根据概率论和数理统计的方法,我们可以尝试分析股票涨跌的概率和趋势,并根据分析结果制定投资策略。
对于股票涨跌的预测,我们可以使用概率论中的二项分布来进行分析。
假设一个股票价格在一段时间内有50%的概率上涨,50%的概率下跌,我们可以将上涨定义为成功事件,下跌定义为失败事件,那么在n次交易中,股票涨k次的概率为:$P(k) = \frac{n!}{k!(n-k)!}\times p^k\times (1-p)^{n-k}$其中,p为股票价格上涨的概率,k为股票涨的次数。
对于预测股票涨跌的趋势,我们可以使用时间序列分析的方法来进行分析。
《概率论与数理统计》
习题九1 灯泡厂用4种不同的材料制成灯丝,检验灯线材料这一因素对灯泡寿命的影响.若灯泡寿命服从正态分布,不同材料的灯丝制成的灯泡寿命的方差相同,试根据表中试验结果记录,在显著性水平0.05下检验灯泡寿命是否因灯丝材料不同而有显著差异?14,26;====∑ri i r n n2442..11===-∑∑T iji j T S x n =69895900-69700188.46=195711.54, 242...11==-∑A i i iT S T n n =69744549.2-69700188.46=44360.7, =-E T A S S S =151350.8,0.05/(1)44360.7/3 2.15/()151350.8/22(3,22) 3.05.-===-=>A E S r F S n r F F ,故灯丝材料对灯泡寿命无显著影响.2. 一个年级有三个小班,他们进行了一次数学考试,现从各个班级随机地抽取了一些学生,试在显著性水平0.05下检验各班级的平均分数有无显著差异.设各个总体服从正态分布,且方差相等. 【解】13,40,====∑ri i r n n232..11in T iji j T S x n ===-∑∑=199462-185776.9=13685.1, 232...11==-∑A i i iT S T n n =186112.25-185776.9=335.35, =-E T A S S S =13349.65,0.05/(1)167.70.465/()360.8(2,37) 3.23.-===-=>A E S r F S n r F F故各班平均分数无显著差异.表9-2-1方差分析表取显著性水平α=0.05,试分析操作工之间,机器之间以及两者交互作用有无显著差异? 【解】由已知r =4,s =3,t =3........,,,ij i j T T T T 的计算如表9-3-1.22 (111)22 (12)2.....122....111106510920.25144.75,11092310920.25 2.75,110947.4210920.2527.17,173.50=====⨯===-=-==-=-==-=-=⎛⎫-=--= ⎪⎝⎭∑∑∑∑∑∑∑rstT ijki j k r A i i s B j j r s ij A B A B i j T S x rst T S T st rst T S T rt rst T T S S S t rst ,41.33.⨯=---=E T A B A B S S S S S表9-3-2得方差分析表0.050.050.05(3,24) 3.01,(2,24) 3.40,(6,24) 2.51.===F F F接受假设01H ,拒绝假设0203,H H .即机器之间无显著差异,操作之间以及两者的交互作用有显著差异.4. 为了解3种不同配比的饲料对仔猪生长影响的差异,对3种不同品种的猪各选3头进行试验,分别测得其3个月间体重增加量如下表所示,取显著性水平α=0.05,试分析不同饲料与不同品种对猪的生长有无显著影响?假定其体重增长量服从正态分布,且各种配比的方差相等.【解】由已知r =s =3,经计算x =52, 1.x =50.66, 2.x =533.x =52.34, .1x =52, .2x =57, .3x =47,2112.12.1()162;()8.73,()150,3.27.r sT ij i j rA i i rB j j E T A B S x x S s x x S r x x S S S S =====-==-==-==--=∑∑∑∑由于0.050.05(2,4) 6.94,(2,4).A B F F F F =>< 因而接受假设01H ,拒绝假设02H .即不同饲料对猪体重增长无显著影响,猪的品种对猪体重增长有显著影响.5.研究氯乙醇胶在各种硫化系统下的性能(油体膨胀绝对值越小越好)需要考察补强剂(A )、防老剂(B )、硫化系统(C )3个因素(各取3个水平),根据专业理论经验,交互作用全忽4(2) 给定α=0.05,作方差分析与(1)比较.【解】(1) 对试验结果进行极差计算,得表9-5-1.j 为:主→次B ,A ,C最优工艺条件为:223A B C .(2) 利用表9-5-1的结果及公式2211==-∑r j ij i T S T r P,得表9-5-2.表9-5-2表9-5-2中第4列为空列,因此40.256==e S S ,其中2=e f ,所以eeS f =0.128方差分析表如表9-5-3.由于0.05(2,2)19.00=F ,故因素C 作用较显著,A 次之,B 较次,但由于要求油体膨胀越小越好,所以主次顺序为:BAC ,这与前面极差分析的结果是一致的.6. 某农科站进行早稻品种试验(产量越高越好),需考察品种(A ),施氮肥量(B ),氮、磷、钾肥比例(C ),插植规格(D )4个因素,根据专业理论和经验,交互作用全忽略,早稻试(1) 试作出最优生产条件的直观分析,并对4因素排出主次关系. (2) 给定α=0.05,作方差分析,与(1)比较.【解】被考察因素有4个:A ,B ,C ,D 每个因素有两个水平,所以选用正交表L 8(27),进行极差计算可得表9-6-1.表9-6-1从表9-6-1的极差R j 的大小顺序排出因素的主次为:,,,→主次B C A D 最优方案为:1222A B C D(2) 利用表9-6-1的结果及公式2211n j ij i T s T r P==-∑得表9-6-2.表9-6-2中第1,3,7列为空列,因此s e =s 1+s 3+s 7=18.330,f e =3,所以ees f =6.110.而在上表中其他列中j ejes s f f <.故将所有次均并入误差,可得 ΔΔ18.895,7.===e T e s s f整理得方差分析表为表9-6-3.由于0.05(1.7) 5.59=F ,故4因素的影响均不显著,但依顺序为:,,,→主次B C A D 与(1)中极差分析结果一致.。
概率论与数理统计(完整版)
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(二) 乘法公式:
由条件概 ,立率 即P 定 可 (A 义 0 得 )则 , 有 P(AP B()A)|A P)(.B
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例3. r只红球○ t只白球○
每次任取一只球观 察颜色后, 放回, 再 放回a只同色球
在袋中连续取球4次, 试求第一、二次取到红球且 第三、四次取到白球的概率.
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(三) 全概率公式和贝叶斯公式:
1. 样本空间的划分
定义 : 若B1,B2,,Bn一组事件 : 满足
(iB i) B j φ ,i ji,j, 12,.,.n .,,
(1) 样本空间中的元素只有有限个;
(2) 试验中每个基本事件发生的可能性相同.
例如:掷一颗骰子,观察出现的点数.
概率的古典定义:
对于古典概型, 样本空间S={1, 2, … , n}, 设事件A包 含S的 k 个样本点,则事件A的概率定义为
A中 的 基 本 事k件 数 P(A)S中的基本事n件总数 15
P(B| A) P(AB) P(A)
为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率2.9
2. 性质: 条件概率符合概率定义中的三个条件, 即 10 对于每一 B有 个 , 1 事 P(件 |B A)0.
20 P (|SA) 1.
30 设B1,B2,两两互不,相 则容
P(Bi |A)P(Bi |A.)
i1
k1
3.积事件: 事件A B={x|x A 且 x B}称A与B的
积,即事件A与BA同时发生. A B 可简记为AB.
概率论与数理统计07(2)
13. 设有k 台仪器, 已知用第i 台仪器测量时, 测定值总体的标准差为σi (i =1, 2, ⋅⋅⋅, k ), 用这些仪器独立地对某物理量θ各观察一次, 分别得到X 1, X 2, ⋅⋅⋅, X k , 设仪器都没有系统误差, 即E (X i )=θ (i =1, 2, ⋅⋅⋅, k ), 问: a 1, a 2, ⋅⋅⋅, a k 应取何值, 方能使且∑==ki i i X a 1ˆθ估计θ时, θˆ是无偏解, 并且)ˆ(θD 最小?解: ∑∑∑∑========ki i k i i k i i i k i i i a a X E a X a E E 1111)()()ˆ(θθθ, 要使θˆ是θ的无偏估计, 必须11=∑=ki i a .∑∑∑======ki i i k i i i k i i i a X D a X a D D 122121)()()ˆ(σθ, 要求)ˆ(θD 的最小值, 根据拉格朗日乘子法, 设 )1() , , , ,(112221∑∑==--=⋅⋅⋅ki i k i i i k a a a a a F λσλ,令 ⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧=-=-=∂∂⋅⋅⋅⋅⋅⋅=-=∂∂=-=∂∂∑=010202021222222111k i i k k k a a a F a a F a a F λσλσλσ,解之得 ∑==k i i 12112λ, 令202σλ=, 则 ∑==k i i122011σσ,220212ii i a σσσλ=⋅=(i =1, 2, ⋅⋅⋅ , k ), 即当220i i a σσ=, ∑==k i i122011σσ(i =1, 2, ⋅⋅⋅ , k )时, )ˆ(θD 取最小值, 最小值为∑==k i iD 1211)ˆ(σθ.14. 设某种清漆的9个样品, 其干燥时间(单位: h)分别为6.0, 5.7, 5.8, 6.5,7.0, 6.3, 5.6, 6.1, 5.0.设干燥时间总体服从正态分布N ~(μ, σ 2), 求μ的置信度为0.95的置信区间.(1)若由以往经验知σ =0.6(小时); (2)若σ为未知.解: (1)μ的置信度为0.95的置信区间为] ,[2/2/αασσz nX z n X +-, 这里1-a =0.95, α=0.05, α/2=0.025, n =9, σ=0.6.6)0.57.50.6(91=+⋅⋅⋅++=x , 查正态分布表得z α/2=1. 96,将这些值代入上区间得[5.608, 6.392].(2)μ的置信度为0.95的置信区间为)]1( ),1([2/2/-+--n t nS X n t n S X αα, 这里1-a =0.95, α=0.05, α/2=0.025, n -1=8.6)0.57.50.6(9111=+⋅⋅⋅++==∑=n i i x n x ,33.0)(11122=--=∑=n i i x x n s , 查表得 t α/2(n -1)=2.3060,将这些值代入上区间得[5.558, 6.442].15. 分别使用金球和铂球测定引力常数(单位: 10-11m 3⋅kg -1⋅s -2).(1)用金球测定观察值为6.683, 6.681, 6.676, 6.678, 6.679, 6.672;(2)用铂球测定观察值为6.661, 6.661, 6.667, 6.667, 6.664.设测定值总体为N (μ, σ 2), μ, σ 2均为未知, 试就(1), (2)两种情况分别求μ的置信度为0.9的置信区间, 并求σ 2的置信度为0.9的置信区间.解: (1) μ, σ 2均未知时, μ的置信区间为)]1( ),1([2/2/-+--n t nS X n t n S X αα, 这里1-a =0.9, α=0.1, α/2=0.05, n 1=6, n 2=5, n 1-1=5, n 2-1=4.678.6)672.6661.6683.6(6161611=+⋅⋅⋅++==∑=i i x x , 46121211015.0)(51-=⨯=-=∑i i x x s , 664.6)664.6661.6661.6(5151512=+⋅⋅⋅++==∑=i i x x , 5512222109.0)(41-=⨯=-=∑i i x x s , 查表得 t α/2(5)=2.0150, t α/2(4)=2.1318,将这些值代入上区间得:用金球测定时, μ的置信区间是[6.675, 6.681];用铂球测定时, μ的置信区间是[6.661, 6.667].(2) μ, σ 2均未知时, σ 2的置信区间为])1()1( ,)1()1([22/1222/2-----n S n n S n αα, 这里n 1-1=5, n 2-1=4, α/2=0.05,46121211015.0)(51-=⨯=-=∑i i x x s , 5512222109.0)(41-=⨯=-=∑i i x x s , 查表得 071.11)5(22/=αχ, 145.1)5(22/1=-αχ,488.9)4(22/=αχ, 711.0)4(22/1=-αχ,将这些值代入上区间得:用金球测定时, σ 2的置信区间是[6.774⨯10-6, 6.550⨯10-5]; 用铂球测定时, σ 2的置信区间是[3.794⨯10-6, 5.063⨯10-5].16. 随机地取某种炮弹9发做试验, 得炮弹口速度的样本标准差为s =11(m/s). 设炮口速度服从正态分布, 求这种炮弹的炮口速度的标准差σ的置信度为0.95的置信区间. 解: σ的置信区间为])1(1 ,)1(1[22/122/-----n S n n S n ααχχ, 这里s =11, n -1=8, 1-α=0.95, α=0.05, α/2=0.025,查表得535.17)8(22/=αχ, 180.2)8(22/1=-αχ,将这些值代入上区间得[7.43, 21.07].17. 在15题中, 设用金球和用铂球测定时测定值总体的方差相等, 求两个测定值总体均值差的置信度为0.90的置信区间.解: 由题意知, 总体均值差的置信区间的上下限为 21212/2111)2(n n S n n t X X w +-+±-α, 其中2)1()1(212222112-+-+-=n n S n S n S w . 因为1-α=0.90, α=0.10, α/2=0.05,n 1=6, n 2=5, n 1+n 2-2=9,t α/2(9)=1.8331,5210233.1-⨯=w s , 3210512.3-⨯==ww s s , 010.011)2(21212/21=+-+--n n S n n t x x w α, 018.011)2(21212/21=+-++-n n S n n t x x w α, 所以总体均值差的置信度为0.90的置信区间为(0.010, 0.018).18. 随机地从A 批导线中抽取4根, 又从B 批导线中抽取5根, 测得电阻(单位: Ω)为A 批导线: 0.143, 0.142, 0.143, 0.137,B 批导线: 0.140, 0.142, 0.136, 0.138, 0.140. 设测定数据分别来自分布N (μ1, σ 2), N (μ2, σ 2), 且两样本相互独立, 又μ1, μ2, σ 2均为未知, 试求μ1-μ2的置信度为0.95的置信区间.解: μ1-μ2的置信区间的上下限为21212/11)2(n n S n n t Y X w +-+±-α. 因为1-α=0.95, α=0.05, α/2=0.025,n 1=4, n 2=5, n 1+n 2-2=7,t α/2(7)=2.3646,1413.0)137.0143.0(414141=+⋅⋅⋅+==∑=i i x x , 1392.0)140.0140.0(515151=+⋅⋅⋅+==∑=i i y y , 421222*********.62)1()1(-⨯=-+-+-=n n s n s n s w , 3210551.2-⨯==ww s s , 002.011)2(21212/21-=+-+--n n S n n t y x w α, 006.011)2(21212/21=+-++-n n S n n t y x w α, 所以μ1-μ2的置信度为0.95的置信区间为(-0.002, 0.006).19. 研究两种固体燃料火箭推进器的燃烧率. 设两者都服从正态分布, 并且已知燃烧率的标准差均近似地为0.05cm/s , 取样本容量为n 1=n 2=20. 得燃烧率的样本均值分别为181=x cm/s , 242=x cm/s , 求两燃烧率总体均值差μ1-μ2的置信度为0.99的置信区间.解: μ1-μ2的置信区间的上下限为2221212/21n n z X X σσα+±-.因为n 1+n 2-2=38,2222105.0==σσ,α=0.01, α/2=0.005, z α/2=2.58,181=x , 242=x ,04.62221212/21-=+--n n z x x σσα, 96.52221212/21-=++-n n z x x σσα, 所以总体均值差μ1-μ2的置信度为0.99的置信区间 (-6.04, -5.96).20. 设两位化验员A , B 独立地对某中聚合物含氯量用相同的方法各做10次测定, 其测定值的样本方差依次为5419.02=A S , 6065.02=B S , 设2Aσ, 2B σ分别为A , B 所测定的测定值总体的方差, 设总体均为正态的, 求方差比22/BA σσ的置信度为0.95的置信区间.解: 22/BA σσ的置信区间 ))1,1(1 ,)1,1(1(212/122212/22--⋅--⋅-n n F S S n n F S S B A B A αα, 这里1-α=0.95, α=0.05, α/2=0.025, n 1-1=n 2-1=9, 查表得F α/2(9, 9)=4.03, 03.41)9 ,9(1)9 ,9(2/2/1==-ααF F , 计算得222.0)1,1(1212/22=--⋅n n F S S B A α, 601.3)1,1(1212/122=--⋅-n n F S S B A α, 所以22/BA σσ的置信度为0.95的置信区间为(0.222, 3.601).21. 在一批货物的容量为100的样本中, 检验发现有16只次品, 试求这批货物次品率的置信度为0.95的置信区间.解: 次品率p 是(0-1)分布的参数, p 的近似置信度为0.95的置信区间为))4(21 ,)4(21(22ac b b aac b b a -+----, 此处n =100, 16.0100/16==x , 1-α=0.95, α=0.05, α/2=0.025. 查表得z α/2=1. 96,84.10396.1100222/=+=+=αz n a ,84.35)96.116.01002()2(222/-=+⨯⨯-=+-=αz x n b , 56.216.010022=⨯==x n c ,89.1442=-ac b ,将这些值代入上区间得p 的置信度为0.95的近似置信区间为 (0.101, 0. 244).。
【免费下载】概率论与数理统计 第一章 随机事件和概率 例题
1.写出下列随机试验的样本空间:(1)汽车通过三个十字路口,遇到红灯的次数(2)10件产品中有两件次品,逐个取出不放回直到第二个次品取出,抽出的次数(3)产生某产品直到得到第5个正品,产品的个数(4)将单位长的线段分成三段,观察每一段长度A12.从0,1,…,9则10个数中任取3个,求下列事件的概率,表示这三个数中不含0和A2A35,表示这三个数中不含0或5,表示这三个数中不含0但含有5。
3.袋中有N-1个黑球,1个白球(N>1),从中取出任取一个不放回,再加入一个黑球,如此反复,求第k次取到黑球的概率。
4.将10本书随机地放在书架上,求指定的5本书放在一起的概率。
5.某年级5个班进行单循环比赛,求甲班前三场比赛出场两次的概率。
α1α2α3β1=α1+aα2β2=α2+bα3,β3=‒α1+4α36.设,,线性无关,,,其中β1β2,β3a,b是将一枚轂子独立地掷两次分别出现的点数,求,线性无关的概率。
7.从1,2,…,10这10个数中任取3个,求:(1)最大数为5的概率(2)最小数为5的概率8.某城市有N辆车,编号从1~N,某人将其看到的n辆车(可以重复)的号码记下,求:(1)记下的最大号码为k(1≤k≤N)的概率(2)记下的最小号码为k(1≤k≤N)的概率9.有5把把外形一样的钥匙,其中1把可以打开门,随机取一把,如果打不开不放回,再取一把开门,求不超过三次打开门的概率。
10.甲乙两人独立地对同一目标时击一次命中率分别0.6,0.5。
已知目标被命中,求目标是甲命中的概率。
11.设10件产品中有4件次品,从中先后任取2件,求(1)在已知有一件是次品的情况下,另一件也是次品的概率。
12.有两批产品,其中一批全为正品,另一批有1/4的次品,现任取一批,从中任取一件经检验为正品,将其放回原处,再从该批中任取一件求取到这一件为次品的概率。
13.独立地掷一枚均匀硬币三次,在已知有一次是正面的情况下,求至少有一次反面的概率。
《概率论与数理统计》案例
实例1发行彩票的创收利润解:设每张彩票中奖的数额为随机变量X,则每张彩票平均能得到奖金每张彩票平均可赚20.50.3 1.2(),--=元因此彩票发行单位发行10万张彩票的创收利润为:⨯=元100000 1.2120000().实例2如何确定投资决策方向?某人有10万元现金,想投资于某项目,预估成功的机会为30%,可得利润8万元,失败的机会为70%,将损失2万元.若存入银行,同期间的利率为5%,问是否作此项投资?解:设X为投资利润,则存入银行的利息:1050.5(),⨯=万元故应选择投资.%实例3商店的销售策略某商店对某种家用电器的销售采用先使用后付款的方式,记使用寿命为X(以年计),规定解:11001{1}e d 10x P X x -≤=⎰0.11e -=-0.0952,=例1 某单位内部有260部电话分机,每个分机有4%的时间要与外线通话,可以认为每个电话分机用不同的外线是相互独立的,问总机需备多少条外线才能95%满足每个分机在用外线时不用等候?解: 令),260,2,1(01 =⎩⎨⎧=k k k X K 个分机不要用外线第个分机要用外线第,26021,,,X X X 是260个相互独立的随机变量,且04.0)(=i X E ,26021X X X m +++= 表示同时使用外线的分机数,根据题意应确定最小的x 使%95}{≥<x m P 成立。
由上面定理,有查得95.09505.0)65.1(>=Φ,故,取65.1=b ,于是也就是说,至少需要16条外线才能95%满足每个分机在用外线时不用等候。
例2 用机器包装味精,每袋净重为随机变量,期望值为100克,标准差为10克,一箱内装200袋味精,求一箱味精净重大于20500克的概率。
解: 设一箱味精净重为X 克,箱中第k 袋味精的净重为k X 克,200,,2,1 =k .20021,,,X X X 是200个相互独立的随机变量,且100)(,100)(==k k X D X E ,因而有 }20500{1}20500{≤-=>X P X P例3设一批产品的强度服从期望为14,方差为4的分布。
概率论与数理统计典型例题与解析(期末考试与考研必备的超强资料)
概率论与数理统计典型例题分析(期末考试与考研必备)1.在数学系学生中任选一名学生.设事件A ={选出的学生是男生},B ={选出的学生是三年级学生},C ={选出的学生是科普队的}.(1)叙述事件ABC 的含义.(2)在什么条件下,ABC =C 成立?(3)在什么条件下,C ⊂B 成立?解 (1)事件ABC 的含义是,选出的学生是三年级的男生,不是科普队员.(2)由于ABC ⊂C ,故ABC =C 当且仅当C ⊂ABC .这又当且仅当C ⊂AB ,即科普队员都是三年级的男生.(3)当科普队员全是三年级学生时,C 是B 的子事件,即C ⊂B 成立.2.将一枚硬币独立地掷两次,引进事件:A ={掷第一次出现正面},B ={掷第二次出现正面},C ={正、反面各出现一次},则事件A ,B ,C 是相互独立,还是两两独立? 解 由题设,可知P (AB )=P (A )P (B ),即A ,B 相互独立.而1()(())()()(),4P AC P A AB AB P AB P A P B =+=== ()()()()()(()())P A P C P A P AB AB P A P AB P AB =+=+⋅=+⨯=41)4121(21 故A ,C 相互独立,同理B ,C 也相互独立.但是P (ABC )=P (∅)=0,而 ,81212121)()()(=⨯⨯=C P B P A P 即 )()()()(C P B P A P ABC P ≠,因此A ,B ,C 两两独立.问题 (1)两个事件的“独立”与“互斥”之间有没有关系?在一般情况下,即P (A )>0,P (B )>0时,有关系吗?为什么?(2)设0<P (A )<1,0<P (B )<1,P (B |A )+P (B |A )=1.问A 与B 是否独立,为什么?由此可以得到什么结论?3.设A ,B ,C 是三个随机事件,且=====)()(,41)()()(CB P AB P C P B P A p 0,81)(=AC P ,求A ,B ,C 中至少有一个发生的概率. 解 设D ={A ,B ,C 中至少有一个发生},则D =A +B +C ,于是P (D )=P (A +B +C )=P (A )+P (B )+P (C )-P (AB )-P (BC )-P (AC )+P (ABC ).又因为,41)()()(===C P B P A P ,0)()(==CB P AB P 81)(=AC P ,而由P (AB )=0,有P (ABC )=0,所以⋅=-=858143)(D P 问题 怎样由P (AB )=0推出P (ABC )=0?提示 利用事件的关系与运算导出.4.设事件A 与B 相互独立,P (A )=a ,P (B )=b .若事件C 发生,必然导致A 与B 同时发生,求A ,B ,C 都不发生的概率.解 由于事件A 与B 相互独立,因此P (AB )=P (A )·P (B )=a ·b .考虑到C ⊂AB ,故有,B A B A AB C ⊃+=⊃因此).1)(1()()()()(b a B P A P B A P C B A P --===5.某地铁每隔5 min 有一列车通过,在乘客对列车通过该站时间完全不知道的情况下,求每一个乘客到站等车时间不多于2 min 的概率.解 设A ={每一个乘客等车时间不多于2 min}.由于乘客可以在接连两列车之间的任何一个时刻到达车站,因此每一乘客到达站台时刻t 可以看成是均匀地出现在长为5 min 的时间区间上的一个随机点,即Ω=[0,5).又设前一列车在时刻T 1开出,后一列车在时刻T 2到达,线段T 1T 2长为5(见图1-1),即L (Ω)=5;T 0是T 1T 2上一点,且T 0T 2长为2.显然,乘客只有在T 0之后到达(即只有t 落在线段T 0T 2上),等车时间才不会多于2min ,即L (A )=2.因此图1-1⋅=Ω=52)()()(L A L A P 6.甲乙两艘轮船驶向一个不能同时停泊两艘轮船的码头,它们在一昼夜内到达的时间是等可能的,如果甲船和乙船停泊的时间都是两小时,它们同日到达时会面的概率是多少?解 这是一个几何概型问题.设A ={它们会面}.又设甲乙两船到达的时刻分别是x ,y ,则0≤x ≤24,0≤y ≤24.由题意可知,若要甲乙会面,必须满足|x -y |≤2,即图中阴影部分.由图1-2可知:L (Ω)是由x =0,x =24,y =0,y =24图1-2所围图形面积S =242,而L (A )=242-222,因此.)2422(1242224)()()(2222-=-=Ω=L A L A P7.设随机事件B 是A 的子事件,已知P (A )=1/4,P (B )=1/6,求P (B |A ).分析 这是一个条件概率问题.解 因为B ⊂A ,所以P (B )=P (AB ),因此⋅===32)()()()()|(A P B P A P AB P A B P 8.在100件产品中有5件是不合格的,无放回地抽取两件,问第一次取到正品而第二次取到次品的概率是多少?解 设事件A ={第一次取到正品},B ={第二次取到次品}.用古典概型方法求出.010095)(=/=A P 由于第一次取到正品后不放回,那么第二次是在99件中(不合格品仍是5件)任取一件,所以⋅=995)|(A B P 由公式(1-4), ⋅=⨯==3961999510095)|()()(A B P A P AB P9.五个人抓一个有物之阄,求第二个人抓到的概率.解 这是一个乘法公式的问题.设A i ={第i 个人抓到有物之阄}(i =1,2,3,4,5),有⋅=+∅=+=+=Ω=2121212111222)(A A A A A A A A A A A A A根据事件相同,对应概率相等有).|()()()(121212A A P A P A A P A P ==又因为,41)|(,54)(,51)(1211===A A P A P A P 所以 ⋅=⨯=514154)(2A P10.设袋中有4个乒乓球,其中1个涂有白色,1个涂有红色,1个涂有蓝色,1个涂有白、红、蓝三种颜色.今从袋中随机地取一个球,设事件A ={取出的球涂有白色},B ={取出的球涂有红色},C ={取出的球涂有蓝色}. 试验证事件A ,B ,C 两两相互独立,但不相互独立.证 根据古典概型,我们有n =4,而事件A ,B 同时发生,只能是取到的球是涂有白、红、蓝三种颜色的球,即m =1,因而⋅=41)(AB P 同理,事件A 发生,只能是取到的球是涂红色的球或涂三种颜色的球,因而⋅==⋅==2142)(2142)(B P A P 因此,有 ,412121)()(=⨯=B P A P 所以 P (AB )=P (A )P (B ),即事件A ,B 相互独立.类似可证,事件A ,C 相互独立,事件B ,C 相互独立,即A ,B ,C 两两相互独立,但是由于,41)(=ABC P 而 ,4181212121)()()(=/=⨯⨯=C P B P A P 所以A ,B ,C 并不相互独立.11.加工某一零件共需经过四道工序,设第一、二、三、四道工序的次品率分别是2%、3%、5%、3%,假定各道工序是互不影响的,求加工出来的零件的次品率.答案是:0.124(或1-0.98×0.97×0.95×0.97).12.一批零件共100个,其中有次品10个.每次从中任取一个零件,取出的零件不再放回去,求第一、二次取到的是次品,第三次才取到正品的概率. 答案是:)989099910010(0084.0⨯⨯或. 13.用高射炮射击飞机,如果每门高射炮击中飞机的概率是0.6,试问:(1)用两门高射炮分别射击一次击中飞机的概率是多少?(2)若有一架敌机入侵,至少需要多少架高射炮同时射击才能以99%的概率命中敌机?分析 本题既可使用加法公式,也可使用乘法公式.解 (1)令B i ={第i 门高射炮击中敌机}(i =1,2),A ={击中敌机}.在同时射击时,B 1与B 2可以看成是互相独立的,从而21,B B 也是相互独立的,且有P (B 1)=P (B 2)=0.6,.4.0)(1)()(121=-==B P B P B P方法1(加法公式)由于A =B 1+B 2,有P (A )=P (B 1+B 2)=P (B 1)+P (B 2)-P (B 1)P (B 2)=0.6+0.6-0.6×0.6=0.84.方法2(乘法公式) 由于21B B A =,有,16.04.04.0)()()()(2121=⨯===B P B P B B P A P于是 .84.0)(1)(=-=A P A P(2)令n 是以99%的概率击中敌机所需高射炮的门数,由上面讨论可知,99%=1-0.4n 即 0.4n =0.01,亦即.026.53979.024.0lg 01.0lg ≈--==n 因此若有一架敌机入侵,至少需要配置6门高射炮方能以99%的把握击中它.14.设某人从外地赶来参加紧急会议.他乘火车、轮船、汽车或飞机来的概率分别是31110510、、及52,如果他乘飞机来,不会迟到;而乘火车、轮船或汽车来迟到的概率分别为41、⋅12131、试问:(1)他迟到的概率;(2)此人若迟到,试推断他是怎样来的可能性最大? 解 令A 1={乘火车},A 2={乘轮船},A 3={乘汽车},A 4={乘飞机},B ={迟到}.按题意有:,103)(1=A P ,51)(2=A P ,101)(3=A P ,52)(4=A P,41)|(1=A B P ,31)|(2=A B P ,121)|(3=A B P .0)|(4=A B P (1)由全概率公式,有⋅=⨯+⨯+⨯+⨯==∑=203052121101315141103)|()()(41i i i A B P A P B P (2)由逆概率公式 ),4,3,2,1()|()()|()()|(41==∑=i A B P A P A B P A P B A P jj j i i i得到.0)|(,181)|(,94)|(,21)|(4321====B A P B A P B A P B A P 由上述计算结果可以推断出此人乘火车来的可能性最大.15.三人同时向一架飞机射击,设他们射中的概率分别为0.5,0.6,0.7.又设无人射中,飞机不会坠毁;只有一人击中飞机坠毁的概率为0.2;两人击中飞机坠毁的概率为0.6;三人射中飞机一定坠毁.求三人同时向飞机射击一次飞机坠毁的概率.解 设A i ={第i 个人射中}(i =1,2,3),有P (A 1)=0.5, P (A 2)=0.6, P (A 3)=0.7.又设B 0={三人都射不中},B 1={只有一人射中},B 2={恰有两人射中},B 3={三人同时射中},C ={飞机坠毁}.由题设可知,0)|(0=B C P ,2.0)|(1=B C P ,6.0)|(2=B C P ,1)|(3=B C P并且.06.03.04.05.0)()()()()(3213210=⨯⨯===A P A P A P A A A P B P同理)()(3213213211A A A A A A A A A P B P ++=)()()(321321321A A A P A A A P A A A P ++=123123123()()()()()()()()()P A P A P A P A P A P A P A P A P A =++=0.5×0.4×0.3+0.5×0.6×0.3+0.5×0.4×0.7=0.29;P (B 2)=0.44;P (B 3)=0.21.利用全概率公式便得到)|()()(30i i i B C P B P C P ∑===0.06×0+0.29×0.2+0.44×0.6+0.21×1=0.532.由上面的讨论可以看出,在使用全概率公式和逆概率公式解题时,“分析题目,正确写出题设,找出(或计算)先验概率和条件概率”是十分重要的.练习:两台机床加工同样的零件,第一台出现废品的概率是0.03,第二台出现废品的概率是0.02.加工出来的零件放在一起,并且已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多一倍,求任意取出的零件是合格品的概率;又:如果任意取出的零件经检查是废品,求它是由第二台机床加工的概率.答案是:0.973;0.25.16.某类电灯泡使用时数在1000 h 以上的概率为0.2,求三个灯泡在使用1000 h 以后最多只坏一个的概率.解 这是一个n =3,p =0.8二项概型问题P 3(μ≤1)=P (μ=0)+P (μ=1).17.袋中有10个球,其中2个为白色,从中有放回地取出3个,求这3个球中恰有2个白球的概率.解 方法1 设A ={恰有2个白球},由古典概型,有310=n , 8232⨯⨯=m ,因此 ⋅⨯⨯=3210823)(A P 方法2 由二项概型,有⋅⨯⨯====321223310823)108()102()2()(C P A P μ18.袋中有4个白球、6个红球,先从中任取出4个,然后再从剩下的6个球中任取一个,则它恰为白球的概率是______.分析 设A i ={第i 次取到白球},根据古典概型,我们有⋅==104)(110141C C A P 由于 ,)(212111222A A A A A A A ΩA A +=+==并且,94106)|()()(,93104)|()()(1212112121⨯==⨯==A A P A P A A P A A P A P A A P 因此 ⋅=⨯⨯+⨯=1049104634)(2A P 同理 ⋅=104)(5A P 19.有一批产品,其中正品有n 个,次品有m 个,先从这批产品中任意取出l 个(不知其中的次品数),然后再从剩下的产品中任取一个恰为正品的概率为( ).方法1 设A k ={前l 次中恰有k 个正品},k =q ,q +1,…,p ;其中q =max(l -m ,0),p =min(n ,l ).又设B ={第l +1个恰为正品},有,)(,1nm k l m k n k p q q C C C A P ΩA A A +-+==+++ 而 ,)|(11ln m k n C C A B P l n m k n k -+-==-+- 由全概率公式有⋅+==∑=nm n A B P A P B P k k p q k )|()()( 举例说明:(1)n =3,m =5,l =4,这时k =0,1,2,3.⋅=+++=8)4/()0306015()(48C B P⋅=+++=8)4/()5609020()(48C B P 方法2 利用抓阄问题的讨论,直接得到⋅+n m n 方法3 前l +1次取到正品的概率减去前l 次取到正品的概率(有条件限制,有时使用起来不一定方便)方法4 (全排列方法)令第l +1个位置上为正品,由于有n 个正品,故有n 种方法,于是⋅+=+-+=nm n n m n m n B P )!()!1()( 方法5 将第l +1次看成第1次,于是⋅+==+nm n C C B P n m n 11)( 20.袋中有5个球,其中1个是红球,每次取1个球,取出后不放回,前3次取到红球的概率为( ).分析 设A ={前3次取到红球},根据古典概型,有⋅==53)(352411C C C A P说明 利用这一结论,可以计算第3次取到红球的概率:P {第3次取到红球}=P {前3次取到红球}-P {前2次取到红球}⋅=-=-=515253251411352411C C C C C C 注意 这里实际用到了互斥情况下的加法公式.21.设两两相互独立的三事件A ,B ,C ,满足:ABC =∅,P (A )=P (B )=P (C )<21,并且169)(=++C B A P ,求事件A 的概率. 分析 设P (A )=p .由于ABC =∅,有P (ABC )=0,根据三个事件两两独立....情况下的加法公式,有P (A +B +C )=P (A )+P (B )+P (C )-P (A )P (B )-P (B )P (C )-P (A )P (C )+P (ABC ), 即 ,1690332=+-p p 亦即 ,01632=+-p p 解得 41=p 或43(由题意舍去).于是 ⋅=41)(A P 说明 (1)三个事件两两独立,不能推出三个事件相互独立.(2)由ABC =⇒∅P (ABC )=0,反之不真.22.设P (A )>0,P (B )>0,证明(1)若A 与B 相互独立,则A 与B 不互斥.(2)若A 与B 互斥,则A 与B 不独立.分析 (1)由于事件A 与B 相互独立,且P (A )>0,P (B )>0,因此P (AB )=P (A )P (B )>0.可见,AB ≠∅,即事件A 与B 不互斥(相容).(2)由于事件A 与B 互斥,即AB =∅,因此P (AB )=0,而P (A )>0,P (B )>0,故P (AB )≠P (A )P (B ),即事件A 与B 不可能相互独立.说明 (1)事件之间相互独立,并不意味着它们互斥,反之亦然.(2)在P (A )>0,P (B )>0的条件下,两个事件独立与否,是在它们相容情况下讨论的.(3)事件的“互斥”与“相互独立”是没有关系的两个“关系”.23.设A ,B 是两个随机事件,且0<P (A )<1,P (B )>0,)|()|(A B P A B P =,则P (AB )=P (A )P (B ).分析 由公式()()()(|),(|),()()1()P AB P AB P AB P B A P B A P A P A P A ===- 由题设 ),|()|(A B P A B P =即,)(1)()()(A P B A P A P AB P -= 于是,有 ()()(()())()()()(),P AB P A P AB P AB P A P AB AB P A P B =+=+=即A 、B 相互独立.说明 (1) )|()|(A B P A B P =是A ,B 独立的一个充要条件.(2)若此题换成下述选择题:设……,则______ (A)).|()|(B A P B A P = (B)(|)(|).P A B P A B =/(C)P (AB )=P (A )P (B ). (D )P (AB )≠P (A )P (B ).时,能否认为(A )与(B ),或(C )与(D )之中必有一个成立.24.设两个随机事件A ,B 相互独立,已知仅有A 发生的概率为41,仅有B 发生的概率为41,则 P (A )=______,P (B )=______.分析 方法1 因为P (A )>0,P (B )>0,且A 与B 相互独立,所以AB ≠∅(想一想为什么).一方面P (A +B )=P (A )+P (B )-P (A )P (B ); (1-6)另一方面).()(21)()()()()(B P A P B P A P B A P B A P B A P +=++=+ (1-7) 由于)()(B A P B A P =,有 ),()()()(B P AB B A P AB B A P A P =+=+=于是由式(1-6),式(1-7)有,))((21))(()(222A P A P A P +=- 即 ⋅===-21)(,21)(,41))(()(2B P A P A P A P 方法2 因为A 与B 相互独立,所以A 与B 也相互独立.由于)()(B A P B A P =,有P (A )=P (B ),于是,41))(1)(())(1)(()()()(=-=-==A P A P B P A P B P A P B A P 因此 ⋅==21)()(B P A P 问题 比较上述两种方法,哪个更简单一些,还有没有其他方法?25.设随机事件A 与B 的和事件的概率为0.6,且积事件B A ⋅的概率为0.3,则事件A 的概率P (A )=( ).分析 因为B A B A +=⋅,所以.4.06.01)(1)()(=-=+-=+=⋅B A P B A P B A P又因为,)(B A B A B B A ΩA A +=+==故 .7.04.03.0)()(=+=+=B A B A P A P26.甲、乙两封信随机地投入标号是1,2,3,4,5的五个信筒内,则第3号信筒恰好只投入一封信的概率为( ).分析 这是一个古典概型问题,有1422,5C m n ⨯==,因此P (A )=0.32.问题 (1)如何将信投入信箱转化为在信封上写号问题? (2)本题是否可用(有放回)摸球问题来解决?27.袋中有10个球,其中有4个白球、6个红球.从中任取3个,求这3个球中至少有1个是白球的概率.分析 这一个古典概型问题,样本空间中样本点的总数为⋅=310C n方法1 设A ={至少有1个白球},有⋅=++=65)(310063416242614C C C C C C C A P 方法2 设B ={取出的全是红球},有⋅-=-=3104361)(1)(C CC B P A P方法3 先从4个白球中任取一个,然后再从剩下的9个球(有红球又有白球)中任取2个,因此⋅=3102914)(C CC A P问题 上述三种方法都对吗,为什么?28.一批产品共100件,对产品进行不放回地抽样检查,整批产品不合格的条件是:在被检查的5件产品中至少有一件是废品.如果在该批产品中有5件是废品,求该批产品被拒绝接收的概率.解 设A i ={被检查的第i 件产品是废品},i =1,2,3,4,5;B ={该批产品被拒绝接收}.方法1 由于,54321A A A A A B ++++=于是1234512345()1()1()P B P A A A A A P A A A A A =-++++=-1213124123512341()(|)(|)(|)(|),P A P A A P A A A P A A A A P A A A A A =-而 ,9893)|(,9994)|(,10095)(213121===A A A P A A P A P ⋅==9691)|(,9792)|(432153214A A A A A P A A A A P因此 .23.09691979298939994100951)(=⨯⨯⨯⨯-=B P方法2 .23.01)(1)(5100595=-=-=C C B P B P29.由以往记录的数据分析,某船只在不同情况下运输某种物品,损坏2%,10%,90%的概率分别为0.8,0.15和0.05.现在从中随机地取三件,发现这三件全是好的,试分析这批物品的损坏率为多少?分析 设B ={三件都是好的},A 1={损坏率为2%}, A 2={损坏率为10%},A 3={损坏率为90%},则A 1,A 2,A 3两两互斥,且A 1∪A 2∪A 3=Ω.已知P (A 1)=0.8,P (A 2)=0.15,P (A 3)=0.05,且3198.0)|(=A B P , 3290.0)|(=A B P , 3310.0)|(=A B P .由全概率公式可知)()|()(31i i i A P A B P B P ∑==05.01.015.090.08.098.0333⨯+⨯+⨯= 8624.0≈.由贝叶斯公式,这批物品的损坏率为2%,10%,90%的概率分别是,8731.08624.08.098.0)()()|()|(3111≈⨯==B P A P A B P B A P,1268.08624.015.090.0)()()|()|(3222≈⨯==B P A P A B P B A P.0001.08624.005.01.0)()()|()|(3333≈⨯==B P A P A B P B A P由于P (A 1|B )比P (A 2|B ),P (A 3|B )大得多,因此可以认为这批货物的损坏率为2%.30.掷两枚匀称的骰子,X ={点数之和},求X 的分布. 答案是:⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡36/136/236/11232~ X 31.设⎪⎩⎪⎨⎧≤>+=,0,0,0,11)(2x x x x f f (x )是否为分布密度函数?如何改造?解 由于,2πd )(=⎰+∞∞-x x f 所以f (x )不是分布密度函数.令⎪⎩⎪⎨⎧≤>+⋅==.0,0,0,11π2)(π2)(2x x x x f x p则p (x )是分布密度函数.32.设随机变量X 的分布密度函数为⎩⎨⎧≤≤=.,0,10,)(其他x Cx x p求(Ⅰ)常数C ;(Ⅱ)P (0.3≤X ≤0.7);(Ⅲ)P (-0.5≤X <0.5).解 (Ⅰ)由p (x )的性质,有,21|2d d )(110210C x C x Cx x x p =⋅===⎰⎰∞+∞-所以C =2.(Ⅱ).4.0|d 2)7.03.0(7.03.027.03.0===≤≤⎰x x x X P(Ⅲ).25.0|d 2d 0)5.05.0(5.0025.0005.0==+=≤≤-⎰⎰-x x x x X P问题 若连续型随机变量X 的分布密度函数p (x )为不可求积函数,如何计算P (X ∈D )呢?33.从一批有13个正品和2个次品的产品中任意取3个,求抽得的次品数X 的分布列和分布函数,并求⋅≤<)2521(X P 解 先求X 的分布列,X 的所有可能取值为0,1,2,由古典概型的概率计算公式知3122113213213323151********(0),(1),(2)353535C C C C C P X P X P X C C C =========⋅ 故X 的分布列为四个区间.当x <0时,F (x )=P (X ≤x )=0.当10<≤x 时,⋅===3522)0()(X P x F 当12x ≤<时,⋅==+==3534)1()0()(X P X P x F 当x ≥2时,F (x )=P (X =0)+P (X =1)+P (X =2)=1. 综上有X 的分布函数为⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<=.2,1,21,3534,10,3522,0,0)(x x x x x F由分布函数可求出⋅=-=-=≤<351335221)21()25()2521(F F X P 34.设连续型随机变量X 的分布函数⎪⎩⎪⎨⎧≤>+=-,0,0,0,e )(22x x B A x F x求系数A 和B .解 由lim ()1n F x →+∞=,知A =1.再由F (x )在x =0处的连续性可知,)e(lim )(lim 02200B A B A x F x x x +=+==-+→→故 B =-A =-1.35.设连续型随机变量X 的分布函数为()1xAF x e-=+, +∞<<∞-x , 求(Ⅰ)常数A . (Ⅱ)X 的分布密度函数p (x ). (Ⅲ)P {X ≤0}.答案是:(Ⅰ)A =1.(Ⅱ)2)e 1(e )(x xx p --+= +∞<<∞-x . (Ⅲ)⋅==<21)0()0(F X P 问题 (1)离散型随机变量的概率分布与分布函数之间有什么关系?(2)连续型随机变量的概率分布密度与分布函数之间有什么关系? (3)如何利用分布函数计算P (X ∈D )?其中D =(a ,b ]. (4)如何确定分布函数中的待定常数?36.设X 服从指数分布,则Y =min{X ,2}的分布函数( ).(A)连续. (B)至少有两个间断点. (C)阶梯函数. (D)恰有一个间断点. 答案是:D .分析 方法1 由题设可知X ~E (λ),有⎩⎨⎧≤>=-.0,0,0,e )(x x x p x λλ 令X 1=X ,X 2=2,则⎩⎨⎧≥<=⎩⎨⎧>-≤=-.2,1,2,0)(;0,e 1,0,0)(21x x x F x x x F xλ于是,Y =min{X ,2}=min{X 1,X 2}的分布函数为))(1))((1(1)(21y F y F y F ---=○一⎪⎩⎪⎨⎧≥<<-≤=-.2,1,20,e 1,0,0y y y y λ 可见它只有一个间断点y =2.方法2 从图2-1中,容易看出它只有一个间断点y =2.图2-137.一袋中装有5只球,编号为1,2,3,4,5.在袋中同时取3只球,用X 表示取出的3只球中的最小号码数,求X 的分布函数.解 X 的可能取值为3,2,1.,106/)1(,103/)2(,101/)3(352435233522=========C C X P C C X P C C X P 即X 的分布阵为⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡101103106321, 从而X 的分布函数为⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<=.3,1,32,109,21,106,1,0)(x x x x x F38.设X ~U (a ,b ),即⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-=.,0,,1)(其他b x a a b x p则⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤--<=.,1,,,,0)(b x b x a a b a x a x x F 其图形是一条连续的曲线,见图2-3.图2-339.设X ~N (0,1),求P (X <2.35),P (X <-1.25)以及P (|X |<1.55). 解 P (X <2.35)=Ф(2.35)查表0.9906.P (X <-1.25)=Ф(-1.25)=1-Ф(1.25)=1-0.8944=0.1056.P (|X |<1.55)=P (-1.55<X <1.55)=Ф(1.55)-Ф(-1.55)=2Ф(1.55)-1=2×0.9394-1=0.8788.40.设X ~N (1,22),求P (0<X ≤5). 解 这里μ=1,σ=2,β=5,α=0,有.5.0,2--=-σμασμβ 于是P (0<X ≤5)=Ф(2)-Ф(-0.5)=Ф(2)-[1-Ф(0.5)]=Ф(2)+Ф(0.5)-1=0.9772+0.6915-1=0.6687.41.若X ~N (μ,σ2),求(Ⅰ)P {μ-σ<X <μ+σ}; (Ⅱ)P {μ-2σ<X <μ+2σ}; (Ⅲ)P {μ-3σ<X <μ+3σ}. 解 (Ⅰ)由于X ~N (μ,σ2),故)()(}{σμσμσμσμσμσμ----+=+<<-ΦΦX P =Ф(1)-Ф(-1)=2Ф(1)-1=0.6826≈0.68.同理有:(Ⅱ) P {μ-2σ<X <μ+2σ}=2Ф(2)-1=0.9545≈0.95. (Ⅲ) P {μ-3σ<X <μ+3σ}=2Ф(3)-1=0.9973≈0.99.42.设X ~N (2,32),求:(Ⅰ)P {-1≤X ≤8};(Ⅱ)P {X ≥-4};(Ⅲ)P {X ≤11}. 解 由于X ~N (2,32),即μ=2,σ=3,因此 (Ⅰ)P {-1≤X ≤8}=P {2-3≤X ≤2+2×3}=P {2-3≤X <2}+P {2≤X ≤2+2×3}}322322{21}3232{21⨯+<≤⨯-++<≤-=X P X P.815.0295.0268.0=+≈(Ⅱ)P {X ≥-4}=P {-4≤X <+∞}=P {2-2×3≤X ≤2}+P {X ≥2}.975.021295.0=+≈(Ⅲ)P {X ≤11}=P {-∞<X ≤11}=P {-∞<X ≤2}+P {2≤X ≤2+3×3}.995.0299.021=+≈43.设X ~N (3,σ2),并且P (3≤X ≤7)=0.4,求P (X ≤-1).答案是:0.1. 分析(略)44.设某机器生产的螺栓的长度(cm)服从参数μ=10.05,σ=0.06的正态分布,规定长度在范围(10.05±0.12)cm 内为合格品,求螺栓的次品率.答案是:0.0455(或0.05). 分析(略).求Y =X +1的概率分布.解 由y i =2i x +1(i =1,2,…,5)及X 的分布,得到把f (x i )=2i x +1相同的值合并起来,并把相应的概率相加,便得到Y 的分布,即,21)2()2()5(==+-===X P X P Y P ,103)1()1()2(==+-===X P X P Y P ⋅====51)0()1(X P Y P 所以46.设X ~U (0,1),并且Y =X ,求Y 的分布密度p 2(y ). 解 X 的分布密度函数为⎩⎨⎧∈=.,0],1,0[,1)(1其他x x p 对于函数y =x 2,当x ∈[0,1]时,α=min{x 2}=0,β=max{x 2}=1,于是⎪⎩⎪⎨⎧≥<<≤=.1,1,10*,,0,0)(y y y y F 当0<y <1时)()()()(2y X P y X P y Y P y F ≤=≤=≤=.d 1d 0d )(01y x x x x p yy=+==⎰⎰⎰∞-∞-由 ,21)()()(2yy y F y p ='='=故随机变量Y 的分布密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<=.,0,10,21)(2其他y yy p47.设随机变量)2π,2π(~-U X ,求随机变量Y =sin X 的分布密度p 2(y ). 解 X 的分布密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧-∈=.0,],2π,2π[,π1)(1其他x x p因为y =sin x 在)2π,2π(-内单调增加,所以存在反函数x =arc sin y ,其导数为 ⋅-='211yx y利用公式求出Y 的分布密度函数,首先计算,1}{sin min 2π2π-==≤≤-x x α ππ22max {sin }1,x x β-≤≤== 于是⎪⎩⎪⎨⎧<<-'⋅=-.,0,11|,|))(()(112其他y x y f p y p y⎪⎩⎪⎨⎧<<--=.,0,11,11.π12其他y y 48.X ~U (0,π),Y =sin X ,求p 2(y ).解 X 的分布密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧∈=.,0],π,0[,π1)(1其他x x p0π0πmin{sin }0,max{sin } 1.x x x x αβ≤≤≤≤====当0<y <1时,F (y )=P (Y ≤y )=P (sin X ≤y )=P (0≤X ≤arc sin y )+P (π-arc sin y ≤X ≤π),sin arc π2y =所以⎪⎩⎪⎨⎧≥<<≤=1,,11,0,sin arc π20,,0)(y y y y y F 即⎪⎩⎪⎨⎧<<-=.,0,10,1π2)(22其他y yy p 49.(1).,,2,1,}{N k NAk X P ⋅⋅⋅=== (2) ,!}{k B k X P kλ⋅==k =0,1,2,…,λ>0且λ为常数,试确定常数A 和B .解 (1)由分布律的性质可知,)(111A N NAN A k X P Nk N k =⋅====∑∑== 因此,A =1.于是,X 的分布律为).,,2,1(1)(N k Nk X P === 称这样的分布为离散型的均匀分布.(2)由分布律的性质,有,e !!10λλλ⋅===∑∑∞=∞=B k B k Bkk kk解得B =e -λ.于是.e !)(λλ-==k k X P k这表明X 服从参数为λ的泊松分布.50.设平面区域D 是由x =1,y =0,y =x 所围成(如图2-5),今向D 内随机地投入10个点,求这10个点中至少有2个点落在由曲线y =x 2与y =x 所围成的区域D 1内的概率.图2-5分析 分两步进行.第一步:先计算任投一点落入D 1的概率.根据几何概型,有11()123()1()32L A P A L Ω-===⋅第二步:设X ={落入D 1内的点数},有),31,10(~B X 于是P (X ≥2)=1-P (X =0)-P (X =1).)32)(31()32(1911010C --=51.设随机变量X 具有连续的分布函数F 1(x ),求Y =F 1(X )的分布函数F 2(y ).(或证明题:设X 的分布函数F 1(x )是连续函数,证明随机变量Y =F 1(X )在区间(0,1)上服从均匀分布.)分析 由于F 1(x )为X 的连续分布函数,可知α=min{F 1(x )}=F 1(-∞)=0, β=max{F 1(x )}=F 1(+∞)=1. 因为F 1(x )是单调递增函数,所以11-F (y )存在(单调函数必有单值反函数存在),因而有⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=≤.1,1,10*,,0,0)()(def2y y y y Y P y F 当0≤y <1时,*=F 2(y )=P (F 1(X )≤y )=P (X ≤11-F (y )) =F 1(11-F (y ))=y .代入F 2(y )表达式有⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1,10,,0,0)(2y y y y y F 因此,Y 的分布密度函数为⎩⎨⎧≤≤=.,0,10,1)(2其他y y p即 ).1,0(~U Y52.设X ~E (2),证明Y =1-e -2X~U (0,1)分析 由于X ~E (2),因此⎩⎨⎧≤>=-.0,0,0,e 2)(21x x x p x 当x =0时,y =0=α;当x →+∞时,y →1=β:因为y =1-e -2x单调增加,所以其反函数为)1ln(21y x --=,有 .e 21112111212x yy y x =-=---='方法1(公式法)⎩⎨⎧≤≤'=--.,0,10|,))((|))(()(1112其他y y f y f p y p⎪⎩⎪⎨⎧≤≤⋅=-.,0,10,e 21e 222其他y xx ⎩⎨⎧≤≤=.,0,10,1其他y 即Y ~U (0,1).方法2(定义法) 由分布函数的定义⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤<=.1,1,10*,,0,0)(2y y y y F 当0≤y ≤1时,有))1ln(21()e 1()()(22y X P y P y Y P y F X --≤=≤-=≤=-12(ln(1))211(ln(1))1e 2---=--=-y F y,)1(1y y =--=因此⎪⎩⎪⎨⎧>≤≤<=,1,1,10,,0,0)(y y y y y F即Y ~U (0,1).53.设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧∈=,,0],8,1[,31)(32其他x x x fF (x )是X 的分布函数.求随机变量Y =F (X )的分布函数.解 易见,当x <1时,F (x )=0;当x >8时,F (x )=1. 对于x ∈[1,8],有.1d 31)(1332-==⎰xx t t x F设G (y )是随机变量Y =F (X )的分布函数.显然,当y ≤0时,G (y )=0;当y ≥1时,G (y )=1.对于y ∈(0,1),有}1{})({}{)(3y X P y X F P y Y P y G ≤-=≤=≤=,])1[(})1({33y y F y X P =+=+≤=于是,Y =F (X )的分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≥<<≤=.1,1,10,,0,0)(y y y y y G即Y ~U (0,1).54.设随机变量X ~U (0,5),求方程4x 2+4Xx +X +2=0有实根的概率. 分析 因为X 在(0,5)上服从均匀分布,故X 的分布密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤≤=.,0,50,51)(其他x x p方程4x 2+4Xx +X +2=0有实根的条件是∆=16X 2-16(X +2)≥0,即 (X +1)(X -2)≥0.解 得X ≤-1或X ≥2.舍去X ≤-1,最后得2≤X ≤5.因此,所求概率为⋅==≤≤⎰53d 51)52(52x X P 问题 本题可否使用其他方法?55. 设随机变量X 的绝对值不大于1,即|X |≤1,且===-=)1(,81)1(X P X P41,在事件{-1<X <1}出现的条件下,X 在(-1,1)内的任一子区间上取值的条件概率与该子区间长度成正比.试求X 的分布函数F (x )及P (X <0)(即X 取负值的概率).分析 (1)由题设,我们有x <-1时,F (x )=0;x ≥1时,F (x )=1.以下考虑-1<x <1时的情形.由于1=P (|X |≤1)=P (X =-1)+P (-1<X <1)+P (X =1), 故 ⋅=--=<<-8541811)11(X P 另据条件,有),1(21)11|1(+=<<-≤<-x X x X P 于是,对于-1<x <1,有(-1,x ]⊂(-1,1),因此P (-1<X ≤x )=P (-1<X ≤x ,-1<X <1)=P (-1<X <1)P (-1<X ≤x |-1<X <1)),1(165)1(2185+=+⨯=x x ⋅+=≤<-+-≤=1675)1()1()(x x X P X P x F综上,有⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤-+-<=.1,1,11,16/)75(,1,0)(x x x x x F (2)P (X <0)=P (X ≤0)-P (X =0)=F (0)=7/16.56.射击用的靶子是一个半径为R 的圆盘,已知每次射击都能击中靶子,并且击中靶子上任一以靶心为圆心的圆盘的概率与该盘的面积成正比.设随机变量X 表示击中点与靶心的距离,求X 的分布密度函数.分析 根据分布函数的定义及几何概型,由图2-6有图2-6),0(ππ)()(2222R x R x R x x X P x F ≤≤==≤=于是 22()(),xp x F x R='=因此⎪⎩⎪⎨⎧≤≤=.,0,0,2)(2其他R x R xx p 说明 (1)注意其分布函数应为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧>≤≤<=.,1,0,,0,0)(22R x R x R x x x F 57.点随机地落在中心在原点,半径为R 的圆周上,并且对弧长是均匀地分布,求(1)落点的横坐标的概率分布密度函数p 1(x ).(2)落点与点(-R ,0)的弦长的概率分布密度函数p 2(y ). (提示:落点的极角θ均匀地分布在(0,2π)上)分析 设落点的极角为Θ,落点P 的横坐标为X ,落点与(-R ,0)点的弦长为Y ,则由题设可知Θ~U (0,2π),即()1,02π,2π0,.p θθΘ⎧≤<⎪=⎨⎪⎩其他 由图2-7不难看出⋅==2cos2,cos ΘR Y ΘR X图2-7(1)定义法试求点P 的横坐标X =R cos Θ的密度函数.因为x =R cos θ(0≤θ<2π)不是单调函数,由图2-8得到,使R cos θ≤x 成立的θ应满足⋅-≤≤Rx R x cos arc π2cosarc θ图2-8于是,对-R ≤x ≤R ,有θθθd )()cos ()()(cos ΘxR X p x ΘR P x X P x F ⎰≤=≤=≤=⋅-==⎰-Rx Rx Rx os arcc π11d 2π1arccosπ2arccosθ 对x <-R ,有.0)()cos ()()(=∅=≤=≤=P x ΘR P x X P x F X对x >R ,有,1)()cos ()()(==≤=≤=ΩP x ΘR P x X P x F X即⎪⎩⎪⎨⎧≥<<---≤=.,1,,cos arc π11,,0)(R x R x R R xR x x F X 所以X 的密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<--='=.,0,,π1)()(22其他R x R x R x F x p X X(2)公式法设θ∈(-π,π).由,2cos 2θR y =有当0≤θ≤π时,单调递减,⋅--='=2242,2cosarc 2y R R y y θθ 当-π≤θ≤0时,单调递增,2arccos,2y y R θθ=-=' 可见p Y (y )=P θ(f -1(y ))|y y f'-))((1|⋅-=--+-=22222241π2|42|2π1422π1yR y R y R 因此⎪⎩⎪⎨⎧<≤-=.,0,20,4π2)(22其他R y y R y p Y58.设随机变量X 的概率密度为⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧∈∈=.,0],6,3[,92],1,0[,31)(其他x x x p若使得32)(=≥k X P ,则k 的取值范围是________. 分析 由图2-9可知图2-9,32)36(92)63(=-⨯=≤≤X P 因此k ∈[1,3]时,⋅=≤≤=≥32)63()(X P k X P 59.设随机变量X 的分布函数为F (x ),则Y =-2ln F (X )的概率分布密度函数P Y (y )=______.分析 用定义法求出Y 的分布,首先求出Y 的分布函数. 当y >0时,有F (y )=P (Y ≤y )=P (-2ln F (X )≤y ))e )((2y X F P -≥= ))e ((21y F X P --≥= ))e ((121y F F ---=.e 12y--=当y ≤0时,F (y )=0.因此 ⎪⎩⎪⎨⎧≤>-=-.0,0,0,e 1)(2y y y F y 再求出Y 的分布密度函数⎪⎩⎪⎨⎧≤>='=-.0,0,0,e 21)()(2y y y F y p yY60.设)2π,2π(~-U X ,并且y =tan x ,求Y 的分布密度函数p (y ). 分析 由)2π,2π(~-U X ,有⎪⎩⎪⎨⎧-∈=.,0],2π,2π[,π1)(1其他x x p 下面利用公式法求出Y =tan X 的分布,为此先求出:α=-∞,β=+∞.,tan arc )(1y y f x ==-⋅+='='-2111))((yy f x y y 于是有121()(())|(1'())|y p y p f y f y --=⋅').(11.π12+∞<<-∞+=y y61.设二维随机向量(X ,Y )共有6个取正概率的点,它们是:(1,-1),(2,-1),(2,0)(2,2),(3,1),(3,2),并且(X ,Y )取得它们的概率相同,则(X ,Y )的联合分布及边缘分布为62.设(X ,Y )的联合分布密度为⎩⎨⎧≥≥=+-.,0,0,0,e ),()43(其他y x C y x p y x试求:(1)常数C . (2)P {0<X <1,0<Y <2}. (3)X 与Y 的边缘分布密度p 1(x ),p 2(y ).解 (1)由p (x ,y )的性质,有y x C y x y x p y x d d e d d ),(1)43(0+-+∞+∞+∞∞-+∞∞-⎰⎰⎰⎰==3401e d e d ,12x y C x y C +∞+∞--=⋅⋅=⎰⎰ 即C =12.(2)令D ={(x ,y )|0<x <1,0<y <2},有y x y x p D Y X P Y X P Dd d ),(}),{(}20,10{⎰⎰=∈=<<<<).e 1)(e 1(d e d e 12d d e 128342310)43(----+---===⎰⎰⎰⎰y x y x y x y x D(3)先求X 的边缘分布:①当x <0时,p (x ,y )=0,于是10()(,)d 0.p x p x y y +∞==⎰②当x ≥0时,只有y ≥0时,p (x ,y )=12e-(3x +4y ),于是⎰+∞∞--+-==.e 3d e 12)(3)43(1x y x y x p因此⎩⎨⎧<≥=-.0,0,0,e 3)(31x x x p x 同理⎩⎨⎧<≥=-.0,0,0,e 4)(42y y y p y 63.设二维连续型随机变量(X ,Y )在区域D 上服从均匀分布,其中D ={(x ,y ):|x +y |≤1,|x -y |≤1},求X 的边缘密度p X (x ).解 区域D 实际上是以(-1,0),(0,1),(1,0),(0,-1)为顶点的正方形区域(见图3-9),其边长为2,面积S D =2,因此(X ,Y )的联合密度是图3-9⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=.),(,0,),(,21),(D y x D y x y x p 11111d ,10,21()(,)d d ,01,20,.x x x X x y x p x p x y y y x +--+∞--∞-⎧-≤≤⎪⎪⎪==<≤⎨⎪⎪⎪⎩⎰⎰⎰其他即 1,10,()1,01,0,.X x x p x x x +-≤≤⎧⎪=-<≤⎨⎪⎩其他 64.设二维随机向量(X ,Y )的联合分布函数为⎩⎨⎧≥≥+--=----.,0,0,0,333),(其他y x C y x F y x y x求(1)常数C ;(2)分布密度p (x ,y ).解 (1)由性质F (+∞,+∞)=1,得到C =1.(2)由公式:yx Fy x p ∂∂∂=2),(有3ln 33ln 3,x x y Fx--∂=-∂ .)3(ln 3)3ln 33ln 3(22y x y x x yyx F -----=-∂∂=∂∂∂故 ⎩⎨⎧≥≥=--.,0,0,0,)3(ln 3),(2其他y x y x p y x65.设D 2是x =0,y =0,y =2x +1围成的区域,ξ=(X ,Y )在D 2上均匀分布,求F (x ,y ).答案是:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧⋅∈∈-∈+∈-+∈=54232221),(,1,),(,2,),(,)12(,),(,)12(2,),(,0),(D y x D y x y y D y x x D y x y x y D y x y x F 其中区域D 1,D 2,D 3,D 4,D 5如图3-10所示.图3-1066.求 (1)X 与Y 的边缘分布.(2)X 关于Y 取值y 1=0.4的条件分布. (3)Y 关于X 取值x 2=5的条件分布. 解(1)由公式),3,2,1()(====∑⋅i p x X p p ijji i),2,1()(====⋅j p y Y p p ijij j(2)计算下面各条件概率:,8380.030.0)(),()|(,16380.015.0)(),()|(1121211111======y p y x p y x p y p y x p y x p⋅===16780.035.0)(),()|(11313y p y x p y x p因此,X 关于Y(3)同样方法求出Y 关于X 取值x =5的条件分布为67.设二维随机向量(X ,Y )的联合分布密度为.e π1),()52(2122y xy x y x p ++-=求(1)X 与Y 的边缘分布密度; (2)条件分布密度.解 (1)由公式y y y x p x p y xy x d e π1d ),()()52(21122++-∞+∞-∞+∞-⎰⎰==)10125(d e 52e e π1222)10125(102x y x y x x +=⎰∞+∞-+-- ,e 5π2πe 52π1224.04.0x x --=⋅=这里应用了.πd e2=-+∞∞-⎰u u 同理,可求得Y 的边缘分布密度为.e π2)(222y y p -=(2)在给定Y =y 的条件下,X 的条件分布密度为,e 2π1)(),()|(2)(5.02y x y p y x p y x p +-==而在给定X =x 的条件下,Y 的条件分布密度为.e 2π5)(),()|(2)5(1.01y x x p y x p x y p +-==69.设随机变量X 与Y 相互独立,下表列出了二维随机向量(X ,Y )联合分布律及关于X和关于Y 的边缘分布律中的部分数值,试将其余数值填入下表中的空白处.分析 应注意到X 与Y 相互独立. 解 由于P (X =x 1,Y =y 1)=P (Y =y 1)-P (X =x 2,Y =y 1),2418161=-=考虑到X 与Y 相互独立,有P (X =x 1)P (Y =y 1)=P (X =x 1,Y =y 1),⋅===4161241}{1x X P所以同理,可以导出其他数值.故XY 的联合分布律为70.设随机变量X 以概率1取值0,而Y 是任意的随机变量,证明X 与Y 相互独立. 证 X 的分布函数为⎩⎨⎧≥<=.0,1,0,0)(1时当时当x x x F 设Y 的分布函数为F 2(y ),(X ,Y )的分布函数为F (x ,y ),则当x <0时,对任意的y 有F (x ,y )=P {X ≤x ,Y ≤y }=P ({X ≤x }∩{Y ≤y })=P (∅∩{Y ≤y })=P (∅)=0=F 1(x )F 2(y ).当x ≥0时,对任意的y 有F (x ,y )=P ({X ≤x }∩{Y ≤y })=P {Y ≤y }=F 2(y )=F 1(x )F 2(y ).因此,对任意的x ,y 均有F (x ,y )=F 1(x )F 2(y ),即X 与Y 相互独立.71.设(X ,Y )的联合分布密度为⎪⎩⎪⎨⎧<<+=.,0,1||,1||,41),(其他y x xy y x p试证明:(1)X 与Y 是相依的. (2)X 2与Y 2是相互独立的.证 (1)先求X 的边缘分布密度.当|x |<1时,有⋅=+==⎰⎰-+∞∞-21d 41d ),()(111y xy y y x p x p当|x |≥1时,p 1(x )=0,因此⎪⎩⎪⎨⎧<=.,0,1||,21)(1其他x x p 同理⎪⎩⎪⎨⎧<=.,0,1||,21)(2其他y y p 可见,当|x |<1,|y |<1时p (x ,y )≠p 1(x )·p 2(y ),所以X 与Y 不独立,即是相依的.(2)令ξ=X 2,η=Y 2,其分布函数分别为F 1(x )和F 2(y ),于是当0≤x <1时,有)()()(21x X x P x X P x F ≤≤-=≤=⎰-==x x x x ,d 21因此⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1,10,,0,0)(1x x x x x F同理可求得Y 2的分布函数⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1,10,,0,0)(2y y y y y F如图3-11所示,将Oxy 平面分成5块区域来讨论,并将(ξ,η)的分布函数记为F 3(x ,y ),则图3-11①当x <0或y <0时,F 3(x ,y )=0. ②当0≤x <1,y ≥1时,.)(),(),(2223x x X P y Y x X P y x F =≤=≤≤=③当0≤y <1,x ≥1时,同理.),(3y y x F =④当0≤x <1,0≤y <1时, F 3(x ,y )=P (X 2≤x ,Y 2≤y )),(y Y y x X x P ≤≤-≤≤-=1d 4sxs t +==⑤当x ≥1,y ≥1时,.1d d 41),(),(1111223=+=≤≤=⎰⎰--y x xyy Y x X P y x F综合起来得到⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≥<≤<≤≥<≤≥<≤<<=.1,1,1,10,10,,1,10,,1,10,,00,0),(3y x y x xy x y y y x x y x y x F 或不难验证,对于所有x ,y 都有F 3(x ,y )=F 1(x )·F 2(y ),所以ξ与η相互独立,即X 2与Y 2相互独立.72. 设(X ,Y )的联合分布为求(Ⅰ)Z 1=X +Y ;23解 (Ⅰ)Z 1=X +Y 的正概率点为0,1,2,3.因为。
概率论与数理统计创新案例
概率论与数理统计创新案例“概率论与数理统计”是一门描述现实世界动态变化的学科,有着诸多的理论、方法和技术,被广泛应用于社会管理、工商企业、科技研究等领域。
今天,“概率论与数理统计”的“创新案例”也是一个主要研究方向,许多学者投入了大量的时间和精力,为我们介绍不同的实践经验和创新案例。
比如,在“概率论与数理统计”领域,我们可以利用“核心贡献分析”和“概率模型”来讨论产品发布、市场策划、游戏设计等活动的有效性。
我们可以利用“多变量分析”方法,研究网络安全测试、建筑设计、交通规划等活动。
还可以利用“统计技术”,讨论医学研究、金融分析、投资决策等活动的有效性和经济性。
此外,我们还可以利用“模拟技术”,讨论公司战略、政府政策、国际贸易等活动,把握其发展趋势和有效性。
另外,在最近几年,“概率论与数理统计”领域又出现了新的应用,例如“大数据分析”,可以用来解决社会安全、宏观经济、资源管理等重大问题,还可以利用“机器学习”技术解决计算机视觉、自然语言处理等问题。
最后,“概率论与数理统计”还涉及到疫情预测、金融风险识别、温室气体减排等重大社会问题,因此,具有重大意义和广泛影响。
“概率论与数理统计”的创新案例在不断发展,也受到越来越多的关注。
比如,高校经常会提供“概率论与数理统计”前沿研究、实验室实践、实战分析等课程,以便让学生受益;在社会上,越来越多的企业垂直领域也开始采用“概率论与数理统计”分析技术,提高了生产效率和服务质量;在政府部门,各级机构也开始采用“概率论与数理统计”方法和技术来解决社会和经济的重大挑战。
总之,“概率论与数理统计”一直以来都受到社会的广泛关注,它不仅可以用于企业、政府领域,而且可以用于科技研究、金融投资等多个领域。
未来,“概率论与数理统计”的创新案例将继续发挥重要作用,给我们带来更多的意义。
在此基础上,更多的学者和机构将继续努力,为“概率论与数理统计”的发展做出更大的贡献。
概率论与数理统计案例
概率论与数理统计案例案例背景在概率论与数理统计这个领域中,我们可以通过案例分析来更好地理解和应用所学的理论知识。
本文将通过介绍一个实际案例来探讨概率论与数理统计的应用。
案例介绍假设某个电商平台希望在销售季节到来之前预测某款商品的销售量,以便做好库存管理,制定营销策略和预测盈利情况。
该电商平台采集了过去一年的销售数据,并希望通过概率论与数理统计方法来预测未来的销售量。
数据收集该电商平台从过去一年的销售数据中获取到了每天该商品的销售量。
数据包括商品编号、销售日期和销售数量。
为了简化问题,我们仅考虑某一款商品的销售情况。
数据预处理在进行数据分析之前,首先对数据进行预处理。
预处理包括去除异常值、缺失值处理以及数据归一化等。
对于销售数量这个变量,我们可以先检查是否存在异常值,如果存在则进行删除或修正。
然后,我们需要处理可能存在的缺失值,可以使用均值填充或者删除缺失值较多的样本。
最后,为了进行统计分析,需要将数据进行归一化处理,例如使用z-score标准化方法。
数据分析在数据预处理完成后,我们可以开始进行数据分析了。
首先,我们可以计算该商品的每日平均销售量,并进行可视化展示。
通过对平均销售量的观察,我们可以初步判断销售量的分布情况。
平均销售量分布我们可以绘制柱状图来展示每天销售量的分布情况。
柱状图可以展示销售量的频数分布,帮助我们了解销售量的区间和分布特征。
同时,可以计算平均值和标准差来描述销售量的集中趋势和变异程度。
时间序列分析在考察销售量整体情况后,我们还可以进行时间序列分析。
时间序列分析可以帮助我们了解销售量的趋势和季节性变动。
通过绘制时间序列图和计算季节指数,我们可以确定销售量是否存在明显的趋势和周期性。
模型建立与预测在了解销售量的分布和规律后,我们可以基于概率论与数理统计的方法建立模型来预测未来的销售量。
随机游动模型随机游动模型是一种常用的时间序列模型,用于描述一系列随机变量的演化过程。
在本案例中,我们可以考虑用随机游动模型来预测未来的销售量。
概率论与数理统计26
五.设随机变量 X 的分布律为
P(X
k)
(b )k
a
,k
0,1,2,, 其 中b,
0
是
k!
已知常数,则a __e__b__ .
FX
x
0.5e x
1
0.5e
x
x0 x0
X 2的概率密度_______ .
0
y0
fY
y
2
1
y
e
y
y0
三.设随机变量 X 服从参数为(2,P)的二项分布,
随机变量 Y 服从参数(3,P)的二项分布,若
P{ X
1}
5 ,则P{Y
1}
19
____ .
9
27
四.设 X ~ N (2, 2 ),且P(2 X 4) 0.3, 则P( X 0) _0_._2__ .
解:将X所取的n个值按从小到大的顺序 排列为:
x(1) x(2) … x(n)
x(k) x< x(k+1)时,F(x)= P(X x)=k/n,
x x(n)时,F(x)=P(X x)=1
例2 X具有离散均匀分布,即 P(X=xi )=1/n, i=1,2,…,n,求X的分布函数. 于是得
0,
第二章 自测题
一.随机变量 X 具有以下的分布律:
X
--2
0
2
3
P 0.2 0.2 0.3 0.3
则Y X 2 的分布律为___Y__ . 0
4
9
P 0.2 0.5 0.3
二.已知随机变量 X 的概率密度为
f X ( x) Ae|x|, x ,系数A __0_._5__;X 的分
布函数FX ( x) _____;Y
概率论与数理统计案例
概率论部分:案例1 邮局开设多少服务窗口合理案例2 国家邮政局发行贺年(有奖)明信片的利润计算案例3 彩民获奖的概率问题案例4 人寿保险问题案例5 免费抽奖问题案例6 双色球彩票中奖概率的理论计算与验证案例7 公交大巴车门高度如何设计案例8 怎样由脚印长度估计罪犯身高案例9 生日问题案例10 排队等待问题案例11 传送带效率问题案例12 商品订货案例13 交货时间为随机变量的存贮模型。
案例14 轧钢问题续集案例15 销售量为随机的存储模型(报童卖报问题)案例16 到货时间为随机的存储模型(报童卖报问题)案例17 随机性人口模型案例18 捕鱼问题案例19 足球门的危险区域案例20 利用蒙特卡洛方法(随机模拟)计算积分统计部分案例21 计算常用描述性统计量,绘制常用统计图案例22 卡方分布问题:案例23 工程师的建议是否应采纳案例24 化妆品销售量的预测案例25 假设检验(配对样本的t检验,本题目源于2012年全国大学生数学建模竞赛A题)案例26 气候预测案例27 蠓虫的分类模型案例1 邮局开设多少服务窗口合理某居民区有n 个人,设有一个邮局,开m 个服务窗口,每个窗口都在办理所有业务。
m 太小则经常排长队。
m 太大又不经济。
假定在每一指定时刻,这n 个人中每一个是否去邮局是独立的。
每个人在邮局的概率都是p 。
现要求“在营业中任一时刻每个窗口的排队人数(包括正在被服务的那个人)不超过s ”这个事件的概率不小于α(一般取95.090.0,80.0或=α)则至少需开设多少窗口? 利用伯努利分布解决这个问题 设事件),,(个人在邮局办事在指定时刻恰有sm k k A k ⋯==2,1,0}{由题设条件知k n k k n k p p C A P --=)1()(由于sm A A A A ,,,,210⋯为两两互斥事件。
故∑∑=-==≥-===smk k n kk n smk k smk k p p C A P A P s P 0)1()()()(α每个窗口人数都不超过找一个最小的自然数m ,使上面不等式成立。
概率论与数理统计__典型例题及其分析
概率论与数理统计 典型例题及其分析第三章 多维随机变量及其分布Y ⑴ 求,a b 应满足的条件; ⑵ 若X 与Y 相互独立 ,求 a,b 的值. 【思路】 先利用联合分布律的性质1ijijp=∑∑确定a,b 应满足的条件,再利用独立性的定义来求出a 与b. 【解】⑴ 因为1ij ijp =∑∑,所以11111,84248b a +++++= 因此 11.24a b += ⑵ 由于 X 与Y 相互独立,即对所有,i j x y 有 ()()(),,i j i j P X x Y y P X x Y y ===== 于是 ()()()112,121,46a P X Y P X Y a a ⎛⎫⎛⎫=======++⎪⎪⎝⎭⎝⎭解得 112a =或1.2a =同理 ()()()131,212,88b P X Y P X Y B b ⎛⎫⎛⎫=======++ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭解得 18b =或3.8b = 再由11.24a b +=知 13,128a b == 【解毕】 【技巧】 由于X 与Y 的独立性,故对所有的,i j x y 应有()()(),,i j i j P X x Y y P X x Y y ===== 因此,我们可在联合分布律表中找到几个比较容易计算的值来分别确定分布律中的参数,例如()13,1,24P X Y ===而()()1131,66P X Y a ⎛⎫===∙+ ⎪⎝⎭可求得1;12a =又()13,2,8P X Y ===而18求得3.8b =这种参数的确定方式,需要读者熟练掌握. 例3.2.2 (1999年考研题)设随机变量X 与Y 相互独立 ,下表列出了二维随机变量(),X Y 的联合分布律及关于X 和关于Y 的边缘分布律中的部分数值,试将其余数值填入表中的空间处:- 62 -j【思路】 利用边缘分布律的求法及独立性来进行,例如,从11,86p +=求得11,24p =再利用独立性知1111.6p p =⨯从而知11,4p =等等. 【解】 利用;i ij jij jip p pp ==∑∑以及 1i jijp p==∑∑ 与独立性 ij i j p p p =. 求解空格内的数值,故11111111111,,68246p p p p p =-===⨯即11,4p =又由121,p p +=可得2131.44p =-= 反复运用上列公式,可求得 1322232313111,,,,.128423p p p p p ===== j例3.2.3 (1999年考研题)已知随机变量1X 和2X 的概率分布分别为 1x -1 0 1 2x 0 1 与 P111 424 P 1122, 而且()120 1.P X X ==求1X 和2X 的联合分布;问: ⑴ 1X 和2X 是否独立? ⑵ 为什么? 【思路】 已知1X 和2X 的边缘分布,一般是不能确定1X 和2X 的联合分布的,但题中给了一附加条件()120 1.P X X ==因此就要从条件入手加以分析,再利用边缘分布与联合分布的关系,就可求解此题了.独立性的判断是比较简单的.【解】⑴ 由()120 1.P X X ==知()1200,P X X ≠=即()()12121,11,10.P X X P X X =-===== 于是1X 和2X 的联合分布有如下结构:1j p 从而利用边缘分布律与联合分布律的关系知()()()1121211,01,1,P X P X X P X X =-==-=+==即 1110,4p +=从而得111.4p = 同理可知31222111,,0.p p p ===故1X 和2X 的联合分布律为1j p ⑵ 由以上结果知 ()120,00,P X X === 而 ()()12111000.224P X P X ===⨯=≠ 可见,1X 与2X 不独立. 【技巧】先.将边缘分布的数据以及由条件()1201P X X ==中对应数据填入表中,得到联合分布律表的基本结构,再来求其余ij p 的值,是对解离散型随机向量的基本技巧.按独立性的要求,可以检验1X 与2X 是否独立,特别对不独立的说明只需找出一对(),i j x y ,使ij i j p p p ≠即可.例3.2.4 将两封信投入3个编号为1,2,3的信箱,用,X Y 分别表示投入第1,2号信箱的信的数目,求(),X Y 的边缘分布律,并判断X 与Y 是否独立.【思路】 首先确定(),X Y 的所有可能取值,并用古典概型求出取相应值的概率,即可得到(),X Y 的联合分布律,剩下的问题也就迎刃而解了.【解】 将2封信投到3个信箱的总投法239,n ==而X 和Y 的可能取值均为0,1,2,于是- 64 -()0,0P X Y P ===(两封信都投入第3号信箱)=1;9()1,0P X Y P ===(两封信中一封投入第1号信箱,另一封投入第3号信箱)11212.99C C == 同理可得:()()220,1;1,1;99P X Y P X Y ====== ()()()1,22,12,20.P X Y P X Y P X Y ========= 这样,可得(),X Y 的联合分布律,又由于()()()()22,,0,1,2,,,0,1,2.i i P X k P X k Y i k P X k P X i Y k k ============∑∑故所求的分布律为X 的边缘分布律在表中的最后一列,Y 的边缘分布律在表中的最后一行. 由于()10,09P X Y ===,而()()44100,999P X P Y ===⨯≠故X 与Y 不独立. 【解毕】 【技巧】 二维离散型随机变量的联合分布律,在实际问题中可用事件的乘机(交)的概率求得,此时概率的乘法公式是十分常用的计算技巧. 例3.2.5 设(),X Y 服从区域(){}2,:01D x y y x =≤≤-上的均匀分布,⑴ 写出(),X Y 的联合密度函数;⑵ 求X 和Y 的边缘密度函数; ⑶ 求概率()2P Y X ≥.【思路】 先画出区域D 的图形,再按上面的解法来求解. 【解】 (1)由于区域D 是由曲线21y x =-和0y =所围成的(如图3.2.1所示),其面积为()12141.3D x dx -=-=⎰ 所以(),X Y 的联合密度为()23,01,40, y xf x y ⎧≤≤-⎪=⎨⎪⎩其他图3.2.1⑵ X 的边缘密度函数为()()()()2120331,11,11,440, 0, x X x x dy x f x f x y dy -+∞-∞⎧⎧⎪--<<⎪-<<===⎨⎨⎪⎪⎩⎩⎰⎰其他其他 而Y 的边缘密度函数为()()3,011,40, 0, Y dx y y f y f x y dy +∞-∞⎧<<⎪<<===⎨⎪⎪⎩⎩⎰其他其他 ⑶ 记(){}2,:G x y y x =≥,则G D ⋂为图3.2.2阴影部分,从而()()()()2221,,33 .442Gx G Dx P Y X P X Y G f x y dxdydxdy dxdy -⋂≥=∈====⎰⎰⎰⎰⎰【寓意】 本题要求熟悉二维均匀分布和计算边缘密度及概率的基本方法,求这些问题的技巧读者应牢牢掌握,最关键的问题是激发呢区间和积分区域的确定. 图 3.2.2例3.2.6 设二维随机变量(),X Y 的概率密度为 (), 0,,0, Ay Ae x y f x y -⎧<<=⎨⎩其他⑴ 确定常数A ;⑵ 求随机变量X 的密度()X f x ;⑶ 求概率()1P X Y +≤. (后二问为1992年考研题) 【解】⑴ 记D 为(),f x y 的零区域,即 (){},:0D x y x y =<< 其图形如图3.2.3所示.由联合密度的性质得(),1f x y dxdy +∞+∞-∞-∞=⎰⎰,从而有()01, .AyAyDxI f x y dxdy Aedxdy dx Ae dy A+∞+∞+∞+∞---∞-∞====⎰⎰⎰⎰⎰⎰ 因此,A=1. ⑵ X 的边缘密度为 ()(), 0, 0,0, 00, 0yx X x e d yx e x f x f x y dy x x +∞-+∞--∞⎧>⎧>⎪===⎨⎨≤⎩⎪≤⎩⎰⎰⑶ 设(){},:1G x y x y =+≤,则D G ⋂如图3.2.4所示.故()()1112121, 12.xyyGD GxP X Y f x y dxdy edxdy dx e dy e e -----⋂+≤====+-⎰⎰⎰⎰⎰⎰- 66 -图 3.2.3 图3.2.4【技巧】 在利用(),1f x y dxdy +∞+∞-∞-∞=⎰⎰确定(),f x y 中的常数时,若(),0f x y ≠的区域为D ,则只需用(),1Df x y dxdy =⎰⎰就可以了.例3.3.1 设(),X Y 的联合分布律为求:⑴ 常数a; ⑵ 联合分布函数在点31,22⎛⎫⎪⎝⎭处的值31,;22F ⎛⎫ ⎪⎝⎭ ⑶ ()1|0.P X y ==【解】⑴ 由联合分布律的性质1ij ijp =∑∑知 1111,446ij ijp a ==+++∑∑ 求得1.3a =⑵(),X Y 的联合分布函数(),F x y 在点31,22⎛⎫⎪⎝⎭处的值 ()()3131111,,1,11,0.2222442F p X Y P X Y P X Y ⎛⎫⎛⎫=≤≤===-+===+= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⑶ ()()()11,0341|0.110743P X Y P X Y P X ========+ 【解毕】 【技巧】 求联合分布函数(),F x y 时,只需把取值满足,i j x x y y ≤≤的点(),i j x y 的概率ij p 找出来,然后求和就可以了,值得注意的是不要有遗漏.而求条件分布律时的关键是将其边缘分布求出即可,而边缘分布律的求法在前节已反复强调过多次.例3.3.2 已知随机变量X 和Y 联合概率密度为 ()4, 01,01,,0, xy x y f x y ≤<≤<⎧=⎨⎩其他求⑴ 条件密度()||X Y f x y 及()||;Y X f y x ⑵ X 和Y 的联合分布函数(),F x y .(第二问为1995年考研题) 【思路】 根据条件密度的定义,我们首先要求出X 与Y 的边缘密度,然后再来求条件密度.而联合分布函数的求法是一个较为繁琐的工作,需要分区域讨论,这些区域不能遗漏. 【解】⑴ 由于X 的边缘密度为 ()()104, 012, 01 ,0, 0, X x y d yx x x f x f x y dy +∞-∞⎧≤<≤<⎧⎪===⎨⎨⎩⎪⎩⎰⎰其他.其他同理,有 ()()2, 01,,0, Y y y f y f x y dx +∞-∞≤<⎧==⎨⎩⎰其他故当01y <<时,()Y f y >0,且 ()()()|4, 01,,2|0, X Y Y xyx f x y yf x y f y ⎧≤<⎪==⎨⎪⎩其他从而,在{}Y y =条件下,X 的条件密度为 ()|2, 01,01,|0, X Y x x y f x y ≤<<<⎧=⎨⎩其他同样可得,在{}X x =条件下,Y 的条件密度为 ()|2, 01,01,|0, Y X y y x f y x ≤<<<⎧=⎨⎩其他⑵ 对联合分布函数()(),,F x y P X x Y y =≤≤要分区域讨论.对于0x <或0y <,有 ()(),,0;F x y P X x Y y =≤≤= 对于01,01,x y ≤<≤<有 ()2200,4;yx F x y uvdudv xy ==⎰⎰对于1,1x y ≥≥,有 (),1;F x y = 对于1,01,x y ≥≤<有 ()()2,1,;F x y P XY y y =≤≤= 对于1,01,y x ≥≤<有 ()()2,,1;F x y P X x Y x =≤≤= 从而,X 和Y 的联合分布函数为 ()22220, 00,01,01,,, 01,1,, 1,01,1, 1,1x y x y x y F x y x x y y x y x y<<⎧⎪≤<≤<⎪⎪=≤<≤⎨⎪≤≤<⎪≤≤⎪⎩或【技巧】 由于本题中,X 与Y 的地位完全平等,因此,在求条件密度时,只需求出一个,另一个用对- 68 -称性即可得到,此对称性在(),F x y 中也有很好的体现,对称性的利用也经常是我们解决数学问题的一种技巧,另外,在求(),X Y 的分布函数时,一定要牢牢记住它的定义:()(),,.F x y P X x Y y =≤≤对一切,x y 都要讨论,它是一个分区域函数,不同值的定义范围一定要证明. 例3.4.1 设二维随机变量(),X Y 的概率密度函数为 ()()2,01,0,,0, ky x x y x f x y ⎧-≤≤≤≤=⎨⎩其他试求常数k ,并问X 与Y 是否相互独立?【思路】 常数k 的确定仍是利用联合密度的性质,而独立性质的判断只须验证是否成立()()(),,X Y f x y f x f y =为此,首先要求出X 与Y 的边缘密度()X f x 与()Y f y .【解】 由联合密度的性质知()()()1010151,22,24xx y f x y dxdy ky x dxdy k dx x ydy k +∞+∞-∞-∞≤≤≤≤==-=-=⎰⎰⎰⎰⎰⎰ 所以,24.5k =(),X Y 关于X 的边缘密度为()()()()2024122, 012, 0 1,550, 0, x X x ydy x x x x f x f x y dy +∞-∞⎧⎧-≤≤-≤≤⎪⎪===⎨⎨⎪⎪⎩⎩⎰⎰其他.其他而(),X Y 关于Y 的边缘密度为()()()()122412, 01,34,01,52,50, 0, Y y ydx y y y y y x f y f x y dx +∞-∞⎧⎧≤<-+≤≤⎪⎪-===⎨⎨⎪⎪⎩⎩⎰⎰其他其他 很明显,当01,0,x y x <<<<时,有 ()()(),,X Y f x y f x f y ≠ 所以X 与Y 不互相独立. 【注】本例中,(),X Y 的联合密度(),0f x y ≠的区域是三角形区域(){},:01,0D x y x y x =≤≤≤≤.虽然(),f x y 在D 上可表达成分离变量形状 ()()()12,f x y kg x g y =,这里,()12,g x x =-()2.g y y =但需要注意的是,只有当D 为矩形区域(){},:,D x y a x b c y d =≤≤≤≤(包括全平面、半平面等)时,()()()12,f x y kg x g y =才是使X 与Y 相互独立的充要条件.从而本题中X 与Y 不是相互独立的.如果(),X Y 的联合密度改为()()~~2,01,01,,0, k y x x y f x y ⎧⎪-≤≤≤≤=⎨⎪⎩其他则此时,X 与Y 必相互独立.例3.4.2 设X 和Y 是两个相互独立的随机变量,X 服从区间()0,1上的均匀分布,Y 服从参数12λ=的指数分布,求a 的二次方程220a Xa Y ++=有实根的概率.【思路】 方程220a Xa Y ++=有实根当且仅当2440,X Y ∆=-≥故本题是求概率()2P X Y ≥,而要计算此概率必须知道X 与Y 的联合密度,因此 首先必须根据题中独立性的假定求出(),.f x y【解】 有题设知,X 与Y 的概率密度分别为 ()1 010, X x f x <<⎧=⎨⎩,其他. 和 () 00, y 0Y x f y ⎧>⎪=⎨⎪≤⎩y-21e 2.由于,X Y 相互独立,故X 与Y 的联合密度为 ()()(), 01,0,0, X Y x y f x y f x f y ⎧<<>⎪==⎨⎪⎩y-21e 2其他又因为方程220a Xa Y ++=有实数当且仅当2440,X Y ∆=-≥故所求概率为()()()()2221120000101, 1 1110.x x yx y x y P X Y f x y dxdy dxdy dx dy dx dx ≥≥<<>⎛⎫≥====- ⎪ ⎪⎝⎭=-=Φ-Φ⎤⎦⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰22y y x ---222x -211e e e 22e而()()10,10.8432Φ=Φ=(查正态分布表),故方程220a Xa Y ++=有实根的概率为0.1448. 【技巧】 本题是二维连续型随机变量的综合题,要求读者熟悉均匀分布,指数分布的定义,掌握独立性和概率计算的基本方法,知道怎么利用独立性构造联合分布.同时,要求大家在计算形如2-Ax e的积分时,如何应用正态分布的性质和特征,这种计算技巧,在概率论、微积分中是常用的.例3.4.3 一电子仪器由两个部件构成,以X 和Y 分别表示两部件的寿命(单位:千小时),已知X 和Y 的联合分布函数为 ()()0.50.50.51,0,0,,0, x y x y e e e x y F x y -+--⎧--+≥≥⎪=⎨⎪⎩其他⑴ 问X 和Y 是否独立; ⑵ 求两个部件的寿命都超过100小时的概率.α【解】 (方法1)直接利用分布函数计算. ⑴ X 与Y 的边缘分布函数分别为()()0.51, 0,,0, 0.x X e x F x F x x -⎧-≥=+∞=⎨<⎩ 与 ()()0.51, y 0,,0,y 0.y Y e F y F y -⎧-≥=+∞=⎨<⎩ 故有 ()()(),, ,,X Y F x y F x F y x y =-∞<<+∞ 从而,X 与Y 相互独立. ⑵ 由于X 与Y 相互独立,故- 70 -()()()()()()()0.050.050.10.1,0.10.10.110.110.1 10.110.1 .x y P X Y P X P Y P X P Y F F eeeα---=>>=>>=-≤-≤⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎡⎤=--==⎡⎤⎣⎦⎣⎦(方法2)利用概率密度进行计算.⑴ 以(),f x y ,()(),X Y f x f y 分别表示(),,,X Y X Y ,的概率密度,则()()()0.5,0.25, 0,0,,0, x y F x y e x y f x y x y -+⎧∂≥≥⎪==⎨∂∂⎪⎩其他. ()()0.50.5,0,,0, x X e x f x f x y dy +∞--∞⎧≥==⎨⎩⎰其他. ()()0.50.5,0,,0, y Y e y f y f x y dx +∞--∞⎧≥==⎨⎩⎰其他. 由()()(),, (,)X Y f x y f x f y x y =-∞<<+∞知X 与Y 独立. ⑵()()0.50.10.10.10.1,0.10.25.x y P X Y dy edx e α+∞+∞-+-=>>==⎰⎰ 【解毕】【技巧】 用分布函数和概率密度均可以判定随机变量的独立性,具体应用哪种方法要依题而定.一般较为常用的是概率密度的方法,但本题中用前一方法反而简单些.在本题的计算时,读者要注意X 与Y 的对称性,不必重复计算,另外,利用分布函数(),F x y 的性质也可以直接计算出α,即()()()()()0.10.1,0.1,0.1,,0.10.1,0.1.P X Y F F F F e α-=>>=+∞+∞-+∞-+∞+=例3.5.1 设二维随机变量的联合分布律为求:(1)1;Z X Y =+(2)2Z X Y =(3)3;Z Y=(4)()4max ,Z X Y =的分布律 【思路 】 思路与一维离散型随机变量的函数的分布律的计算类似,注意上面介绍的技巧.【解】 我们将(),i j x y 的取值与取这些值的概率以及要计算的所有随机变量的函数()1,2,3,4k Z k =的Y X Y从而得到:(1)1Z X Y =+的分布律为(2)2Z X Y =的分布律为 Y(3)3XZ=的分布律为(4)()4,Z max X Y =分布律为【注】(1)二维离散型随机变量的函数的分布律的计算是有一定的方法可循的,读者在利用上述方法计算时要搞清楚它的背景.在求XY的分布律时,注意要求()00.P Y =≠ (2)如果已知X 与Y 独立,且X 与Y 的分布律给定时,求(),Z g X Y =的分布律的方法是:首先利用独立性构造出X 与Y 的联合分布律表,然后再按本题类似的技巧处理. 例3.5.2 (1987年考研题)设随机变量X 与Y 相互独立,其概率密度函数分别为()1,01,0, X x f x ≤≤⎧=⎨⎩其他.和 (), 0,0, y 0y Y e y f y -⎧>=⎨≤⎩. 求随机变量2Z X Y =+的概率密度函数. 【思路】 这是计算两个独立随机变量和的概率密度的典型题,可有两种解法,一是通过2Z X Y =+的分布函数来求解.另一是利用卷积公式来计算. 【解】 (方法1)分布函数法.因为,X Y 相互独立,所以(),X Y 的联合概率密度函数为()()(), 01,0,,0, y X Y e x y f x y f x f y -⎧≤≤>==⎨⎩其他.故2Z X Y =+的分布函数为 ()()()22,.Z X Y ZF z P X Y Z f x y dxdy +≤=+≤=⎰⎰记(),0f x y ≠的区域为(){},:01,0D x y x y =≤≤>,积分区域为(){},:2,G x y X Y Z =+≤于是().y Z D GF z e dxdy -⋂=⎰⎰为此,考虑区域D G ⋂的情形.① 当0z ≤时,D G ⋂≠∅(见图3.5.1),于是,()0.Z F z = ② 当02z <≤时,D G ⋂为图3.5.2中的阴影部分,于是()()()22220111.2z xyyx z z Z D GF z e dxdy dxe dy e dx z e ππ-----⋂===-=-+⎰⎰⎰⎰⎰图3.5.1 图3.5.2当2z >时,D G ⋂为图3.5.3中的阴影部分,于是()()1220111.2z xyy z Z D GF z e dxdy dxe dy e e ----⋂===--⎰⎰⎰⎰所以,随机变量2Z X Y =+的概率密度为 ()()()()'20, 0,11, 02,211, 2.2z z z zz f z F z e z e e z --⎧⎪≤⎪⎪==-<≤⎨⎪⎪->⎪⎩(方法2)卷积公式法.若记2W X =,为求W 的密度函数,我们先考虑W 的分布函数()()()()2220, 0,, 02,21, 2.W wXw F w P WwP Xw P X w w f x d x w w-∞⎛⎫=≤=≤=≤⎪⎝⎭≤⎧⎪⎪==<≤⎨⎪>⎪⎩⎰故W 的概率密度为()1, 02,20, W w f w ⎧<≤⎪=⎨⎪⎩其他.图3.5.3因为,X Y 相互独立,所以W 与Y 也相互独立,从而2Z X Y W Y =+=+的概率密度可按卷积公式计算,即 ()()()z W Y f z f wf z wd w+∞-∞=-⎰为使被积函数非零,则必须满足条件 02,0,w z w <≤⎧⎨->⎩ 即 02,.w w z <≤⎧⎨<⎩ 从而,分情况讨论:① 若0,z ≤则{}{}02,w w z <≤⋂<=∅于是 ()0;z f z = ② 若02,z <≤则 {}{}{}020,w w z w z <≤⋂<=<<故 ()()()0111;22zz w zz f z e dw e ---==-⎰ ③ 若2z >,则{}{}{}020,w w z w z <≤⋂<=<<故 ()()()220111.22z w z z f z e dw e e ---==-⎰ 综上知 ()()()20, 0,11, 02,211, 2.2z z zz f z e z e e z --⎧⎪≤⎪⎪=-<≤⎨⎪⎪->⎪⎩【技巧】 这类问题的求解,主要工作量是求分段函数的积分和积分上、下限的确定,希望读者仔细体会此题求解的方法,得到举一反三的效果.第一种分布函数的方法是通常的方法,第二种卷积公式法仅适用随机变量和的情形.其实,对两随机变量和的线性组合,我们也有如下推广的卷积公式:设(),X Y 的联合概率密度为(),f x y ,则()0,0Z aX bY a b =+≠≠的概率密度为()11,,.z z ax z by f z fx dx f y dy b b a a +∞+∞-∞-∞--⎛⎫⎛⎫== ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎰⎰不妨用此公式去验证一下本题的结论. 例3.5.3 设二维随机变量(),X Y 的概率密度函数为 ()(), 0,0,,0, x y ex y f x y -+⎧>>⎪=⎨⎪⎩其他求Z X Y =-的概率密度. 【思路】 用分布函数法.【解】 显然,当0z ≤时,有 ()()()0;z F z P Z z P X Y z =≤=-≤= 当0z >时,有 ()()()()()00,.x y z x y zx y zy F z P Z z P X Y z f x y dxdy e dxdy -+-≤-≤>>=≤=-≤==⎰⎰⎰⎰此积分的积分区域如图3.5.4所示.因此,化此重积分为累次积分,得()()()()03331112221.z x zx zx y x y z zx zz z z z z F z dxedy dxedye e e e e ++∞+-+-+------=+⎛⎫=-++- ⎪⎝⎭=-⎰⎰⎰⎰所以有 ()1, 00, 0.z Z e z F z z -⎧->=⎨≤⎩从而Z X Y =-的概率密度为()(), 0,0, 0.z Z Z e z df z F z dz z -⎧>==⎨≤⎩ 图3.5.4 【寓意】 本题考查的是给定(),X Y 联合概率密度的条件下,求X 和Y 的函数的分布函数,关键是对二重积分确定其积分区域.例3.5.4 设二维随机变量(),X Y 服从取区域(){},:0,0D x y x a y a =<<<<上的均匀分布,试求:(1)XZ Y=的概率密度;(2)()max ,M X Y =的概率密度. 【思路】 利用分布函数法来处理,先分别求出Z 和M 的分布函数,然后再求导.【解】 (1)由于(),X Y 的概率密度为 ()21, 0,0,,0, x a y a f x y a ⎧<<<<⎪=⎨⎪⎩其他故当0z <时,()0.Z X F z P Z Y ⎛⎫=≤=⎪⎝⎭而当01z <<时,有()()201,.2zya Z xz yX z F z P z f x y dxdy dy dx Y a ≤⎛⎫=≤=== ⎪⎝⎭⎰⎰⎰⎰当1z ≥时,有 ()()2011,1.2a aZ xx z yzX F z P z f x y dxdy dx dy Y a z≤⎛⎫=≤===- ⎪⎝⎭⎰⎰⎰⎰从而XZ Y =的概率密度为 ()()20, 0,1, 0<z<1,21, 1.2Z Z z d f z F z dz z z<⎧⎪⎪==⎨⎪⎪≥⎩(2)由于 ()21, 0,0,,0, x a y a f x y a ⎧<<<<⎪=⎨⎪⎩其他故 ()()1, 0,,0, X x a f x f x y dy a+∞-∞⎧<<⎪==⎨⎪⎩⎰其他. ()()1, 0,,0, Y y a f y f x y dx a +∞-∞⎧<<⎪==⎨⎪⎩⎰其他.从而,X 与Y 相互独立,且均服从()0,a 上的均匀分布,故对()max ,M X Y =的分布函数有()()()()()()()()()22max ,,, 0,0, M X Y F z P M z P X Y z P X z Y z P X z P Y z z z a F z F z a =≤=≤=≤≤=≤≤⎧<<⎪==⎨⎪⎩其他,.由此得()max ,M X Y =的概率密度为 ()()22, 0<z<a,0, .M M zd f z F z adz ⎧⎪==⎨⎪⎩其他 【注】 此题时考查对随机变量的商及极值函数的分布的计算,其中的关键仍然时积分区域的确定.当然,商运算等也已有现成的公式,我们在此一并介绍给读者.若(),X Y 的联合密度为(),f x y ,则有()()()()()()(),; ,;11,; ,.X Y X YXY X Y f z f x z x dx f z f x x z dx z f z f x dx f z f zy y dy x x y +∞+∞+--∞-∞+∞+∞-∞-∞=-=-⎛⎫== ⎪⎝⎭⎰⎰⎰⎰综例3.6.1 在10件产品中有2件一等品,7件二等品和1件次品,从10件产品中不放回地抽取3件,用X 表示其中的一等品数,Y 表示其中的二等品数.求:(1)(),X Y 的联合分布律;(2),X Y 的边缘分布律;(3)X 和Y 是否独立; (4)在 0X =的条件下,Y 的条件分布律.【解】 ⑴ 依题设知X 只能取0,1,2,Y 只能取0,1,2,3.显然,当2i j +<或3i j +>时,有 (),0.P X i Y j ===当23i j ≤+≤时,由古典概率知 ()()3271310,0,1,2,0,1,2,3.i j i j C C C P X i Y j i j C --===== 将这些一一计算并列表后,即得(),X Y 的分布律的具体表示. ⑵ ,X Y 的边缘分布律也列于分布律表中,具体形式如下:⑶ 而()()000,120P X P Y ===≠因此,X 与Y 不相互独立. ⑷ 在0X =的条件下,Y 的条件概率为 ()()()0,|0,0,1,2,3.0P X Y j P Y j X j P X =======因此Y 的条件分布律如下:【寓意】本例时二维离散型随机变量的综合题,首先要求读者了解如何用古典概型来求解相关的概率,进而考查联合分布律与边缘分布律的关系及独立性的判别,条件分布律的计算只需知道条件概率的定义便可给出.综例 3.6.2 设12,34,,ξξξξ独立同分布,且 ()()00.6,10.4,1,2,3,4.i i P P i ξξ=====(第一问为1994年考研题)求:(1)行列式1234ξξξξξ=的概率分布;(2)方程组112231420,0x x x x ξξξξ+=⎧⎨+=⎩ 只有零解的概率.【思路】 要求行列式ξ的分布律,先要将ξ的所有可能取值找到,然后利用独立性将取这些值的概率计算出来,而第二问就是求系数行列式0ξ≠的概率. 【解】(1)记114223,,ηξξηξξ==则 142312ξξξξξηη=-=-由于12,34,,ξξξξ相互独立,故12,ηη也相互独立,且12,ηη都只能取0,1两个值,而()()()()()122323111,1110.16,P P P P P ηηξξξξ==========()()120010.160.84.P P ηη====-= 随机变量12ξηη=-有3个可能取值-1,0,1,易见()()()()121210,1010.840.160.1344,P P P P ξηηηη=-=======⨯= ()()()()121211,0100.160.840.1344,P P P P ξηηηη========⨯= ()()()01110.7312.P P P ξξξ==-=--== 于是行列式ξ的概率分布为(2)由于齐次方程 112231420,0.x x x xξξξξ+=⎧⎨+=⎩ 只有零解的充要条件是系数行列式不为0,故此题就简化为求概率 ()()01010.73120.2688.P P ξξ≠=-==-=【技巧】 本题实质上是求多维离散型随机变量的函数分布的问题,通过引入变量12,ηη将其化为二维随机变量函数分布问题,问题的解决最关键的是用到了独立性的性质:若随机变量12,,,n ξξξ相互独立,则()112,,,m g ξξξ与()212,,,m m n g ξξξ++也相互独立.综例3.6.3 设随机变量(),X Y 服从(){}22,:0,1D x y y xy =≥+≤上的均匀分布,定义随机变量,U V如下:0, 0,1, 0,2, .X U X Y X Y <⎧⎪=≤<⎨⎪≥⎩0, 3,1, 3.XV X⎧≥⎪=⎨<⎪⎩ 求(),U V 的联合概率分布,并计算()0.P UV ≠【思路】 写出(),U V 的所有可能取值,并利用均匀分布的特征计算其取值的概率.【解】 由题设知,(),X Y 的联合密度函数为 ()()()2, ,,,0, ,.x y D f x y x y D π⎧∈⎪=⎨⎪∉⎩(),U V 有6个可能取值:()()()()()0,0,0,1,1,0,1,1,2,0和()2,1.由,U V 的定义知()()()()()()()()000,0,1,0,1,10,021, .4AOC BCE x yx yP U V P P U V P P U V P X Y X P X Y S f x y dxdy dxdy S π≤<≤<===∅===∅===≤<<=≤<====⎰⎰⎰⎰扇其中,AOC S 扇和BCE S 分别表示图3.6.1中扇形AOC 与半圆BCE 的面积.同理有()()()()()()()()()10,10,0 ,212,0, ,612,1,.12BCE BCE AOF BCE S P U V P X X P X S S P U V P Y X X P X S S P U V P Y X X P Y X S ===<<=<=====≤≥=≥=====≤≥=≤<==扇COE 扇BOF 扇所以,(),U V 的联合概率分布为图 3.6.1从而 ()()()01,12,1.4123P UV P U V P U V ≠===+===+= 【技巧】 本题是求连续型随机变量的离散值函数的分布问题,解题过程中巧妙地应用了均匀分布的性质从而简化了计算.综例3.6.4 设随机变量(),X Y 的联合概率密度为 (), 0,,0, .y cxe x y f x y -⎧<<<+∞=⎨⎩其他⑴ 求常数c; ⑵ X 与Y 是否独立?为什么? ⑶ 求()()|||,|X Y Y X f x y f y x ; ⑷ 求()()1|2,1|2;P X Y P X Y <<<= ⑸ 求(),X Y 的联合分布函数; ⑹ 求Z X Y =+的密度函数; ⑺ 求()1P X Y +<; ⑻ 求()()min ,1P X Y <.【解】 (1)根据(),1,f x y dxdy +∞+∞-∞-∞=⎰⎰得 ()20013.22y yy ccdy cxe dy y e dy c +∞+∞--===Γ=⎰⎰⎰这里利用了特殊函数()10x x e dx αα+∞--Γ=⎰的性质:()()1,αααΓ+=Γ故 1.c =(2)先分别计算X 和Y 的边缘密度.()(),0, 0,,0, 0.0,0yxX x xe dy x xe x f x f x y dy x x +∞-+∞--∞⎧>⎧>⎪===⎨⎨≤⎩⎪≤⎩⎰⎰()()21, 0, y 0,,20, y 0.0, 0y y yY xxe dx y y e f y f x y dx y -+∞--∞⎧⎧>>⎪⎪===⎨⎨⎪⎪≤⎩≤⎩⎰⎰由于在0x y <<<+∞上,()()(),X Y f x y f x f y ≠,故X 与Y 不独立. (3)由条件分布密度的定义知()()()2|2,0,,|0, .X Y Y xx y f x y yf x y f y ⎧<<<+∞⎪==⎨⎪⎩其他 ()()()|,,0,|0,.x y Y X X f x y e x y f y x f x -⎧<<<+∞==⎨⎩其他 (4)直接由条件概率定义知()()()()()1212120222201,121,221|2.21512yxy Y dx xe dyf x y dxdy e e P X Y P X Y P Y ef y dyy e dy ----∞-∞---∞--<<<<====<-⎰⎰⎰⎰⎰⎰又由条件密度的性质知 ()()1|1|2|2X Y P X Y f x dx -∞<==⎰而 ()|,02,|220, .X Y xx f x ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其他 ()111|2.24x P X Y dx <===⎰(5)由于()(),,,F x y P X x Y y =≤≤故有: 当0x <或0y <时,(),0.F x y = 当0y x ≤<<+∞时,有()()2200011,,11.22y yv vv y F x y P X x Y y dv ue du v e dv y y e ---⎛⎫=≤≤===-++ ⎪⎝⎭⎰⎰⎰当0x y ≤<<+∞时,有()()()()2001,,11.2y x xvu y x y u F x y P X x Y y dv ue dv u e e du x e x e -----=≤≤==-=-+-⎰⎰⎰综上知 ()()220, 00,1,11, 0,2111, 02yx y x y F x y y y e y x x e x e x y ---⎧⎪<<⎪⎪⎛⎫=-++≤<<+∞⎨ ⎪⎝⎭⎪⎪-+-≤<<+∞⎪⎩或 (6)根据两个随机变量和的密度公式 ()(),,z f z f x z x dx +∞-∞=-⎰ 由于要被积函数(),f x z x -非零,只要当0x z x <<-,即02zx <<时,从而有: 当0z <时, ()0;z f z =当0z ≥时, ()()22201;2zz x zxzz z f z xedx e xe dx e e ππ-----⎛⎫===+- ⎪⎝⎭⎰⎰因此, ()21, 0,20, 0.zz z z e e z f z z --⎧⎛⎫+-≥⎪ ⎪=⎨⎝⎭⎪<⎩(7)由于已经求出了Z X Y =+的密度,故()()1111220111.2z z z z P X Y f z dz e e dz e e -----∞⎡⎤⎛⎫+<==+-=--⎢⎥ ⎪⎝⎭⎣⎦⎰⎰(8)()()()()()2111min ,11min ,111,115 11 1.22v vvP X Y P X Y P X Y dv ue du v e dv e +∞+∞---<=-≥=-≥≥=-=-=-⎰⎰⎰【技巧】 本题是二维连续型随机变量的综合题,几乎涵盖了其中的主要内容.在常数确定c 时,应用了Γ函数的定义和性质,当然,读者也可以直接用分部积分法计算.概率()1|2P X Y <=的求法,要利用条件密度()||2X Y f x 进行计算,其计算过程同一般的一维密度的计算方法.()1P X Y +<的计算,我们利用了第(6)问的结论,在不需要求X Y +密度的情形下,只要直接计算就可以了,即 ()111212011.xyxP X Y dxxe dy ee ----+<==--⎰⎰综例3.6.5 设[]~0,1,X U 且在{}X x =的条件下,[]~0,,0 1.Y U X x ≤≤求(1)()221|,01;P X Y X x x +≤=≤≤ (2)()221.P X Y +≤【思路】第一问等价于求(),P Y x ≤=故只需利用条件密度()||Y X f y x 来计算,而第二问的计算,首先要知道(),X Y 的联合分布密度(),f x y . 【解】 由题设知,X 的密度函数为 ()1, 01,0, X x f x ≤≤⎧=⎨⎩其他.而在{}X x =条件下,Y 的条件密度为()|1, 01,|0, .Y Xy x f y x x⎧≤≤≤⎪=⎨⎪⎩其他 从而(),X Y 的联合密度函数为: ()()()|1, 01,,|0, X Y X y x f x y f x f y x x⎧≤≤≤⎪==⎨⎪⎩其他① 对01x ≤≤,有()()()22221|1|P X Y X x P Y x X x P Y X x +≤==≤-==≤=()((|11|min min .Y X y y f y x dy dx x x x===- 82 -②()()(22221422001101111,ln 1.cos x y x y y x P X Y f x y dxdy dxdy dr rd x r πθθ+≤+≤≤≤≤+≤===⎰⎰⎰⎰⎰⎰极坐标变换【注】 本题中的()||Y X f y x 和(),f x y 虽然具有相同的表示式,但其含义却截然不同. ()||Y X f y x 是y 的一元函数,而不是二元函数,x 在此视为常量,这相当于微积分中,当二元函数一个自变量固定时,它只是另一个变量的一元函数.当x 变化时,Y 的条件密度函数也变化. 综例3.6.6 设二维随机变量(),X Y 在矩形 (){},:02,01G x y x y =≤≤≤≤上服从均匀分布,试求边长为X 和Y 的矩形面积S 的概率密度().f s【解】 由题设知,二维随机变量(),X Y 的概率密度为 ()()()1,,,,20,,.x y G f x y x y G ⎧∈⎪=⎨⎪∉⎩若若设()(),S X Y F s P S s ==≤为S 的分布函数,则:当0s <时,()()0,F s P XY s =≤= 当2s ≥时,()()1,F s P XY s =≤= 当02s ≤<时,曲线xy s =与矩形G 的上边交于点(),1s (见图3.6.1),于是 ()()(),F s P S s P XY s =≤=≤因而,S XY =的概率密度为 ()()1ln 2ln ,02,20, s s f s ⎧-≤<⎪=⎨⎪⎩其他.【解毕】【寓意】 本题实质上是求两随机变量的乘积的概率密度.第四章 随机变量的数学特征例4.2.1 一台设备由三大部件构成,在设备运转中各部件需要调整的概率相应为0.10,0.20和0.30,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EX 和方差DX . 【思路】 关键是求出X 的分布律,然后用定义计算EX .【解】 引入事件:{}i=1,2,3.i A i =第个部件需要调整 根据题设,三部件需要调整的概率分别为()()()1230.10,0.20,0.30.P A P A P A ===由题设部件的状态相互独立,于是有()()()()()1231230 0.90.80.70.504.P X P A A A P A P A P A ====⨯⨯=()()12312312310.10.80.70.90.20.70.90.80.3 0.398P X P A A A A A A A A A ==⋃⋃=⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=()()12312312320.10.20.70.10.80.30.90.20.3 0.092;P X P A A A A A A A A A ==⋃⋃=⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=X从而00.50410.39820.09230.0060.6,i i iEX x p ==⨯+⨯+⨯+⨯=∑22222200.50410.39820.09230.0060.820.i i iEX x p ==⨯+⨯+⨯+⨯=∑故 ()2220.8200.60.46.DX EX EX =-=-=【解毕】【技巧】 本题的关键是引入事件i A ,将X 的分布律求出,因此,可以发现求期望和方差的难点转到了求X 的分布.同时,方差的计算一般均通过公式()22DX EX EX =-来进行.例4.2.2 对目标进行射击,直到击中目标为止.如果每次射击的命中率为p ,求射击次数X 的数学期望和方差.【解】 由题意可求得X 的分布律为()1, 1,2,,1.k P X k pq k q p -====-于是 1111.k k k k EX kpqp kq ∞∞--====∑∑为了求级数11k k kq∞-=∑的和,我们利用如下的技巧:由于11, 0<q<1.1k k q q∞==-∑- 84 -对此级数逐项求导,得1001,kk k k k k d dq q kq dq dq ∞∞∞-===⎛⎫== ⎪⎝⎭∑∑∑ 因此()12111,11k k d kq dq q q ∞-=⎛⎫== ⎪--⎝⎭∑ 从而 ()22111.1EX ppp pq ===- 为了求DX ,我们先求2EX .由于 ()()212121111.k k K k EX k k pqpq k k q p p ∞∞--===-+=-+∑∑ 为了求()221k k k k q∞-=-∑得值,注意到()()123112.11k k d d kq dq dq q q ∞-=⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭∑ 从而()2322121.1q EX p qp p pq =+=+- 因此 ()22221.p qDX EX EX p p-=-== 【寓意】 本题实质上是求几何分布的数学期望和方差.本题的主要技巧是利用了级数的逐项求导公式来求期望. 当然同样可用逐项积分方法来求11k k kq∞-=∑和211k k kq ∞-=∑,这种手段在级数求和或数学期望和方差的计算是十分奏效的.还有一点,我们在此说明一下,在本题中,由于X 的取值都是正数,所以只要正项级数1kk k xp ∞=∑收敛,则一定绝对收敛,即1k k k x p ∞=∑的和就为EX .而实际情况中,可能存在级数1k k k x p ∞=∑是条件收敛的,此时,X 的数学期望就不存在(虽然1kk k xp ∞=∑本身仍是收敛的),因此判断离散型随机变量的期望是否存在,要用关于级数绝对收敛的判断方法.例4.2.3 设X 是一随机变量,其概率密度为()1, 10,1, 01,0, x x f x x x +-≤≤⎧⎪=-<≤⎨⎪⎩其他.求DX .(1995年考研题) 【解】()()()()()()()011011222221110..11211 6EX xf x dx x x dx x x dx EX x f x dx x x dx x x dx x x dx +∞-∞-+∞-∞-==++-===++-=-=⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰于是 ()221.6DX EX EX =-=【解毕】 【技巧】 在计算数学期望和方差时,应首先检验一下()f x 的奇偶性,这样可利用对称区间上奇偶函数的积分公式简化求解,比如本题中,()f x 为偶函数,故()0.EX xf x dx +∞-∞==⎰同样DX 的计算也可直接简化.例4.2.4 已知连续型随机变量X 的密度函数为 ()221, -<x<+.xx f x -+-=∞∞求EX 与DX .(1987年考研题) 【思路】 一种求法是直接利用数学期望与方差的定义来求.另一种方法是利用正态分布的形式及其参数的含义.【解】 (方法1)直接法.由数学期望与方差的定义知()()()()()()222211111 1.x x x x EX xf x dx xedx edx x e dx e dx +∞+∞+∞+∞-------∞-∞+∞--===+-==⎰⎰⎰⎰⎰()()()()()22222212111 .2x t t DX E X EX x f x dx x dxt e e dt +∞+∞---∞-∞+∞+∞---∞=-=-=-==⎰⎰⎰⎰(方法2) 利用正态分布定义.由于期望为μ,方差为2σ()()222.x x μσ---∞<<+∞所以把()f x 变形为- 86 -()()221212x f x π--⨯=易知,()f x 为11,2N ⎛⎫ ⎪⎝⎭的概率密度,因此有 11,.2EX DX ==【解毕】 【技巧】 解决本题的关键是要善于识别常用分布的密度函数,不然的话,直接计算将会带来较大的工作量.反过来,用正态分布的特性也可以来求积分2kx e dx +∞--∞⎰等.(2)若干计算公式的应用主要包括随机变量函数的数学期望公式,数学期望与方差的性质公式的应用.例4.2.5 设X 表示10次独立重复射击中命中目标的次数,每次射中目标的概率为0.4,求2EX . (1995年考研题) 【解】 由题意知()~10,0.4X B 于是100.44,EX =⨯=()100.410.4 2.4.DX =⨯⨯-=由()22DX EX EX =-可推知()2222.4418.4.EX DX EX =+=+=【寓意】 本题考查了两个内容,一是由题意归结出随机变量X 的分布;二是灵活应用方差计算公式,如果直接求解,那么 ()1010221000.410.4kk k K EX k C -==-∑的计算是繁琐的.例4.2.6 设X 服从参数1λ=的指数分布,求()2XE X e -+.(1992年考研题)【解】 由题设知,X 的密度函数为(), 0,0, 0.x e x f x x -⎧>=⎨≤⎩且1EX =,又因为()22201,3Xxx xEeef x dx e e dx +∞+∞-----∞===⎰⎰ 从而 ()22141.33XX E X eEX Ee --+=+=+= 【解毕】 【寓意】 本题的目的是考查常见分布的分布密度(或分布律)以及它们的数字特征,同时也考查了随机变量函数的数学期望的求法.例4.2.7 设二维随机变量(),X Y 在区域(){},:01,G x y x y x =<<<内服从均匀分布,求随机变量21Z X =+的方差.DZ【解】 由方差的性质得知()214DZ D X DX =+=又由于X 的边缘密度为()()1, 01,0, .2, 010, xX xdy x f x f x y dy x x +∞--∞⎧<<⎪==⎨⎪⎩<<⎧=⎨⎩⎰⎰其他其他.于是()112200222212, 2,32121.2318EX x xdx EX x xdx DX EX EX ====⎛⎫=-=-= ⎪⎝⎭⎰⎰因此 , 1244.189DZ DX ==⨯=【解毕】 【技巧】 尽管本题给出的是二维随机变量,但在求X 的期望于方差时,可以从X 的边缘密度函数出发,而不必从X 与Y 的联合密度函数开始.在一般情形下,采用边缘密度函数较为方便.例4.2.8 设随机变量X 和Y 独立,且X 服从均值为1Y 服从标准正态分布,试求随机变量23Z X Y =-+的概率密度函数.(1989年考研题)【思路】 此题看上去好像与数字特征无多大联系,但由于X 和Y 相互独立且都服从正态分布,所以Z- 88 -作为,X Y 的线性组合也服从正态分布.故只需求EZ 和DZ ,则Z 的概率密度函数就唯一确定了. 【解】 由题设知,()()~1,2,~0,1X N Y N .从而由期望和方差的性质得2235,29.EZ EX EY DZ DX DY =-+==+=又因Z 是,X Y 的线性函数,且,X Y 是相互独立的正态随机变量,故Z 也为正态随机变量,又因正态分布完全由其期望和方差确定,故知()~5,9Z N ,于是,Z 的概率密度为 ()()2529, .z Z f z z --⨯=-∞<<+∞ 【解毕】【寓意】 本题主要考查二点内容,一是独立正态分布的线性组合仍为正态分布;其二是正态分布完全由其期望和方差决定.例4.2.9 假设随机变量Y 服从参数为1λ=的指数分布,随机变量 0, ,1, .k Y k X Y k ≤⎧=⎨>⎩若若 ()1,2k =(1) 求1X 和2X 的联合概率分布; (2) 求()12E X X +. 【解】 显然,Y 的分布函数为()1, 0,0, 0.y e y F y y -⎧->=⎨≤⎩10, 11 1.Y X Y ≤⎧=⎨>⎩若,,若 20, 21 2.Y X Y ≤⎧=⎨>⎩若,,若 (1)()12X X +有四个可能取值:()()()()0,0,0,1,1,0,1,1,且()()()()()()()()()()()()()()121121212120,01,21 11,0,11,20,1,01,212 21,1,11,22 P X X P Y Y P Y F e P X X P Y Y P X X P Y Y P Y F F e e P X X P Y Y P Y --===≤≤=≤==-===≤>====>≤=<≤=-=-===>>=>()2 12.F e -=-=于是得到1X 和2X 的联合分布律为(3) 显然,12,X X 的分布律分别为1X 0 1 2X 0 1P 11e -- 1e - P 21e -- 2e -因此 1212,.EX e EX e --==故 ()121212.E X X EX EX e e --+=+=+ 【解毕】【技巧】 本题中若不要求求X 与Y 的联合分布律,也可直接求出()12E X X +,这是因为 ()()()1111011.EX P Y P Y P Y e -=⨯>+⨯≤=>=而 222,EX PY e -=>= 因此 ()121212.E X X EX EX e e --+=+=+不仅如此,我们还能求12,X X 其他函数的期望.例如求()12E X X ,此时,由于121, 2,0 .Y X X >⎧=⎨⎩若,其他故 ()()()()21212022.E X X P Y P Y P Y e -=⨯>+⨯≤=>=例4.2.10 设随机变量(),X Y 服从二维正态分布,其密度函数为()()22121,2x y f x y e π-+= 求随机变量Z .【思路】 利用随机变量函数的期望的求法进行计算.。
第一章 概率论与数理统计1
概 率 论第一章 随机事件与概率例1 设B A ,为随机事件,已知()4.0,6.0)(,5.0)(===A B P B p A P ,求 1) )(B A P + 2) )(B A P 3) ()B A P 4) )(B A P - 5) )(B A P +例2 6个不同的球,投入编号为1到7的7个空盒中,求下列事件的概率:1) 1号到6号盒中各有一个球 2) 恰有6个盒中各有1个球 3) 1号盒内有2个球例3 袋中有两个5分的,三个贰分的,五个1分的钱币。
任取其中5个,求钱额总数超过壹角的概率。
例4 验收一批共有60件的可靠配件,按验收规则,随机抽验3件,只要3件中有一件不合格就拒收整批产品,假设,检验时,不合格品被误判为合格品的概率为0.03 ,而合格品被判为不合格品的概率为0.01,如果在60件产品中有3件不合格品,问这批产品被接收的概率是多少?例5 验收成箱包装的玻璃器皿,每箱24只装,统计资料表明,每箱最多有2件残品,且含0,1和2件残品的箱各占80%,15%和5%。
现随意抽取一箱,从中随意检验4只,若未发现残品则通过验收,否则逐一检验并更换。
试求:1)一次通过验收的概率 2)通过验收的箱中确无残品的概率。
例6 一个医生已知某疾病的自然痊愈率为25%,为试验一种新药是否有效,把它给10个病人服用,且规定10人中至少有4人治好,则认为这种药有效,反之,则无效,求:1)虽然新药有效,且把痊愈的概率提高到35%,但经过验收被否定的概率;2)新药完全无效,但经过试验被认为有效的概率。
例7 设B A ,是两个事件,0)(,0)(21>=>=P B P P A P ,且121>+P P ,证明:1211)(P P A B P --≥ 例8 已知161)()(,0)(,41)()()(======BC P AB P AB P C P B P A P ,求C B A ,,全不发生的概率。
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实例1 发行彩票的创收利润
某一彩票中心发行彩票 10万张, 每张2元. 设头等奖1个, 奖金 1万元, 二等奖2个,奖金各 5 千元;三等奖 10个, 奖金各1千元; 四等奖100个, 奖金各100元; 五等奖1000个, 奖金各10 元.每张彩票的成本费为 0.3 元, 请计算彩票发行单位的创收利润.解:设每张彩票中奖的数额为随机变量X , 则
X 10000
5000
1000
100
10
p
51/1052/10510/105100/1051000/100
p 每张彩票平均能得到奖金
05512
()10000500001010
E X p =⨯
+⨯++⨯ 0.5(),=元每张彩票平均可赚20.50.3 1.2(),
--=元因此彩票发行单位发行 10 万张彩票的创收利润为:100000 1.2120000().
⨯=元实例2 如何确定投资决策方向?
某人有10万元现金,想投资于某项目,预估成功的机会为 30%,可得利润8万元 , 失败的机会为70%,将损失 2 万元.若存入银行,同期间的利率为5% ,问是否作此项投资?
解:设 X 为投资利润,则
X
8
-2p
0.3 0.7
()80.320.71(),
E X =⨯-⨯=万元存入银行的利息:故应选择投资.
1050.5(),%⨯=万元实例3 商店的销售策略
某商店对某种家用电器的销售采用先使用后付款的方式,记使用寿命为X (以年计),规定
1,1500;12,2000;23,
2500;
3,3000.
X X X X ≤<≤<≤>一台付款元一台付款元一台付款元一台付款元10
,
1e
,0,()10
0,
0.x X x f x x Y
-⎧>⎪=⎨⎪≤⎩ 设寿命服从指数分布概率密度为试求该商店一台家用电器收费的数学期望
解:1
1001{1}e d 10x P X x -≤=
⎰0.11e -=-0.0952,=21011
{12}e d 10x P X x -<≤=⎰0.10.2e e --=-0.0861,
=31021
{23}e d 10x P X x -<≤=⎰0.20.3e e 0.0779,
--=-=1031
{3}e d 10
x P X x +∞->=⎰0.3e 0.7408.
-==Y
因而一台收费的分布律为Y
1500
2000
2500
3000
p
0.0952 0.0861 0.0779 0.7408
()2732.15,E Y =得2732.15
.
即平均一台家用电器收费元例1 某单位内部有260部电话分机,每个分机有4%的时间要与外线通话,可以认为每个电
话分机用不同的外线是相互独立的,问总机需备多少条外线才能95%满足每个分机在用外线时不用等候?
解:
令,
),260,2,1(01 =⎩
⎨⎧=k k k X K 个分机不要用外线第个分机要用外线
第是260个相互独立的随机变量,且,
26021,,,X X X 04.0)(=i X E 表示同时使用外线的分机数,根据题意应确定最小的使
26021X X X m +++= x 成立。
由上面定理,有
%95}{≥<x m P ⎰∞
--≈⎪⎭
⎪
⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧--≤
--=<b t
dt e p p p x p p p
m P x m P 22
21)1(260260)
1(260260}{π查得,故,取,于是
95.09505.0)65.1(>=Φ65.1=b 61
.1504.026096.004.026065.1260)1(260≈⨯+⨯⨯⨯=+-=p p p b x 也就是说,至少需要16条外线才能95%满足每个分机在用外线时不用等候。
例2 用机器包装味精,每袋净重为随机变量,期望值为100克,标准差为10克,一箱内装200袋味精,求一箱味精净重大于20500克的概率。
解: 设一箱味精净重为克,箱中第袋味精的净重为克,.
X k k X 200,,2,1 =k 是200个相互独立的随机变量,且,
20021,,,X X X 100)(,100)(==k k X D X E
2
100)(,20000)(,20000)()(20021===+++=X D X D X X X E X E 因而有 }
20500{1}20500{≤-=>X P X P
0002
.0)54.3(121005002
100200001=Φ-≈⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤--=X P 例3设一批产品的强度服从期望为14,方差为4的分布。
每箱中装有这种产品100件,问:
(1)每箱产品的平均强度超过14.5的概率是多少?(2)每箱产品的平均强度超过期望14的概率是多少?
解:设是第件产品的强度,相互独立,则
(1,2,,100)i X i = i 1100,,X X 记,则近似有
()14,var() 4.i i E X X ==100
1
1
100i i X X ==
∑,于是
14
~(0,1)0.2X N -==(1)1414.51414
{14.5}{
}{ 2.5}1(2.5)0.00620.20.20.2
X X P X P P φ--->=>=>≈-=可见,100件产品的平均强度超过14.5的概率非常之小。
(2)14141414
{14}{}{0}(0)0.50.20.20.2
X X P X P P φ--->=>=>≈=于是,100件产品的平均强度超过14的概率为50%。
例4
计算机在进行数字计算时,遵从四舍五入原则,为简单计,现在对小数点后面第一位
进行舍入运算,则舍入误差X 可以认为服从[-0.5,0.5]上的均匀分布,若独立进行了
100
次数字计算,球这些计算的平均舍入误差落在区间 上的概率。
[解:设是第次运算中产生的误差,相互独立,都服从[-
(1,2,,100)i X i = i 1100,,X X 0.5,0.5]上的均匀分布。
这时,则记,则近似有1
()0,var().12
i i E X X ==10011100i i X X ==∑
,于是平均舍入误差落在区间
100
100
1001
~(0,1)i
i Y X N ==
=
[
上的概率为
100100
11
1{{{33}(3)(3)0.9973100i i i i P X P X P X φφ==≤≤=≤≤=-≤≤≈--=∑例5某公司有200名员工参加一种资格证书考试。
按往年经验该考试通过率为0.8,。
试计算这200名员工至少有150人考试通过的概率。
解:设,依题意知,
1,(1,2,,200)0i i X i i ⎧==⎨
⎩ 第人通过考试
,第人未通过考试
是考试通过人数,且近似有
2001
{1}0.8,2000.8160,(1)32,i i i P X np np p X ====⨯=-=∑
,于是
200
~(0,1)N
200
200
200
1
{150} 1.77}1( 1.77)0.96
i i P X P P φ=≥=≥=≥-≈--=∑即至少有150名员工通过这种资格考试的概率为0.96。
例8某市保险公司开办一年人身保险业务,被保险人每年需交付保险费160元,若一年内发生重大人身事故,其本人或家属可获2万元赔金。
已知该市人员一年内从此项业务所得到的总收益在20万到40万元之间的概率是多少?
解:设,依题意知,
1,(1,2,,5000)0i i X i i ⎧==⎨
⎩ 第个被保险人发生重大事故
,第个被保险人未发生重大事故。
,
是5000个被保险人中一年发生重大事故的人数,保险
5000
1
{1}0.005,25,i i i P X np X ====∑公司一年内从此项业务所得到的总收益为万元,于是
5000
1
0.01650002
i
i X
=⨯-∑
50005000
1
1
5000
{200.0165000240}{2030}
(1.0025)( 1.0025)0.6839
i i i i P X P X P φφ==≤⨯-≤=≤≤=≤≤≈--=∑∑。