复旦大学概率论基础第三章答案
概率论和数理统计复旦大学课后题答案全
概率论和数理统计-复旦大学-课后题答案(全)1 概率论与数理统计习题及答案习题一1．略.见教材习题参考答案.2.设A，B，C为三个事件，试用A，B，C的运算关系式表示下列事件：（1）A发生，B，C都不发生；（2）A与B发生，C不发生；（3）A，B，C都发生；（4）A，B，C至少有一个发生；（5）A，B，C都不发生；（6）A，B，C不都发生；（7）A，B，C至多有2个发生；（8）A，B，C至少有2个发生.【解】（1）A BC（2）AB C（3）ABC（4）A∪B∪C=AB C∪A B C∪A BC∪A BC ∪A B C∪AB C∪ABC=ABC(5) ABC=A B C(6) ABC(7) A BC∪A B C∪AB C∪AB C∪A BC∪A B C ∪ABC=ABC=A∪B∪C(8) AB∪BC∪CA=AB C∪A B C∪A BC∪ABC3.略.见教材习题参考答案4.设A，B为随机事件，且P（A）=0.7,P(A-B)=0.3，求P（AB）.【解】P（AB）=1-P（AB）=1-[P(A)-P(A-B)]=1-[0.7-0.3]=0.65.设A，B是两事件，且P（A）=0.6,P(B)=0.7,求：（1）在什么条件下P（AB）取到最大值？（2）在什么条件下P（AB）取到最小值？【解】（1）当AB=A时，P（AB）取到最大值为0.6.（2）当A∪B=Ω时，P（AB）取到最小值为0.3.6.设A，B，C为三事件，且P（A）=P（B）=1/4，P（C）=1/3且P（AB）=P（BC）=0，P（AC）=1/12，求A，B，C至少有一事件发生的概率.【解】P（A∪B∪C）=P (A )+P (B )+P (C )-P (AB )-P (BC )-P (AC )+P (ABC )=14+14+13-112=347.从52张扑克牌中任意取出13张，问有5张黑桃，3张红心，3张方块，2张梅花的概率是多少？【解】 p =5332131313131352C C C C /C8.对一个五人学习小组考虑生日问题： （1） 求五个人的生日都在星期日的概率；（2） 求五个人的生日都不在星期日的概率； （3） 求五个人的生日不都在星期日的概率. 【解】（1） 设A 1={五个人的生日都在星期日}，基本事件总数为75，有利事件仅1个，故P （A 1）=517=（17）5（亦可用独立性求解，下同）（2） 设A 2={五个人生日都不在星期日}，有利事件数为65，故P （A 2）=5567=(67)5(3) 设A 3={五个人的生日不都在星期日}P （A 3）=1-P (A 1)=1-(17)59.略.见教材习题参考答案.10.一批产品共N 件，其中M 件正品.从中随机地取出n 件（n <N ）.试求其中恰有m 件（m ≤M ）正品（记为A ）的概率.如果：（1） n 件是同时取出的； （2） n 件是无放回逐件取出的； （3） n 件是有放回逐件取出的.【解】（1） P （A ）=CC /C mn m n M N M N--(2) 由于是无放回逐件取出，可用排列法计算.样本点总数有P nN种，n 次抽取中有m 次为正品的组合数为C m n种.对于固定的一种正品与次品的抽取次序，从M 件正品中取m 件的排列数有P m M种，从N -M 件次品中取n -m 件的排列数为P n m N M--种，故P （A ）=C P P P m m n mn M N Mn N--由于无放回逐渐抽取也可以看成一次取出，故上述概率也可写成P （A ）=C C C m n mM N Mn N--可以看出，用第二种方法简便得多. （3） 由于是有放回的抽取，每次都有N种取法，故所有可能的取法总数为N n 种，n 次抽取中有m 次为正品的组合数为C m n种，对于固定的一种正、次品的抽取次序，m 次取得正品，都有M 种取法，共有M m 种取法，n -m 次取得次品，每次都有N -M 种取法，共有（N -M ）n -m 种取法，故()C ()/m mn mnnP A M N M N -=-此题也可用贝努里概型，共做了n 重贝努里试验，每次取得正品的概率为M N ，则取得m 件正品的概率为()C 1mn mm n M M P A N N -⎛⎫⎛⎫=- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭11.略.见教材习题参考答案. 12.【解】设A ={发生一个部件强度太弱}133103501()C C /C 1960P A == 13.一个袋内装有大小相同的7个球，其中4个是白球，3个是黑球，从中一次抽取3个，计算至少有两个是白球的概率.【解】 设A i ={恰有i 个白球}（i =2,3），显然A 2与A 3互斥.213434233377C C C 184(),()C 35C 35P A P A ====故232322()()()35P A A P A P A =+= 14.（1） 两粒都发芽的概率； （2） 至少有一粒发芽的概率； （3） 恰有一粒发芽的概率.【解】设A i ={第i 批种子中的一粒发芽}，（i =1,2）(1) 1212()()()0.70.80.56P A A P A P A ==⨯= (2) 12()0.70.80.70.80.94P A A =+-⨯=(3)2112()0.80.30.20.70.38P A A A A =⨯+⨯=15.掷一枚均匀硬币直到出现3次正面才停止. （1） 问正好在第6次停止的概率； （2） 问正好在第6次停止的情况下，第5次也是出现正面的概率. 【解】（1） 223151115()()22232p C == (2)1342111C ()()22245/325p ==16.【解】 设A i ={甲进i 球}，i =0,1,2,3,B i ={乙进i 球},i =0,1,2,3,则33312123330()(0.3)(0.4)C 0.7(0.3)C 0.6(0.4)i i i P A B ==+⨯⨯+22223333C (0.7)0.3C (0.6)0.4+(0.7)(0.6)⨯=0.3207617．从5双不同的鞋子中任取4只，求这4只鞋子中至少有两只鞋子配成一双的概率. 【解】4111152222410C C C C C 131C 21p =-=18.某地某天下雪的概率为0.3，下雨的概率为0.5，既下雪又下雨的概率为0.1,求： （1） 在下雨条件下下雪的概率；（2） 这天下雨或下雪的概率.【解】 设A ={下雨}，B ={下雪}.（1） ()0.1()0.2()0.5P AB p B A P A ===（2） ()()()()0.30.50.10.7p A B P A P B P AB =+-=+-=19.已知一个家庭有3个小孩，且其中一个为女孩，求至少有一个男孩的概率（小孩为男为女是等可能的）.【解】 设A ={其中一个为女孩}，B ={至少有一个男孩}，样本点总数为23=8，故()6/86()()7/87P AB P B A P A ===或在缩减样本空间中求，此时样本点总数为7.6()7P B A =20.已知5%的男人和0.25%的女人是色盲，现随机地挑选一人，此人恰为色盲，问此人是男人的概率（假设男人和女人各占人数的一半）.【解】 设A ={此人是男人}，B ={此人是色盲}，则由贝叶斯公式()()()()()()()()()P A P B A P AB P A B P B P A P B A P A P B A ==+0.50.05200.50.050.50.002521⨯==⨯+⨯21.两人约定上午9∶00~10∶00在公园会面，求一人要等另一人半小时以上的概率.题21图 题22图【解】设两人到达时刻为x,y ,则0≤x ,y ≤60.事件“一人要等另一人半小时以上”等价于|x -y |>30.如图阴影部分所示.22301604P ==22.从（0，1）中随机地取两个数，求： （1） 两个数之和小于65的概率； （2） 两个数之积小于14的概率. 【解】 设两数为x ,y ，则0<x ,y <1. （1） x +y <65. 11441725510.68125p =-==(2) xy =<14.1111244111d d ln 242x p x y ⎛⎫=-=+ ⎪⎝⎭⎰⎰23.设P （A ）=0.3,P (B )=0.4,P (A B )=0.5，求P （B ｜A ∪B ） 【解】()()()()()()()()P AB P A P AB P B A B P A B P A P B P AB -==+-0.70.510.70.60.54-==+-24.在一个盒中装有15个乒乓球，其中有9个新球，在第一次比赛中任意取出3个球，比赛后放回原盒中；第二次比赛同样任意取出3个球，求第二次取出的3个球均为新球的概率.【解】 设A i ={第一次取出的3个球中有i 个新球}，i =0,1,2,3.B ={第二次取出的3球均为新球}由全概率公式，有30()()()i i i P B P B A P A ==∑3312321369968967333333151515151515C C C C C C C C C C C C C C =•+•+•0.089=25. 按以往概率论考试结果分析，努力学习的学生有90%的可能考试及格，不努力学习的学生有90%的可能考试不及格.据调查，学生中有80%的人是努力学习的，试问：（1）考试及格的学生有多大可能是不努力学习的人？（2）考试不及格的学生有多大可能是努力学习的人？【解】设A ={被调查学生是努力学习的}，则A ={被调查学生是不努力学习的}.由题意知P （A ）=0.8，P （A ）=0.2，又设B ={被调查学生考试及格}.由题意知P （B |A ）=0.9，P （B |A ）=0.9，故由贝叶斯公式知（1）()()()()()()()()()P A P B A P AB P A B P B P A P B A P A P B A ==+0.20.110.027020.80.90.20.137⨯===⨯+⨯ 即考试及格的学生中不努力学习的学生仅占2.702%(2) ()()()()()()()()()P A P B A P AB P A B P B P A P B A P A P B A ==+0.80.140.30770.80.10.20.913⨯===⨯+⨯ 即考试不及格的学生中努力学习的学生占30.77%. 26. 将两信息分别编码为A 和B 传递出来，接收站收到时，A 被误收作B 的概率为0.02，而B 被误收作AA 与B 传递的频繁程度为2∶1.若接收站收到的信息是A ，试问原发信息是A 的概率是多少？【解】 设A ={原发信息是A }，则={原发信息是B }C ={收到信息是A }，则={收到信息是B }由贝叶斯公式，得()()()()()()()P A P C A P A C P A P C A P A P C A =+2/30.980.994922/30.981/30.01⨯==⨯+⨯ 27.在已有两个球的箱子中再放一白球，然后任意取出一球，若发现这球为白球，试求箱子中原有一白球的概率（箱中原有什么球是等可能的颜色只有黑、白两种）【解】设A i ={箱中原有i 个白球}（i =0,1,2），由题设条件知P （A i ）=13,i =0,1,2.又设B ={抽出一球为白球}.由贝叶斯公式知111120()()()()()()()i i i P B A P A P A B P A B P B P B A P A ===∑2/31/311/31/32/31/311/33⨯==⨯+⨯+⨯28.某工厂生产的产品中96%是合格品，检查产品时，一个合格品被误认为是次品的概率为0.02，一个次品被误认为是合格品的概率为0.05，求在被检查后认为是合格品产品确是合格品的概率.【解】 设A ={产品确为合格品}，B ={产品被认为是合格品}由贝叶斯公式得 ()()()()()()()()()P A P B A P AB P A B P B P A P B A P A P B A ==+0.960.980.9980.960.980.040.05⨯==⨯+⨯ 29.某保险公司把被保险人分为三类：“谨慎的”，“一般的”，“冒失的”“谨慎的”被保险人占20%，“一般的”占50%，“冒失的”占30%，现知某被保险人在一年内出了事故，则他是“谨慎的”的概率是多少？【解】 设A ={该客户是“谨慎的”}，B ={该客户是“一般的”}，C ={该客户是“冒失的”}，D ={该客户在一年内出了事故}则由贝叶斯公式得()()(|)(|)()()(|)()(|)()(|)P AD P A P D A P A D P D P A P D A P B P D B P C P D C ==++0.20.050.0570.20.050.50.150.30.3⨯==⨯+⨯+⨯ 30.加工某一零件需要经过四道工序，设第一、二、三、四道工序的次品率分别为0.02,0.03,0.05,0.03，假定各道工序是相互独立的，求加工出来的零件的次品率.【解】设A i ={第i 道工序出次品}（i =1,2,3,4）.412341()1()i i P A P A A A A ==-12341()()()()P A P A P A P A =-10.980.970.950.970.124=-⨯⨯⨯=31.设每次射击的命中率为0.2，问至少必须进行多少次独立射击才能使至少击中一次的概率不小于0.9? 【解】设必须进行n 次独立射击.1(0.8)0.9n-≥ 即为(0.8)0.1n ≤ 故 n≥11至少必须进行11次独立射击.32.证明：若P （A ｜B ）=P (A ｜B )，则A ，B相互独立. 【证】 (|)(|)P A B P A B =即()()()()PAB P AB P B P B = 亦即()()()()P AB P B P AB P B = ()[1()][()()]()P AB P B P A P AB P B -=- 因此 ()()()P AB P A P B =故A 与B 相互独立.33.三人独立地破译一个密码，他们能破译的概率分别为15，13，14，求将此密码破译出的概率.【解】 设A i ={第i 人能破译}（i =1,2,3），则31231231()1()1()()()i i P A P A A A P A P A P A ==-=-42310.6534=-⨯⨯=34.甲、乙、丙三人独立地向同一飞机射击，设击中的概率分别是0.4,0.5,0.7，若只有一人击中，则飞机被击落的概率为0.2；若有两人击中，则飞机被击落的概率为0.6；若三人都击中，则飞机一定被击落，求：飞机被击落的概率.【解】设A ={飞机被击落}，B i ={恰有i 人击中飞机}，i =0,1,2,3由全概率公式，得30()(|)()i i i P A P A B P B ==∑=(0.4×0.5×0.3+0.6×0.5×0.3+0.6×0.5×0.7)0.2+(0.4×0.5×0.3+0.4×0.5×0.7+0.6×0.5×0.7)0.6+0.4×0.5×0.7=0.45835.已知某种疾病患者的痊愈率为25%，为试验一种新药是否有效，把它给10个病人服用，且规定若10个病人中至少有四人治好则认为这种药有效，反之则认为无效，求：（1） 虽然新药有效，且把治愈率提高到35%，但通过试验被否定的概率.（2） 新药完全无效，但通过试验被认为有效的概率.【解】（1）3101100C (0.35)(0.65)0.5138k k k k p -===∑ (2)10102104C (0.25)(0.75)0.2241k k k k p -===∑ 36.一架升降机开始时有6位乘客，并等可能地停于十层楼的每一层.试求下列事件的概率：（1） A =“某指定的一层有两位乘客离开”；（2） B =“没有两位及两位以上的乘客在同一层离开”；（3） C =“恰有两位乘客在同一层离开”；（4） D =“至少有两位乘客在同一层离开”.【解】 由于每位乘客均可在10层楼中的任一层离开，故所有可能结果为106种.（1）2466C 9()10P A =，也可由6重贝努里模型：224619()C ()()1010P A =（2） 6个人在十层中任意六层离开，故6106P ()10P B =（3） 由于没有规定在哪一层离开，故可在十层中的任一层离开，有110C 种可能结果，再从六人中选二人在该层离开，有26C 种离开方式.其余4人中不能再有两人同时离开的情况，因此可包含以下三种离开方式：①4人中有3个人在同一层离开，另一人在其余8层中任一层离开，共有131948C C C 种可能结果；②4人同时离开，有19C 种可能结果；③4个人都不在同一层离开，有49P 种可能结果，故1213114610694899()C C (C C C C P )/10P C =++（4） D=B .故6106P ()1()110P D P B =-=-37. n 个朋友随机地围绕圆桌而坐，求下列事件的概率：（1） 甲、乙两人坐在一起，且乙坐在甲的左边的概率；（2） 甲、乙、丙三人坐在一起的概率；（3） 如果n 个人并排坐在长桌的一边，求上述事件的概率.【解】 （1）111p n =- (2)23!(3)!,3(1)!n p n n -=>- (3)12(1)!13!(2)!;,3!!n n p p n n n n --''===≥ 38.将线段[0，a ]任意折成三折，试求这三折线段能构成三角形的概率【解】 设这三段长分别为x ,y ,a -x -y .则基本事件集为由 0<x <a ,0<y <a ,0<a -x -y <a 所构成的图形，有利事件集为由()()x y a x y x a x y y y a x y x +>--⎡⎢+-->⎢⎢+-->⎣构成的图形，即02022a x ay a x y a ⎡<<⎢⎢⎢<<⎢⎢⎢<+<⎢⎣如图阴影部分所示，故所求概率为14p =. 39. 某人有n 把钥匙，其中只有一把能开他的门.他逐个将它们去试开（抽样是无放回的）.证明试开k 次（k =1,2,…,n ）才能把门打开的概率与k 无关.【证】 11P 1,1,2,,P k n k n p k n n --===40.把一个表面涂有颜色的立方体等分为一千个小立方体，在这些小立方体中，随机地取出一个，试求它有i 面涂有颜色的概率P（A i ）（i =0,1,2,3）.【解】 设A i ={小立方体有i 面涂有颜色}，i =0,1,2,3.在1千个小立方体中，只有位于原立方体的角上的小立方体是三面有色的，这样的小立方体共有8个.只有位于原立方体的棱上（除去八个角外）的小立方体是两面涂色的，这样的小立方体共有12×8=96个.同理，原立方体的六个面上（除去棱）的小立方体是一面涂色的，共有8×8×6=384个.其余1000-（8+96+384）=512个内部的小立方体是无色的，故所求概率为01512384()0.512,()0.38410001000P A P A ====, 24968()0.096,()0.00810001000P A P A ====.41.对任意的随机事件A ，B ，C ，试证 P （AB ）+P （AC ）-P （BC ）≤P (A ).【证】()[()]()P A P A B C P ABAC ≥=()()()P AB P AC P ABC =+-()()()P AB P AC P BC ≥+-42.将3个球随机地放入4个杯子中去，求杯中球的最大个数分别为1，2，3的概率. 【解】 设iA ={杯中球的最大个数为i },i =1,2,3.将3个球随机放入4个杯子中，全部可能放法有43种，杯中球的最大个数为1时，每个杯中最多放一球，故3413C 3!3()48P A ==而杯中球的最大个数为3，即三个球全放入一个杯中，故1433C 1()416P A ==因此213319()1()()181616P A P A P A =--=--=或12143323C C C 9()416P A ==43.将一枚均匀硬币掷2n 次，求出现正面次数多于反面次数的概率.【解】掷2n 次硬币，可能出现：A ={正面次数多于反面次数}，B ={正面次数少于反面次数}，C ={正面次数等于反面次数}，A ，B ，C 两两互斥.可用对称性来解决.由于硬币是均匀的，故P （A ）=P （B ）.所以1()()2P C P A -=由2n 重贝努里试验中正面出现n 次的概率为211()()()22n n nn P C C =故 2211()[1C ]22n n n P A =-44.掷n 次均匀硬币，求出现正面次数多于反面次数的概率.【解】设A ={出现正面次数多于反面次数}，B ={出现反面次数多于正面次数}，由对称性知P （A ）=P （B ）（1） 当n 为奇数时，正、反面次数不会相等.由P （A ）+P （B ）=1得P （A ）=P （B ）=0.5(2) 当n 为偶数时，由上题知211()[1C ()]22nn n P A =-45.设甲掷均匀硬币n +1次，乙掷n 次，求甲掷出正面次数多于乙掷出正面次数的概率. 【解】 令甲正=甲掷出的正面次数，甲反=甲掷出的反面次数.乙正=乙掷出的正面次数，乙反=乙掷出的反面次数.显然有>正正（甲乙）=（甲正≤乙正）=（n +1-甲反≤n -乙反）=（甲反≥1+乙反）=（甲反>乙反）由对称性知P （甲正>乙正）=P （甲反>乙反） 因此P (甲正>乙正)=1246.证明“确定的原则”（Sure -thing ）：若P （A |C ）≥P (B |C ),P (A |C )≥P (B |C )，则P （A ）≥P (B ).【证】由P （A |C ）≥P (B |C ),得()(),()()P AC P BC P C P C ≥即有 ()()P AC P BC ≥ 同理由(|)(|),P A C P B C ≥得 ()(),P AC P BC ≥故()()()()()()P A P AC P AC P BC P BC P B =+≥+=47.一列火车共有n 节车厢，有k (k ≥n )个旅客上火车并随意地选择车厢.求每一节车厢内至少有一个旅客的概率.【解】 设A i ={第i 节车厢是空的}，（i =1,…,n ）,则121(1)1()(1)2()(1)1()(1)n k ki k ki j ki i i n P A n nP A A n n P A A A n--==-=--=-其中i 1,i 2,…,i n -1是1，2，…，n 中的任n -1个.显然n 节车厢全空的概率是零，于是2112111122111111123111()(1)C (1)2()C (1)1()C (1)0()(1)n n nk ki ni ki j n i j nn kn i i i n i i i nn nn i ni S P A n n n S P A A n n S P A A A nS P A S S S S --=≤<≤--≤<<≤+===-=-==--==-==-+-+-∑∑∑121121C (1)C (1)(1)C (1)k k n n kn nn n n nn--=---++--故所求概率为121121()1C (1)C (1)nk i i n ni P A n n=-=--+--+111(1)C (1)n n kn n n+----48.设随机试验中，某一事件A 出现的概率为ε>0.试证明：不论ε>0如何小，只要不断地独立地重复做此试验，则A 迟早会出现的概率为1. 【证】在前n 次试验中，A 至少出现一次的概率为1(1)1()nn ε--→→∞49.袋中装有m 只正品硬币，n 只次品硬币（次品硬币的两面均印有国徽）.在袋中任取一只，将它投掷r 次，已知每次都得到国徽.试问这只硬币是正品的概率是多少？ 【解】设A ={投掷硬币r 次都得到国徽}B ={这只硬币为正品}由题知(),()m nP B P B m n m n==++1(|),(|)12r P A B P A B ==则由贝叶斯公式知()()(|)(|)()()(|)()(|)P AB P B P A B P B A P A P B P A B P B P A B ==+121212rrrm m m n m n m n m n m n+==++++50.巴拿赫（Banach ）火柴盒问题：某数学家有甲、乙两盒火柴，每盒有N 根火柴，每次用火柴时他在两盒中任取一盒并从中任取一根.试求他首次发现一盒空时另一盒恰有r 根的概率是多少？第一次用完一盒火柴时（不是发现空）而另一盒恰有r 根的概率又有多少？【解】以B 1、B 2记火柴取自不同两盒的事件，则有121()()2P B P B ==.（1）发现一盒已空，另一盒恰剩r 根，说明已取了2n -r 次，设n 次取自B 1盒（已空），n -r 次取自B 2盒，第2n -r +1次拿起B 1，发现已空。
概率论~第三章习题参考答案与提示
第三章 习题参考答案与提示
第三章 随机变量的数字特征习题参考答案与提示
22．已知 X 、 Y 分别服从正态分布 N (0，32 ) 和 N (1，42 ) ，且 X 与Y 的相关系数 ρ XY = −1/ 2 ，设 Z = X / 3 + Y / 2 ，求：
（1）求数学期望 EZ ，方差 DZ ； （2）Y 与 Z 的相关系数 ρYZ ； 答案与提示：本题要求熟悉数学期望、方差、协方差的性质、计算及有关正态 分布的性质。
X
Y
0
1
0
0.1
0.2
1
0.3
0.4
求：（1） EX ， EY ， DX ， DY ；
（2）( X ， Y )的协方差，相关系数，协方差阵，相关阵。
答案与提示： （1） EX = 0.7 ， DX = 0.21， EY = 0.6 ， DY = 0.24 。
（2） EXY = 0.4 ； Cov ( X ,Y ) = −0.02 ， ρXY = 0.089 ；
（1） X 的概率密度；
（2）Y = 1 − 2 X 的概率密度。
答案与提示：考查服从正态分布随机变量的概率密度的一般表达形式、参数的
几何意义及正态分布随机变量的性质。
（1） f (x) = 1 e−(x−1.7)2 /6 (−∞ < x < +∞) 6π
（2） f ( y) = 1 e−( y+2.4)2 / 24 2 6π
概率论与数理统计第三章习题及答案
概率论与数理统计习题 第三章 多维随机变量及其分布习题3-1 盒子里装有3只黑球、2只红球、2只白球，在其中任取4只球.以X 表示取到黑球的只数，以Y 表示取到红球的只数，求X 和Y 的联合分布律.（X ，Y ）的可能取值为(i , j )，i =0，1，2，3， j =0，12，i + j ≥2，联合分布律为 P {X=0, Y=2 }=351472222=C C C P {X=1, Y=1 }=35647221213=C C C C P {X=1, Y=2 }=35647122213=C C C C P {X=2, Y=0 }=353472223=C C C P {X=2, Y=1 }=351247121223=C C C C P {X=2, Y=2 }=353472223=C C C P {X=3, Y=0 }=352471233=C C C P {X=3, Y=1 }=352471233=C C C P {X=3, Y=2 }=0习题3-2 设随机变量),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧<<<<--=其它,0,42,20),6(),(y x y x k y x f（1） 确定常数k ； （2） 求{}3,1<<Y X P （3） 求{}5.1<X P ； （4） 求{}4≤+Y X P . 分析：利用P {(X , Y)∈G}=⎰⎰⎰⎰⋂=oD G Gdy dx y x f dy dx y x f ),(),(再化为累次积分，其中⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧<<<<=42,20),(y x y x D o解：（1）∵⎰⎰⎰⎰+∞∞-+∞∞---==2012)6(),(1dydx y x k dy dx y x f ，∴81=k （2）83)6(81)3,1(321⎰⎰=--=<<dy y x dxY X P （3）3227)6(81),5.1()5.1(425.10=--=∞<≤=≤⎰⎰dy y x dx Y X P X P （4）32)6(81)4(4020=--=≤+⎰⎰-dy y x dxY X P x习题3-3 将一枚硬币掷3次，以X 表示前2次出现H 的次数，以Y 表示3次中出现H 的次数，求Y X ,的联合分布律以及),(Y X 的边缘分布律。
概率论第三章第四章习题及答案
9.以X记某医院一天出生的婴儿的个数，以Y记其
中男婴的个数,设X和Y的联合分布律为
e 14 (7.14) m (6.86) nm P{ X n, Y m} , m!(n m)! m 0,1,2,, n; n 0,1,2,.
(1)求边缘分布律 (2)求条件分布律
11.设随机变量(X,Y)的联合概率密度为
cxe y ,0 x y , f ( x, y) 其他. 0,
(1)求常数c (5)求(X,Y)的联合分布函数.
(1)由
f ( x, y)dxdy 1可解得c 1.
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第三章 多维随机变量及其分布
28.设随机变量(X,Y)服从区域
D ( x, y) : y 0, x y 1
2 2
上的均匀分布,定义随机变量U,V如下:
0, X 0, 0, X 3Y , U 1,0 X Y ,V 1, X 3Y . 2, X Y ,
求 (U ,V )的联合概率密度 , 并计算P UV 0 .
e 14 (7.14) m (6.86) nm P{ X n, Y m} , m!(n m)! m 0,1,2,, n; n 0,1,2,.
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第三章 多维随机变量及其分布
当n 0,1,2,时 P{ X n, Y m} P{Y m | X n} P{Y n}
令事件A Y 0, Y 1 X 2 , X 3Y , 则 A的面积 1 P U 2,V 0 , (扇形角度为 ) 2 6 6
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概率论基础第三章答案
第三章 随机变量与分布函数1、直线上有一质点，每经一个单位时间，它分别以概率p 或p −1向右或向左移动一格，若该质点在时刻0从原点出发，而且每次移动是相互独立的，试用随机变量来描述这质点的运动（以n S 表示时间n 时质点的位置）。
2、设ξ为贝努里试验中第一个游程（连续的成功或失败）的长，试求ξ的概率分布。
3、c 应取何值才能使下列函数成为概率分布：（1）;,,2,1,)(N k N c k f L ==（2）,,2,1,!)(L ==k k c k f kλ 0>λ。
4、证明函数)(21)(||∞<<−∞=−x e x f x 是一个密度函数。
5、若ξ的分布函数为N （10，4），求ξ落在下列范围的概率：（1）（6，9）；（2）（7，12）；（3）（13，15）。
6、若ξ的分布函数为N （5，4），求a 使：（1）90.0}{=<a P ξ；（2）01.0}|5{|=>−a P ξ。
7、设}{)(x P x F ≤=ξ，试证)(x F 具有下列性质：（1）非降；（2）右连续；（3）,0)(=−∞F 1)(=+∞F 。
8、试证：若αξβξ−≥≥−≥≤1}{,1}{12x P x P ，则)(1}{21βαξ+−≥≤≤x x P 。
9、设随机变量ξ取值于[0，1]，若}{y x P <≤ξ只与长度x y −有关（对一切10≤≤≤y x ），试证ξ服从[0，1]均匀分布。
10、若存在Θ上的实值函数)(θQ 及)(θD 以及)(x T 及)(x S ，使)}()()()(exp{)(x S D x T Q x f ++=θθθ，则称},{Θ∈θθf 是一个单参数的指数族。
证明（1）正态分布),(20σm N ，已知0m ，关于参数σ；（2）正态分布),(200σm N ，已知0σ，关于参数m ；（3）普阿松分布),(λk p 关于λ都是一个单参数的指数族。
最新概率论与数理统计第三章习题及答案
概率论与数理统计习题 第三章 多维随机变量及其分布习题3-1 盒子里装有3只黑球、2只红球、2只白球，在其中任取4只球.以X 表示取到黑球的只数，以Y 表示取到红球的只数，求X 和Y 的联合分布律.（X ，Y ）的可能取值为(i , j )，i =0，1，2，3， j =0，12，i + j ≥2，联合分布律为 P {X=0, Y=2 }=351472222=C C C P {X=1, Y=1 }=35647221213=C C C C P {X=1, Y=2 }=35647122213=C C C C P {X=2, Y=0 }=353472223=C C C P {X=2, Y=1 }=351247121223=C C C C P {X=2, Y=2 }=353472223=C C C P {X=3, Y=0 }=352471233=C C C P {X=3, Y=1 }=352471233=C C C P {X=3, Y=2 }=0习题3-2 设随机变量),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧<<<<--=其它,0,42,20),6(),(y x y x k y x f（1） 确定常数k ； （2） 求{}3,1<<Y X P （3） 求{}5.1<X P ； （4） 求{}4≤+Y X P . 分析：利用P {(X , Y)∈G}=⎰⎰⎰⎰⋂=oD G Gdy dx y x f dy dx y x f ),(),(再化为累次积分，其中⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧<<<<=42,20),(y x y x D o解：（1）∵⎰⎰⎰⎰+∞∞-+∞∞---==2012)6(),(1dydx y x k dy dx y x f ，∴81=k （2）83)6(81)3,1(321⎰⎰=--=<<dy y x dxY X P （3）3227)6(81),5.1()5.1(425.10=--=∞<≤=≤⎰⎰dy y x dx Y X P X P （4）32)6(81)4(4020=--=≤+⎰⎰-dy y x dxY X P x习题3-3 将一枚硬币掷3次，以X 表示前2次出现H 的次数，以Y 表示3次中出现H 的次数，求Y X ,的联合分布律以及),(Y X 的边缘分布律。
概率论与数理统计(经管类)第三章课后习题答案
P Z 30 P X 10, Y 20 20 3
P Z 20 P X 20, Y 0 20
P Z 10 P X 10, Y 0 P X 20, Y
P Z 0 P X 10, Y 则 Z=X‐Y 的分布律为
2 10 20
Z=X‐Y ‐40 ‐30 ‐20 ‐10 0
4. 设随机变量 X,Y 相互独立,且服从[0,1]上的均匀分布,求 X+Y 的概率密度. 解: 因 X,Y 都服从[0,1]上的均匀分布,且相互独立 故fX x fY y 1, f x, y fX x fY y
设 Z=X+Y
当0 z 1时
Z ZX
FZ
f x, y dydx
Z ZX
1dydx
Z
z xdx
;
P X 1, Y 0 P X 1 P Y 0
;
P X 1, Y 1 P X 1 P Y 1
;
(X,Y)的分布律与边缘分布律为
Y
X
0
1
p·
16
4
20
0
25 25 25
4
1
1
1
25 25
5
p·
20 25
1 5
(2) 不放回抽样的情况:
P X 0, Y 0 P X 0 P Y 0
;
P X 0, Y 1 P X 0 P Y 1
0, 其他.
0, 其他.
关于 Y 的边缘密度为
fY y
1
√2 24xydx , 0 y
0, 其他.
1 , 6x, 0 √3 =
y
1,
√3
0, 其他.
注意积分限为 Y 的值域,后面却 要写 X 的值域哦~
概率论第3章习题解答 袁德美
概率教材第三章勘误说明：红线为要纠正的部分.（一）70页习题3.2答案：1a b +=且0,0a b ≥≥. （二）76页例3.6(2) ()(),d d x yP X Y f x y x y >>=∫∫10041d d d d 42Gxx y xy x xy y ===∫∫∫∫.（三）77页例3.7()||1000P X Y ≤−()||1000,d d x y f x y x y −≤=∫∫61d d 610Hx y =×∫∫400010006200030001d d 610x x y +=×∫∫ 1.3= （四）79页习题3.13（2）答案应为0.3 . （五）84习题3.18 单位:千小时.第3章 二维随机变量及其分布二维随机变量及其分布习题3.13.1比较二维随机变量与一维随机变量的分布函数的性质有何异同？3.2 设1(,)F x y 和2(,)F x y 都是联合分布函数，试问常数a ，b 满足什么条件时，12(,)(,)aF x y bF x y +也是联合分布函数？解：因为1(,)F x y 和2(,)F x y 都是联合分布函数，有1(, )1F ∞∞=，2(, )1F ∞∞=.若12(,)(,)aF x y bF x y +也是联合分布函数，则12(, )(, )1aF bF ∞∞+∞∞=，即1a b +=.又因为联合分布函数12(,)(,)aF x y bF x y +满足单调性,所以0,0a b ≥≥.可以验证,当0,0a b ≥≥且1a b +=时, 12(,)(,)aF x y bF x y +是联合分布函数.3.3 设二维随机变量1+, 0,0,(,)~(,) 0, x y x y xy e e e x y X Y F x y −−−−− −−≥≥=其它. 求：（1）()0.5,0.3P X Y ≤≤；（2）()0.5,0.3 1.3P X Y ≤<≤；（3）()10, 12P X Y −<≤<≤.解: (1)()0.50.30.950.5,0.3(0.5,0.3)1P X Y F ee e −−−≤≤==−−+;（2）()()()0.5,0.3 1.30.5, 1.30.5,0.3P X Y P X Y P X Y ≤<≤=≤≤−≤≤(0.5,1.3)(0.5,0.3)F F =−0.3 2.45 1.30.95e e e e −−−−=+−−;（3）()10, 12(0,2)(1,1)(0,1)(1,2)P X Y F F F F −<≤<≤=+−−−− 00000=+−−=.*3.4 设()10,00,0.1, 01,01,,0.5, 01,11,01,1,x y x y F x y x y x y << ≤<≤<= ≤<≥≥≤<其它或或 和()20, 00,0.2, 01,01,,0.5, 01,11,01,1,x y x y F x y x y x y << ≤<≤<= ≤<≥≥≤< 其它或或是两个不同的分布函数，验证它们关于X 和关于Y 的边缘分布函数相同.解: 当 0x <时, ()1,0F x y =,有1(,)0F x ∞=.当01x ≤<时,()10, 0,,0.1,01,0.5, 1.y F x y y y <=≤< ≥ 有1(,)0.5F x ∞=.当1x ≥时,()10, 0,,0.5,01,1, 1.y F x y y y <=≤< ≥有1(,)1F x ∞=.因此()1,F x y 关于X 的边缘分布函数为10,0,(,)0.5, 01,1,x F x x <∞=≤< 其它.类似可求()1,F x y 关于Y 的边缘分布函数为10,0,(,)0.5, 01,1,y F y y <∞=≤< 其它.()2,F x y 关于X 和关于Y 的边缘分布函数为20, 0,(,)0.5, 01,1,x F x x < ∞=≤< 其它 与 20,0,(,)0.5, 01,1,y F y y <∞=≤<其它.因此它们关于X 和关于Y 的边缘分布函数相同.习题3.23.5 盒子里装有2只白球，2只红球，3只黑球，在其中任取4只球，以X 表示取到白球的只数，以Y 表示取到黑球的只数，求(,)X Y 的联合分布列及边缘分布列.解: 按古典概率计算,从7只球中取4只球,共有4735C =种取法.在4只球中,白球有i 只,黑球有j 只(剩下4i j −−只红球)的取法数为: 4232iji j C C C −−种. 因此 (,)X Y 的联合分布列为423247(,)ij i jC C C P X i Y j C −−===,0,1,2i =,0,1,2,3j =,24i j ≤+≤. 于是2232473(0,2)35C C P X Y C ====, 3132472(0,3)35C C P X Y C ====, 112232476(1,1)35C C C P X Y C ====, 1212324712(1,2)35C C C P X Y C ====, 1323472(1,3)35C C P X Y C ====, 2222471(2,0)35C C P X Y C ====,211232476(2,1)35C C C P X Y C ====, 2223473(2,2)35C C P X Y C ====, (,)X Y 的联合分布列与边缘分布列为3.6 一批产品工有100件，其中一等品60件，二等品30件，三等品10件. 从这批产品中有放回的任取3件，以X 和Y 分别表示取出的3件产品中一等品、二等品的件数，求:(1) (,)X Y 的联合分布列；(2) (1,2)P X Y ≤≤.解: (1) 因为X 和Y 的可能取值为0,1,2,3, 事件{,}X i Y j ==表示取出的3件产品中一等品有i 件、二等品有j 件(三等品有3i j −−件)的取法, 取法总数为3!!!(3)!i j i j −−种,而对于每种取法的概率为 3631101010ij i j−−,因此(,)X Y 的联合分布列为33!631(,)!!(3)!101010iji jP X i Y j i j i j −−===−− ， ,0,1,2,3i j =,3i j +≤.(,)X Y 的联合分布列与边缘分布列为(2)(1,2)(0,0)(0,1)(0,2)P X Y P X Y P X Y P X Y ≤≤===+==+==(1,0)(1,1)(1,2)0.325P X Y P X Y P X Y +==+==+===.3.7 设事件A ，B 满足1()4P A =，1(|)(|)2P B A P A B ==. 记 1, 0 A X A =若发生，，若不发生, 1, 0 B Y B =若发生，，若不发生. 求,)X Y (的联合分布列及边缘分布列.解（1）由于()111()()428P AB P A P B A ==×=，()()181()124P AB P B P A B ===， 所以，1(1,1)()8P X Y P AB ====，1(1,0)(()()8P X Y P AB P A P AB ====−=， 1(0,1)()()(),8P X Y P AB P B P AB ====−=(0,0)()1()P X Y P AB P A B ====−U =51()()()8P A P B P AB −−+=,所以(,)X Y 的联合分布列及边缘分布列为3.8 (,)X Y 的联合分布列为求：(1) (0)P X =；(2) (2)P Y ≤；(3) (1,2)P X Y <≤.解 (1) (0)(0,1)(0,2)(0,3)P X P X Y P X Y P X Y ====+==+==0.10.10.30.5=++=；(2) (2)1(3)1(0,3)(1,3)P Y P Y P X Y P X Y ≤=−==−==−==10.30.250.45=−−=；(3)(1,2)(0,1)(0,2)0.10.10.2P X Y P X Y P X Y <≤===+===+=.习题3.33.9 设二维随机变量()35(1)(1), 0,0,,~(,)0, x y e e x y X Y F x y −− −−≥≥= 其它.试求,)X Y (的联合概率密度(, )f x y .解 当0,0x y >>时,35(,)(1)(1)x y F x y e e −−=−−.对(, )F x y 求二阶偏导，得(, )X Y 的联合概率密度为()2,(,)F x y f x y x y∂=∂∂(35)15x y e −+=.当0x <或0y <时, (,)0F x y =, ()2,(,)0F x y f x y x y∂==∂∂.于是,)X Y (的联合概率密度(35)15, 0,0,(, )0, x y e x y f x y −+ ≥≥= 其他.3.1010 设二维随机变量()22,(,),(1)(1)AX Y f x y x y =++ 求：(1)常数A ；(2)联合分布函数(,)F x y ；(3) 概率()(),P X Y D ∈，其中D 是以(0,0)，(0,1)，(1,0)，(1,1)为顶点的正方形区域.解 (1)由联合概率密度(,)f x y 的正则性，221(,)d d d d (1)(1)A f x y x y x y x y +∞+∞+∞+∞−∞−∞−∞−∞==++∫∫∫∫2π1A ==, 得21πA =. (2) 2221(,)(,)d d d d (1)(1)x yxyF x y f s t s t s t s t π−∞−∞−∞−∞==++∫∫∫∫21(arctan )(arctan 22x y πππ=++. (3)()(),(1,1)(0,0)(0,1)(1,0)PX Y D F F F F ∈=+−−913311648816=+−−=. 3.1.111设二维随机变量(),(,)X Y f x y ，则(1)P X >等于 (A) 1d (,)d x f x y y ∞−∞−∞∫∫. (B) 1d (,)d x f x y y ∞∞−∞∫∫.(C)1(,)d f x y x −∞∫. (D)1(,)d f x y x ∞∫.解 选(B).因为1(1)(1,)d (,)d P X P X Y x f x y y ∞∞−∞>=<<∞−∞<<∞=∫∫.3.12 设二维随机变量() (6), 02,24,,~(,)0, k x y x y X Y f x y −−<<<< =其它. 求：(1) 常数k ；(2) (1,3)P X Y <<；(3) ( 1.5)P X <；(4) (4)P X Y +<.解（1）由于联合概率密度(,)f x y 满足正则性,于是2421(,)d d d (6)d 8f x y x y x k x y y k +∞+∞−∞−∞==−−=∫∫∫∫所以81=k . （2）130213(1,3)d (6)d 88P X Y x x y y <<=−−=∫∫. （3） 1.5402127( 1.5)( 1.5,)d (6)d 832P X P X Y x x y y <=<<∞=−−=∫∫.（4）(,)f x y 的非零区域与{4}x y +<的交集{(,)|02,24}G x y x y x =<<<<−.()24024112(4),d d (6)d d d (6)d 883x x y GP X Y f x y x y x y x y x x y y −+<+<==−−=−−=∫∫∫∫∫∫.3.13 设二维随机变量()(2),01,0,,~(,)0,cy x x y x X Y f x y −≤≤≤≤ =其它. 求：(1)常数c ；(2)(1)P X Y +≤；(3)边缘概率密度.解（1）由于联合概率密度(,)f x y 满足正则性,于是1051(,)d d d (2)d 24xf x y x y x cy x y c +∞+∞−∞−∞==−=∫∫∫∫， 所以 4.8c =.（2）(,)f x y 的非零区域与{1}x y +≤的交集1{(,)|1,0}2G x y y x y y =≤≤−≤≤.()11201(1),d d 4.8(2)d d d 4.8(2)d 0.3y yx y GP X Y f x y x y y x x y y y x x −+≤+≤==−=−=∫∫∫∫∫∫.(3) , X Y （）关于X 的边缘密度函数204.8(2) 2.4(2)01()(,)0x X y x dy x x x f x f x y dy +∞−∞−=−≤≤== ∫∫其它.关于Y 的边缘密度函数124.8(2) 2.4(34)01()(,)0y Y y x dx y y y y f y f x y dx +∞−∞−=−+≤≤== ∫∫其它.3.14 设二维随机变量(,)X Y 在由x 轴、y 轴及直线22x y +=所围成的三角形区域上D 服从均匀分布，求边缘概率密度()X f x 和()Y f y .解 区域}01,0{(,)|22x y D x y x ≤≤≤≤=−的面积为1(22)d 1S x x =−=∫.因此(,)X Y 的联合概率密度为01,0122(,)0x y x f x y ≤≤≤≤− = ， ，，其他．, X Y （）关于X 的边缘密度函数220d 22, 01()(,)d 0, xX y x x f x f x y y −+∞−∞=−≤≤== ∫∫其它.关于Y 的边缘密度函数220d 1, 02()(,)d 20, y Y yx y f y f x y x −+∞−∞=−≤≤ ==∫∫其它. 3.15设(,)X Y 的联合概率密度分别为(1) 4,01,01,(,)0,xy x y f x y ≤≤≤≤ =其它.(2) 21, 01,02,(,)30, x xy x y f x y +<<<< = 其它.(3) , 0,(,) 0, y e x y f x y − <<= 其它.试分别求, X Y （）的边缘概率密度.解 (1) 因为, X Y （）关于X 的边缘密度函数14d 2, 01()(,)d 0, X xy y x x f x f x y y +∞−∞=≤≤ == ∫∫其它.关于Y 的边缘密度函数104d 2,01,()(,)d 0, ,Y xy x y y f y f x y x +∞−∞=≤≤==∫∫其它(2) 因为, X Y （）关于X 的边缘密度函数222012()d 2, 01()(,)d 330, X x xy y x x x f x f x y y +∞−∞+=+<< == ∫∫其它.关于Y 的边缘密度函数120111()d ,02,()(,)d 3360, .Y x xy x y y f y f x y x +∞−∞+=+<< ==∫∫其它 (3) 因为, X Y （）关于X 的边缘密度函数≤>===∫∫+∞−−∞+∞−0,00,),()(x x e dy e dy y x f x f xx y X 关于Y 的边缘密度函数≤>===∫∫−−∞+∞−,0,0,0,),()(0y y ye dx e dx y x f y f y y y Y习题3.43.16 甲、乙两人独立地各进行两次射击，假设甲的命中率为0.2，乙的命中率为0.5，以X 与Y 分别表示甲和乙的命中次数，试求(,)X Y 的联合分布列及边缘分布列.解 甲命中次数(2.0.2)X B ,乙命中次数(2,0.5)Y B ,且X 与Y 相互独立,于是(,)X Y 的联合分布列为2222(,)()()0.20.80.50.5ii i j j j P X i Y j P X i P Y j C C −−======,(,0,1,2)i j =.因此(,)X Y 的联合分布列及边缘分布列为3.17 [1999[1999年1]1]设随机变量X 与Y 相互独立，试完成下表：1x a 1/8 b g 2x 1/8 c d h j p g1/6ef1解 设表中空格数据为由11211p p p +=g ，即1186p +=，得1124p =； 由于X 与Y 相互独立，有1111p p p =?g g ，即111246p =?g ，得114p =g ；由1112131p p p p ++=g ，即131112484p ++=，得13112p =；由1221p p p =?g g ，即21184p =?g ，得212p =g ；由12222p p p +=g ，即221182p +=，得2238p =；由1231p p p ++=g g g ，即311162p ++=g ，得313p =g ；由13233p p p +=g ，即2311123p +=，得2314p =；由121p p +=g g ，即2114p +=g ，得234p =g .填表如下：3.18 [1990年3]一电子仪器由两个部件构成，随机变量X 与Y 分别表示这两个部件的寿命(单位：千小时) ，已知()2221, 0,0,,~(,) 0, x y x y e e e x y X Y F x y +−−− −−+≥≥= 其它.(1) 问X 与Y 是否相互独立？(2) 求这两个部件的寿命都超过100小时的概率.解（1）(, )X Y 关于X 的边缘分布函数为()()0.51,0,,0,0,x X e x F x F x x − −≥=∞=< (, )X Y 关于Y 的边缘分布函数为()()0.51,0,,0,0,y Y e y F y F y y − −≥=∞=<因为()()(),X Y F x y F x F y =，故X 与Y 相互独立．（2）()()()()()()()0.10.1,0.10.10.110.110.1X Y P X Y P X P Y F F e−>>=>>=−−=．3.19 设X 与Y 独立同均匀分布[1,3]U ，并且13a <<，记事件{}A X a =≤，{}B Y a =≥，且()7/9P A B =U ，求常数a .解 因为X 与Y 相互独立,所以事件A 与事件B 也相互独立. 因此111()()d 22aa P A P X a x −=≤==∫,313()()d 22a aP B P Y a x −=≥==∫, ()(1)(3)()()4a a P AB P A P B −−==.于是()()()()13(1)(3)72249a a a a P A B P A P B P AB −−−−=+−=+−=U ,解得53a =或73.3.2020 某码头只能容纳一只船，现预知某日将有两只船独立来到，且在24小时内各时刻来到的可能性相等，如果它们需要停靠的时间分别为3小时及4小时，试求有一只船要在江中等待的概率．解 设X ，Y 分别表示此二船到达码头的时间，则X , Y 的概率密度函数分别为1,024()240, ,X x f x ≤< = ，其它 1,024()240, ,Y y f x ≤< = ，其它则X 与Y 相互独立，其联合概率密度为()21,024,024,,()()240,X Y x y f x y f x f y ≤<≤<== 其他, 于是按题意，所求概率为(34).P Y X −≤−≤ 区域{(,)|024,024,34}G x y X Y Y X =≤≤≤≤−≤−≤ 所求概率为(34)P Y X −≤−≤21(,)d d 24Gf x y x y G ==×∫∫的面积3110.271152==. 3.21 设X 与Y 独立同均匀分布[0,1]U ，求方程20t Xt Y ++=有实根的概率. 解 X , Y 的概率密度分别为1, 01()0, ,X x f x << = ，其它 1, 01()0, ,Y y f x << =，其它由于X 与Y 相互独立，其联合概率密度为()1,01,01,,()()0,X Y x y f x y f x f y <<<< ==其他. 方程20t Xt Y ++=有实根的充要条件是判别式240X Y ∆=−≥,概率22211240401(40)(,)d d d d d 412x x y x P X Y f x y x y x y x −≥−≥====∫∫∫∫∫. 3.22二维随机变量(,)X Y 在区域D 上服从均匀分布，求边缘概率密度()X f x ,()Y f y ,并判断X 和Y 是否相互独立.（1）{(,)|01,23}D x y x y =≤≤≤≤；（2）22{(,)|1}4y D x y x =+≤；（3）22{(,)|2}D x y x y y =+≤.解（1）因为区域D 的面积1,D S = , X Y （）的联合概率密度1, (,),(,)0, .x y D f x y ∈ = 其他因为, X Y （）关于X 的边缘密度函数32d 1, 01()(,)d 0, X y x f x f x y y +∞−∞=≤≤ == ∫∫其他.关于Y 的边缘密度函数10d 1, 23,()(,)d 0, ,Y x y f y f x y x +∞−∞=≤≤==∫∫其他所以，对任意实数x ，y 均有(,)()(),X Y f x y f x f y =故X 与Y 是相互独立的. （2）因为区域D 的面积2π,D S = , X Y （）的联合概率密度1, (,),(,)2π0, .x y D f x y ∈ = 其他 因为, X Y （）关于X 的边缘密度函数1()(,)d 0, X y x f x f x y y +∞−−∞=≤ ==∫∫其它. 关于Y 的边缘密度函数2()(,)d 0 Y y f y f x y x +∞−∞≤== ∫，，其它； 所以，对任意实数x ，y 均有(,)()(),X Y f x y f x f y ≠故X 与Y 是相互独立的.（3）因为区域D 的面积π,D S = , X Y （）的联合概率密度1, (,),(,)π0, .x y D f x y ∈ = 其他因为, X Y （）关于X 的边缘密度函数111d 1()(,)d 0, X y x f x f x y y π+∞−∞=≤ ==∫∫其它.关于Y 的边缘密度函数02()(,)d 0 Y y f y f x y x +∞−∞≤≤== ∫，，其它； 所以，对任意实数x ，y 均有(,)()(),X Y f x y f x f y ≠故X 与Y 是相互独立的.习题3.53.23 设(,)X Y 的联合分布列为求在1X =条件下，Y 的条件分布列.解 (1)(1,0)(1,1)(1,2)P X P X Y P X Y P X Y ====+==+==0.20.10.10.4=++= 在1X =条件下，Y 的条件分布列为(1,0)0.21(0|1)(1)0.42P X Y P Y X P X ========，(1,1)0.11(1|1)(1)0.44P X Y P Y X P X ========，(1,2)0.11(2|1)(1)0.44P X Y P Y X P X ========.或写成0 1 2111(1)24|4Y P Y k X ==.3.24 设二维随机变量(),X Y 的概率分布表为求：(1) (),X Y 关于X 的边缘分布列；(2) ()2P X Y +≤；(3)()00P Y X ==. 解 (1)(),X Y 关于X 的边缘分布列为0 20.3 0.7X P ；(2) ()()212,110.30.7P X Y P X Y +≤=−===−=.(3)()()()0,00.220000.33P X Y P Y X P X ========. 3.25 设二维随机变量 ()3, 0,0,,~(,)2 0, x xyx ex y X Y f x y −− >> =其它. 求：(1)边缘概率密度()X f x ；(2) 条件概率密度|(|)Y X f y x . 解 (1) 因为, X Y （）关于X 的边缘密度函数320d , 0,()(,)d 220, x xy xX x x e y e x f x f x y y ∞−−−∞−∞=>==∫∫其它. (2) 当0>x 时,条件概率密度|, 0,(,)(|)()0, 0.xy Y X X xe y f x y f y x f x y − >== ≤(3) 当12X =时,条件概率密度 2|11, 0,(|)220, 0.yY X e y f y y − > =≤ 3.26 设直线1x =，0y =以及曲线2y x =所围区域为G ， (,)X Y 在区域G 上服从二维均匀分布，试求：(1) (,)X Y 的联合概率密度(,)f x y ；(2) 条件概率密度|(|)Y X f y x 及|(|)X Y f x y ；(3) |(|1)Y X f y 及()|1/9X Y f x .解(1) 如图,区域2}01,0{(,)|x y x G x y <<<<=的面积为1201d 3S x x ==∫因此(,)X Y 的联合概率密度为201,03(,)0x y x f x y <<<< =， ，，其他．(2) , X Y （）关于X 的边缘密度函数 例3.26插图220 3 d 3, 01()(,)d 0, x X y x x f x f x y y +∞−∞=<<== ∫∫其它.关于Y 的边缘密度函数13(1 01()(,)d 0, Y x y f y f x y x +∞−∞=<<== ∫其它.当01x <<时，条件概率密度|(|)Y X f y x22|2031(,)(|)3() 0Y X X y x f x y f y x x xf x << ===， ，，其他． 当01y <<时，条件概率密度|(|)X Y f x y1(,)(|)() 0X Y Y x f x y f x y f y <<== ，，其他． (3) 当1x =时，条件概率密度|101(|1)0Y X y f y << =， ，，其他．当19y =时，条件概率密度|3111(|2390X Y x f x << =， ，，其他． 习题3.63.27 有一本100页的书，每页错别字数服从参数为0.01的泊松分布，假定各页错别字数相互独立，求这本书上错别字总数的概率分布. 解 设i X 表示此书第i 页上的错别字数, 则(0.01)i X P , 其中1,2,,100i =L .因为相互独立的泊松随机变量的和仍服从泊松分布,因此这本书上错别字总数1001()ii XP λ=∑ , 其中1000.011λ=×=.3.23.288设两个随机变量X 和Y 相互独立且同分布：()()111/2P X P Y =−==−=，()()111/2P X P Y ====，则下列各式成立的是（A）()12P X Y ==．（B）()1P X Y ==．（C）()104P X Y +==．（C）()114P XY ==． 解 因为X 与Y 相互独立，由边缘分布列可得联合分布列..111111442111144211122i jY p X p −− 由此得()()()1111,11,1442P X Y P X Y P X Y ===−=−+===+=，故（A）正确，（B）错误．另外，由()()()11101,11,1442P X Y P X Y P X Y +===−=+==−=+=知（C）错误，由{}00P XY ==知（D）错误．*3.29 设随机变量X 服从二项分布(,)B n p ，Y 服从二项分布(,)B m p ，且X 与Y 相互独立，证明X Y +服从二项分布(,)B n m p +. 证: 因(,)X B n p ,(,)Y B m p ,所以()(1)k kn k n P X k C p p −==−，0,1,2,,.k n =L ()(1)k k m k m P Y k C p p −==−，0,1,2,,.k m =L而X Y +可能取值为0,1,2,,n m +L ,且X 与Y 相互独立,由卷积公式有00()()()= (1)(1)iik k n k i k i km i k n m k k P X Y i P X k P Y i k C p p C p p −−−−+==+====−−−∑∑= (1)= (1)ik i k i n m i i i n m in m n m k C C p p C p p −+−+−+=−−∑,0,1,2,,i n m =+L . 注:由超几何分布列的正则性可知,01k i k in m ik n mC C C −=+=∑.因此0ik i k in m n m k C C C −+==∑. 3.30设X 与Y 独立同分布，X 的分布列为1{}2k P X k ==，1,2,k =L .试求：(1)Z X Y =+的分布列；(2) min{,}Z X Y =的分布列.解 (1)Z X Y =+可能取值为2,3,L ,且X 与Y 相互独立,由卷积公式有1111()()()()= 222nnk n k nk k nP Z n P X Y n P X k P Y n k −====+====−=∑∑,2,3,n =L . (2)min{,}Z X Y =可能取值为1,2,3,L ,且X 与Y 相互独立,()(min{,})P Z n P X Y n ===11(,)(,)(,)k n k n P X n Y n P X n Y k P X k Y n ∞∞=+=+===+==+==∑∑11()()()()()()k n k n P X n P Y n P X n P Y k P X k P Y n ∞∞=+=+===+==+==∑∑12211111111322122222412n n n k n n n k n ∞+−=+=+=+=−∑’ 即min{,}Z X Y =的分布列为3()4n P Z n ==,1,2,n =L .3.31设X 与Y 相互独立，X 服从均匀分布[0,1]U ，Y 服从参数为2的指数分布，求： （1）,X Y （）的联合概率密度；（2）(1)P X Y +≤.解 (1)X 与Y 的概率密度分别为()1, 01,0, X x f x ≤≤ = 其他 与 ()22e , 00, 0y Y y f y y − = ≤ ＞由于X 与Y 独立，因此,X Y （）的联合概率密度为()()()22e ,01,0,0, .y X Y x y f x y f x f y − ≤≤== ＞, 其他（2）()11122220111(1), d d d 2e d (1e )d 22xy x x y P X Y f x y x y x y x e−−−+≤+≤===−=+∫∫∫∫∫. 3.32 设X 与Y 独立同均匀分布[0,1]U ，求Z X Y =+的概率密度. 解 Z X Y =+的概率密度1()()()d ()d Z X Y Y f z f x f z x x f z x x ∞−∞=−=−∫∫作变量变换, 令t z x =−,得1()()d zZ Y z f z f t t −=∫当0z <时, ()0Z f z =. 当 01z ≤<时, 1()()d d zzZ Y z f z f t t t z −===∫∫.当 011z ≤−<时, 即 12z ≤<时, 1111()()d d 2Z Y z z f z f t t t z −−===−∫∫.当11z −≥时, 即 2z ≥时, 11()()d 0Z Y z f z f t t −==∫.于是Z X Y =+的概率密度为, 01,()2, 12,0, Z z z f z z z <≤=−<≤当当其他.*3.33 设()(2)2,0,0,,~(,) 0, x y e x y X Y f x y −+ >>= 其它.求随机变量2Z X Y =+的分布函数.解 随机变量2Z X Y =+取值为(0,)∞当0z ≤时, ()()(2)0Z F z P Z z P X Y z =≤=+≤=; 当0z >时, 设区域{(,)|0,0,2}G x y x y x y z =>>+≤,(){}{}2Z F z P Z z P X Y z =≤=+≤()()22,2x y x y zf x y dxdy edxdy −++≤==∫∫∫∫G220d 2d 1z xzx y z z e x e y e ze −−−−−==−−∫∫.于是，随机变量Y X Z 2+=的分布函数为()1,00,0z z Z e ze z F z z −− −−≥= <．★可进一步求得随机变量Z 的密度函数为(),00,0z Z ze z f z z − ≥= <．*3.34设X 与Y 独立同标准正态分布(0,1)N ，随机变量Z =,验证Z 的概率密度为()2/2, 0,0,z z ze z f z − ≥ = 其它， 称Z 服从瑞利（Rayleigh）分布.解 已知X 、Y 的分布密度分别为22()xXf x−=，22()yYf y−=,由相互独立性得X与Y的联合密度函数为221()21(,)()()2x yX Yf x y f x f y eπ−+=⋅=由于0Z=≥,知当0z<时, ()()0ZF z P Z z=≤=;当0z≥时, ()222())()ZF z P Z z P z P X Y z=≤=≤=+≤222222221()21(,)d d d d2x yx y z x y zf x y x y e x yπ−++≤+≤==∫∫∫∫22222220011d d2[]122r r zz ze r r e eπθπππ−−−=−=−∫∫极坐标.将()ZF z关于z求导数,得Z的概率密度为()2/2,0,0,zzze zf z−≥=其它.3.35 对某种电子装置的输出测量了5次，得到的观察值为12345,,,,X X X X X. 设它们独立同分布，概率密度为2/8,0,()40,xxe xf x−>=其它.求：（1）12345max{,,,,}Z X X X X X=的分布函数；（2）{4}P Z>.解（1）设12345,,,,X X X X X的分布函数为()XF x,则当0x≤时, ()0XF x=.当0x>时, 有()22x/8/8d14x xXxF x e x e−−−∞==−∫.即2/81,0,()0,xXe xF x−−>=其它.因此12345max{,,,,}Z X X X X X=的分布函数25851,0,()()(())0,.zZ Xe zF Z P Z z F z−−>=≤==其他25(2)(4)1(4)1(4)1(1)0.5167.z P Z P Z F e −>=−≤=−=−−=3.36 设随机变量,X Y （）的联合分布列为求：(1) =max(,)U X Y 的分布列；(2) =min(,)V X Y 的分布列；(3) =W X Y +的分布列；(4) (1|2)P X Y ==,(3|0)P Y X ==.解 (1)由X ，Y 的可能取值知=max(,)U X Y 的可能值为：0，1，2，3. 且有 (0)(1,0)(0,0)0.150.060.21P Z P X Y P X Y ===−=+===+=，(1)(1,1)(0,1)(1,1)(1,0)P Z P X Y P X Y P X Y P X Y ===−=+==+==+==0.020.050.150.10.32=+++=，(2)(1,2)(0,2)(1,2)P Z P X Y P X Y P X Y ===−=+==+==0.150.020.050.22=++=,(3)1(0)(1)(2)10.310.320.220.15P Z P Z P Z P Z ==−=−=−==−−−=. 所以=max(,)U X Y 的分布列 0 1 2 3 0.21 0.32 0.22 0.15U P (2由X ，Y 的可能取值知=min(,)V X Y 的可能值为：-1,0,1. 且有(1)(1,0)(1,1)(1,2)(1,3)P Z P X Y P X Y P X Y P X Y =−==−=+=−=+=−=+=−=0.150.020.150.070.39=+++=，(0)(0,0)(0,1)(0,2)(0,3)P Z P X Y P X Y P X Y P X Y ====+==+==+==(1,0)0.060.050.020.030.10.26P X Y +===++++=,(1)1(1)(0)10.390.260.35P Z P Z P Z ==−=−−==−−=.所以=min(,)V X Y 的分布列为 1 0 1 0.39 0.26 0.35V P − (3) 由X ，Y 的可能取值知=W X Y +的可能值为：-1, 0，1，2，3, 4. 且有 (1)(1,0)0.15P W P X Y =−==−==，(0)(1,1)(0,0)0.020.060.08P W P X Y P X Y ===−=+===+=,(1)(1,2)(0,1)(1,2)P W P X Y P X Y P X Y ===−=+==+==0.150.050.10.3=++=，(2)(1,3)(0,2)(1,1)P W P X Y P X Y P X Y ===−=+==+==0.070.020.150.24=++=,(3)(0,3)(1,2)0.030.050.08P W P X Y P X Y ====+===+=,(4)(1,3)0.15P W P X Y =====.所以=W X Y +的分布列为1 0 1234 0.15 0.08 0.3 0.24 0.08 0.15W P −. (4) (2)(1,2)(0,2)(1,2)P Y P X Y P X Y P X Y ===−=+==+==0.150.020.050.22=++=,(0)(0,0)(0,1)(0,2)(0,3)P X P X Y P X Y P X Y P X Y ====+==+==+== 0.060.050.020.030.16=+++=,(1,2)0.055(1|2)(2)0.2222P X Y P X Y P Y ========, (0,3)0.033(3|0)(0)0.1616P X Y P Y X P X ========.。
概率论与数理统计第三章课后习题及参考答案
概率论与数理统计第三章课后习题及参考答案1．设二维随机变量),(Y X 只能取下列数组中的值：)0,0(，)1,1(-，31,1(-及)0,2(，且取这几组值的概率依次为61，31，121和125，求二维随机变量),(Y X 的联合分布律．解：由二维离散型随机变量分布律的定义知，),(Y X 的联合分布律为2．某高校学生会有8名委员，其中来自理科的2名，来自工科和文科的各3名．现从8名委员中随机地指定3名担任学生会主席．设X ，Y 分别为主席来自理科、工科的人数，求：(1)),(Y X 的联合分布律；(2)X 和Y 的边缘分布律．解：(1)由题意，X 的可能取值为0，1，2，Y 的可能取值为0，1，2，3，则561)0,0(3833====C C Y X P ，569)1,0(381323====C C C Y X P ，569)2,0(382313====C C C Y X P ，561)3,0(3833====C C Y X P ，283)0,1(382312====C C C Y X P ，289)1,1(38131312====C C C C Y X P ，283)2,1(382312====C C C Y X P ，0)3,1(===Y X P ，563)0,2(381322====C C C Y X P ，563)1,2(381322====C C C Y X P ，0)2,2(===Y X P ，0)3,2(===Y X P ．),(Y X 的联合分布律为：(2)X 的边缘分布律为X 012P1452815283Y 的边缘分布律为Y 0123P285281528155613．设随机变量),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧<<<<--=其他．,0,42,20),6(),(y x y x k y x f 求：(1)常数k ；(2))3,1(<<Y X P ；(3))5.1(<Y P ；(4))4(≤+Y X P ．解：方法1：(1)⎰⎰⎰⎰--==+∞∞-+∞∞-422d d )6(d d ),(1yx y x k y x y x f ⎰--=42202d |)216(y yx x x k k y y k 8d )210(42=-=⎰，∴81=k ．(2)⎰⎰∞-∞-=<<31d d ),()3,1(y x y x f Y X P ⎰⎰--=32102d d )216(yx yx x x ⎰--=32102d |)216(81y yx x x 83|)21211(81322=-=y y ．(3)),5.1()5.1(+∞<<=<Y X P X P ⎰⎰+∞∞-∞---=5.1d d )6(81yx y x ⎰⎰--=425.10d d )6(81y x y x y yx x x d )216(81422⎰--=3227|)43863(81422=-=y y ．(4)⎰⎰≤+=≤+4d d ),()4(y x y x y x f Y X P ⎰⎰---=2042d )6(d 81x y y x x ⎰+-⋅=202d )812(2181x x x 32|)31412(1612032=+-=x x x ．方法2：(1)同方法1．(2)20<<x ，42<<y 时，⎰⎰∞-∞-=yxv u v u f y x F d d ),(),(⎰⎰--=y xv u v u 20d d )6(81⎰--=y xv uv u u 202d |)216(81⎰--=y v xv x x 22d )216(81y xv v x xv 222|)21216(81--=)1021216(81222x xy y x xy +---=，其他，0),,(=y x F ，∴⎪⎩⎪⎨⎧<<<<+---=其他．,0,42,20),1021216(81),(222y x x x xy y x xy y x F 83)3,1()3,1(==<<F Y X P ．(3))42,5.1(),5.1()5.1(<<<=+∞<<=<Y X P Y X P X P )2,5.1()4,5.1(<<-<<=Y X P Y X P 3227)2,5.1()4,5.1(=-=F F ．(4)同方法1．4．设随机变量),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧>>=--其他．,0,0,0,e ),(2y x A y x f y x 求：(1)常数A ；(2)),(Y X 的联合分布函数．解：(1)⎰⎰⎰⎰+∞+∞--+∞∞-+∞∞-==02d d e d d ),(1yx A y x y x f y x ⎰⎰+∞+∞--=002d e d e y x A y x2|)e 21(|)e (020A A y x =-⋅-=∞+-∞+-，∴2=A ．(2)0>x ，0>y 时，⎰⎰∞-∞-=y xv u v u f y x F d d ),(),(⎰⎰--=yxv u vu 02d d e 2yv x u 020|)e 21(|)e (2---⋅-=)e 1)(e 1(2y x ----=，其他，0),(=y x F ，∴⎩⎨⎧>>--=--其他．,0,0,0),e 1)(e 1(),(2y x y x F y x ．5．设随机变量),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧≤≤≤≤=其他．,0,10,10,),(y x Axy y x f 求：(1)常数A ；(2)),(Y X 的联合分布函数．解：(1)2121d d d d ),(11010⋅⋅===⎰⎰⎰⎰+∞∞-+∞∞-A y y x x A y x y x f ，∴4=A ．(2)10≤≤x ，10≤≤y 时，⎰⎰∞-∞-=y xv u v u f y x F d d ),(),(⎰⎰=yxv u uv 0d d 4220202||y x v u yx =⋅=，10≤≤x ，1>y 时，⎰⎰∞-∞-=yx v u v u f y x F d d ),(),(⎰⎰=100d d 4xv u uv 210202||x v u x =⋅=，10≤≤y ，1>x 时，⎰⎰∞-∞-=yx v u v u f y x F d d ),(),(⎰⎰=100d d 4yu v uv 202102||y v u y =⋅=，1>x ，1>y 时，⎰⎰∞-∞-=yx v u v u f y x F d d ),(),(⎰⎰=101d d 4v u uv 1||102102=⋅=v u，其他，0),(=y x F ，∴⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧>>≤≤>>≤≤≤≤≤≤=其他．,0,1,1,1,10,1,,1,10,,10,10,),(2222y x y x y y x x y x y x y x F ．6．把一枚均匀硬币掷3次，设X 为3次抛掷中正面出现的次数，Y 表示3次抛掷中正面出现次数与反面出现次数之差的绝对值，求：(1)),(Y X 的联合分布律；(2)X 和Y 的边缘分布律．解：由题意知，X 的可能取值为0，1，2，3；Y 的可能取值为1，3．易知0)1,0(===Y X P ，81)3,0(===Y X P ，83)1,1(===Y X P ，0)3,1(===Y X P 83)1,2(===Y X P ，0)3,2(===Y X P ，0)1,3(===Y X P ，81)3,3(===Y X P 故),(Y X 得联合分布律和边缘分布律为：7．在汽车厂，一辆汽车有两道工序是由机器人完成的：一是紧固3只螺栓；二是焊接2处焊点，以X 表示由机器人紧固的螺栓紧固得不牢的数目，以Y 表示由机器人焊接的不良焊点的数目，且),(Y X 具有联合分布律如下表：求：(1)在1=Y 的条件下，X 的条件分布律；(2)在2=X 的条件下，Y 的条件分布律．解：(1)因为)3,3()1,2()1,1()1,0()1(==+==+==+====Y X P Y X P Y X P Y X P Y P 08.0002.0008.001.006.0=+++=，所以43)1()1,0()1|0(=======Y P Y X P Y X P ，81)1()1,1()1|1(=======Y P Y X P Y X P ，101)1()1,2()1|2(=======Y P Y X P Y X P ，401)1()1,3()1|3(=======Y P Y X P Y X P ，故在1=Y 的条件下，X 的条件分布律为X 0123P4381101401(2)因为)2,2()1,2()0,2()2(==+==+====Y X P Y X P Y X P X P 032.0004.0008.002.0=++=，所以85)2()0,2()2,0(=======X P Y X P X Y P ，4)2()1,2()2,1(=======X P Y X P X Y P ，81)2()2,2()2,2(=======X P Y X P X Y P ，故在2=X 的条件下，Y 的分布律为：Y 012P8541818．设二维随机变量),(Y X 的概率密度函数为⎩⎨⎧>>=+-其他．,0,0,0,e ),()2(y x c y x f y x 求：(1)常数c ；(2)X 的边缘概率密度函数；(3))2(<+Y X P ；(4)条件概率密度函数)|(|y x f Y X ，)|(|x y f X Y ．解：(1)⎰⎰⎰⎰+∞+∞+-+∞∞-+∞∞-==0)2(d d e d d ),(1yx c y x y x f y x⎰⎰+∞+∞--=002d e d ey x c y x2|)e (|)e 21(002c c y x =-⋅-=∞+-∞+-，∴2=c ．(2)0>x 时，⎰+∞∞-=y y x f x f X d ),()(⎰+∞+-=0)2(d e 2y y x x y x 202e 2|)e (e 2-+∞--=-=，0≤x 时，0)(=x f X ，∴⎩⎨⎧≤>=-．0,0,0,e 2)(2x x x f x X ，同理⎩⎨⎧≤>=-．0,0,0,e )(y y y f y Y ．(3)⎰⎰<+=<+2d d ),()2(y x y x y x f Y X P ⎰⎰---=2202d d e 2xy x yx 422202e e 21d e d e 2-----+-==⎰⎰xy x y x ．(4)由条件概率密度公式，得，当0>y 时，有⎩⎨⎧>=⎪⎩⎪⎨⎧>==----其他．其他．,0,0,e 2,0,0,e e 2)(),()|(22|x x y f y x f y x f xy y x Y Y X ，0≤y 时，0)|(|=y x f Y X ，所以⎩⎨⎧>>=-其他．,0,0,0,e 2)|(2|y x y x f x Y X ；同理，当0>x 时，有⎩⎨⎧>=⎪⎩⎪⎨⎧>==----其他．其他．,0,0,e ,0,0,2e e 2)(),()|(22|y y x f y x f x y f yx y x X X Y 0≤x 时，0)|(|=x y f X Y ，所以⎩⎨⎧>>=-其他．,0,0,0,e )|(|y x x y f y X Y ．9．设二维随机变量),(Y X 的概率密度函数为⎩⎨⎧<<<<=其他．,0,0,10,3),(x y x x y x f求：(1)关于X 、Y 的边缘概率密度函数；(2)条件概率密度函数)|(|y x f Y X ，)|(|x y f X Y ．解：(1)10<<x 时，⎰+∞∞-=y y x f x f X d ),()(203d 3x y x x==⎰，其他，0)(=x f X ，∴⎩⎨⎧<<=其他．,0,10,3)(2x x x f X ，密度函数的非零区域为}1,10|),{(}0,10|),{(<<<<=<<<<x y y y x x y x y x ，∴10<<y 时，⎰+∞∞-=x y x f y f Y d ),()()1(23d 321y x x y-==⎰，其他，0)(=y f Y ，∴⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其他．,0,10),1(23)(2y y y f Y ．(2)当10<<y 时，有⎪⎩⎪⎨⎧<<-=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧<<-==其他．其他．,0,1,12,0,1,)1(233)(),()|(22|x y y x x y y xy f y x f y x f Y Y X ，其他，0)|(|=y x f Y X ，故⎪⎩⎪⎨⎧<<<<-=其他．,0,10,1,12)|(2|y x y y xy x f Y X ．当10<<x 时，有⎪⎩⎪⎨⎧<<=⎪⎩⎪⎨⎧<<==其他．其他．,0,0,1,0,0,33)(),()|(2|x y x x y x x x f y x f x y f X X Y ，其他，0)|(|=x y f X Y ，故⎪⎩⎪⎨⎧<<<<=其他．,0,10,0,1)|(|x x y x x y f X Y ．10．设条件密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<<=其他．,0,10,3)|(32|y x yx y x f Y X Y 的概率密度函数为⎩⎨⎧<<=其他．,0,10,5)(4y y y f Y 求21(>X P ．解：⎩⎨⎧<<<==其他．,0,10,15)|()(),(2|y x y x y x f y f y x f Y X Y ，则6447d )(215d d 15d d ),(21(121421211221=-===>⎰⎰⎰⎰⎰>x x x x y y x y x y x f X P xx ．11．设二维随机变量),(Y X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<<<<+=其他．,0,20,10,3),(2y x xyx y x f 求：(1)),(Y X 的边缘概率密度；(2)X 与Y 是否独立；(3))),((D Y X P ∈，其中D 为曲线22x y =与x y 2=所围区域．解：(1)10<<x 时，x x y xy x y y x f x f X 322d )3(d ),()(222+=+==⎰⎰+∞∞-，其他，0)(=x f X ，∴⎪⎩⎪⎨⎧<<+=其他．,0,10,322)(2x x x x f X ，20<<y 时，⎰+∞∞-=x y x f y f Y d ),()(316)d 3(12+=+=⎰y x xy x ，其他，0)(=y f Y ，∴⎪⎩⎪⎨⎧<<+=其他．,0,20,316)(y y y f Y ．(2)),()()(y x f y f x f Y X ≠，∴X 与Y 不独立．(3)}22,10|),{(2x y x x y x D ≤≤<<=，∴⎰⎰+=∈102222d d )3()),((x xx y xy x D Y X P 457d )32238(10543=--=⎰x x x x ．12．设二维随机变量),(Y X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧>>+=-其他．,0,0,0,e )1(),(2y x y x y x f x试讨论X ，Y 的独立性．解：当0>x 时，xx x X x yx y y x y y x f x f -∞+-∞+-∞+∞-=+-=+==⎰⎰e |11e d )1(e d ),()(002，当0≤x 时，0)(=x f X ，故⎩⎨⎧≤>=-．0,0,0,e )(x x x x f x X ，同理，可得⎪⎩⎪⎨⎧≤>+=．0,0,0,)1(1)(2y y y y f Y ，因为)()(),(y f x f y x f Y X =，所以X 与Y 相互独立．13．设随机变量),(Y X 在区域}|),{(a y x y x g ≤+=上服从均匀分布，求X 与Y 的边缘概率密度，并判断X 与Y 是否相互独立．解：由题可知),(Y X 的联合概率密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧≤+=其他．,0,,21),(2a y x a y x f ，当0<<-x a 时，有)(1d 21d ),()(2)(2x a ay a y y x f x f xa x a X +===⎰⎰++-+∞∞-，当a x <≤0时，有)(1d 21d ),()(2)(2x a a y a y y x f x f x a x a X -===⎰⎰---+∞∞-，当a x ≥时，0d ),()(==⎰+∞∞-y y x f x f X ，故⎪⎩⎪⎨⎧≥<-=．a x a x x a a x f X ,0,),(1)(2，同理，由轮换对称性，可得⎪⎩⎪⎨⎧≥<-=．a y a y y a a y f Y ,0,),(1)(2，显然)()(),(y f x f y x f Y X ≠，所以X 与Y 不相互独立．14．设X 和Y 时两个相互独立的随机变量，X 在)1,0(上服从均匀分布，Y 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-．0,0,0,e 21)(2y y y f yY (1)求X 和Y 的联合概率密度；(2)设含有a 的二次方程为022=++Y aX a ，试求a 有实根的概率．解：(1)由题可知X 的概率密度函数为⎩⎨⎧<<=其他．,0,10,1)(x x f X ，因为X 与Y 相互独立，所以),(Y X 的联合概率密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧><<==-其他．,0,0,10,e 21)()(),(2y x y f x f y x f yY X ，(2)题设方程有实根等价于}|),{(2X Y Y X ≤，记为D ，即}|),{(2X Y Y X D ≤=，设=A {a 有实根}，则⎰⎰=∈=Dy x y x f D Y X P A P d d ),()),(()(⎰⎰⎰---==1021002d )e 1(d d e 2122xx y x x y⎰--=102d e12x x ⎰--=12e 21212x x ππππ23413.01)]0()1([21-=Φ-Φ-=．15．设i X ～)4.0,1(b ，4,3,2,1=i ，且1X ，2X ，3X ，4X 相互独立，求行列式4321X X X X X =的分布律．解：由i X ～)4.0,1(b ，4,3,2,1=i ，且1X ，2X ，3X ，4X 相互独立，易知41X X ～)84.0,16.0(b ，32X X ～)84.0,16.0(b ．因为1X ，2X ，3X ，4X 相互独立，所以41X X 与32X X 也相互独立，又32414321X X X X X X X X X -==，则X 的所有可能取值为1-，0，1，有)1()0()1,0()1(32413241======-=X X P X X P X X X X P X P 1344.016.084.0=⨯=，)1,1()0,0()0(32413241==+====X X X X P X X X X P X P )1()1()0()0(32413241==+===X X P X X P X X P X X P 7312.016.016.084.084.0=⨯+⨯=，)0()1()0,1()1(32413241=======X X P X X P X X X X P X P 1344.084.016.0=⨯=，故X 的分布律为X 1-01P1344.07312.01344.016．设二维随机变量),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧>>=+-其他．,0,0,0,e 2),()2(y x y x f y x 求Y X Z 2+=的分布函数及概率密度函数．解：0≤z 时，若0≤x ，则0),(=y x f ；若0>x ，则0<-=x z y ，也有0),(=y x f ，即0≤z 时，0),(=y x f ，此时，0d d ),()2()()(2==≤+=≤=⎰⎰≤+zy x Z y x y x f z Y X P z Z P z F ．0>z 时，若0≤x ，则0),(=y x f ；只有当z x ≤<0且02>-=xz y 时，0),(≠y x f ，此时，⎰⎰≤+=≤+=≤=zy x Z yx y x f z Y X P z Z P z F 2d d ),()2()()(⎰⎰-+-=zx z y x y x 020)2(d e 2d z z z ----=e e 1．综上⎩⎨⎧≤>--=--．0,0,0,e e 1)(z z z z F z z Z ，所以⎩⎨⎧≤<='=-．0,0,0,e )()(z z z z F z f z Z Z ．17．设X ，Y 是相互独立的随机变量，其概率密度分别为⎩⎨⎧≤≤=其他．,0,10,1)(x x f X ，⎩⎨⎧≤>=-．0,0,0,e )(y y y f y Y 求Y X Z +=的概率密度．解：0<z 时，若0<x ，则0)(=x f X ；若0≥x ，则0<-=x z y ，0)(=-x z f Y ，即0<z 时，0)()(=-x z f x f Y X ，此时，0d )()()(=-=⎰+∞∞-x x z f x f z f Y X Z ．10≤≤z 时，若0<x ，则0)(=x f X ；只有当z x ≤≤0且0>-=x z y 时0)()(≠-x z f x f Y X ，此时，z zx z Y X Z x x x z f x f z f ---+∞∞--==-=⎰⎰e 1d e d )()()(0)(．1>z 时，若0<x ，0)(=x f X ；若1>x ，0)(=x f X ；若10≤≤x ，则0>-=x z y ，此时，0)()(≠-x z f x f Y X ，z x z Y X Z x x x z f x f z f ---+∞∞--==-=⎰⎰e )1e (d e d )()()(1)(．综上，⎪⎩⎪⎨⎧<>-≤≤-=--．0,0,1,e )1e (,10,e 1)(z z z z f z z Z ．18．设随机变量),(Y X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧>>+=+-其他．,0,0,0,e)(21),()(y x y x y x f y x (1)X 和Y 是否相互独立？(2)求Y X Z +=的概率密度．解：(1)),()()(y x f y f x f Y X ≠，∴X 与Y 不独立．(2)0≤z 时，若0≤x ，则0)(=x f X ；若0>x ，则0<-=x z y ，0),(=y x f ，此时，0d ),()(=-=⎰+∞∞-x x z x f z f Z ．0≥z 时，若0≤x ，则0)(=x f X ；只有当z x <<0且0>-=x z y 时0),(≠y x f ，此时，⎰+∞∞--=x x z x f z f Z d ),()(⎰+-+=zy x x y x 0)(d e )(21⎰-=z z x z 0d e 21z z -=e 212，所以⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-．0,0,0,e 21)(2z z z z f zZ ．19．设X 和Y 时相互独立的随机变量，它们都服从正态分布),0(2σN ．证明：随机变量22Y X Z +=具有概率密度函数⎪⎩⎪⎨⎧<≥=-．0,0,0,e )(2222z z z z f z Z σσ．解：因为X 与Y 相互独立，均服从正态分布),0(2σN ，所以其联合密度函数为2222)(2e 121),(σσπy x y xf +-⋅=，(+∞<<∞-y x ,)当0≥z 时，有⎰⎰≤+=≤+=≤=zy x Z yx y x f z Y X P z Z P z F 22d d ),()()()(22⎰⎰≤++-⋅=zy x y x y x 22222d e 1212)(2σσπ⎰⎰-⋅=πσθσπ2022d ed 12122zr r r ⎰-=zr r r 022d e122σσ，此时，2222e)(σσz Z z z f -=；当0<z 时，=≤+}{22z Y X ∅，所以0)()()(22=≤+=≤=z Y X P z Z P z F Z ，此时，0)(=z f Z ，综上，⎪⎩⎪⎨⎧<≥=-．0,0,0,e )(2222z z z z f z Z σσ．20．设),(Y X 在矩形区域}10,10|),{(≤≤≤≤=y x Y X G 上服从均匀分布，求},min{Y X Z =的概率密度．解：由题可知),(Y X 的联合概率密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧≤≤≤≤=其他．,0,20,10,21),(y x y x f ，易证，X ～]1,0[U ，Y ～]2,0[U ，且X 与Y 相互独立，⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=．1,1,10,,0,0)(x x x x x F X ，⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥<≤<=．2,1,20,2,0,0)(y y yy y F Y ，可得)](1)][(1[1)(z F z F z F Y X Z ---=)()()()(z F z F z F z F Y X Y X -+=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥<≤-<=．1,1,10,223,0,02z z z z z ，求导，得⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其他．,0,10,23)(z z z f Z ．21．设随机变量),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧+∞<<<<=+-其他．,0,0,10,e ),()(y x b y x f y x (1)试确定常数b ；(2)求边缘概率密度)(x f X 及)(y f Y ；(3)求函数},max{Y X U =的分布函数．解：(1)⎰⎰⎰⎰+∞+-+∞∞-+∞∞-==01)(d d e d d ),(1yx b y x y x f y x ⎰⎰+∞--=10d e d e y x b y x)e 1(|)e(|)e (10102-+∞---=-⋅=b b y x ，∴1e11--=b ．(2)10<<x 时，1)(1e1e d e e 11d ),()(--∞++--∞+∞--=-==⎰⎰x y x X y y y x f x f ，其他，0)(=x f X ，∴⎪⎩⎪⎨⎧<<-=--其他．,0,10,e 1e )(1x x f xX ，0>y 时，⎰+∞∞-=x y x f y f Y d ),()(yy x x -+--=-=⎰e d e e 1110)(1，0≤y 时，0)(=y f Y ，∴⎩⎨⎧≤>=-．0,0,0,e )(y y y f y Y ．(3)0≤x 时，0)(=x F X ，10<<x 时，101e1e 1d e 1e d )()(----∞---=-==⎰⎰xxt xX X t t t f x F ，1≥x 时，1)(=x F X ，∴⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥<<--≤=--．1,1,10,e 1e1,0,0)(1x x x x F x X ；0≤y 时，0)(=y F Y ，0>y 时，y yv y Y Y v v v f y F --∞--===⎰⎰e 1d e d )()(0，∴⎩⎨⎧≤>-=-．0,0,0,e 1)(y y y F y Y ，故有)()()(y F x F u F Y X U =⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥-<≤--<=---．1,e 1,10,e 1e1,0,01u u u uu ．。
复旦大学概率论基础第三章答案
复旦大学《概率论基础》习题答案（第一版）第三章 随机变量与分布函数1、 解：令n ξ表在n 次移动中向右移动的次数，则n ξ服从二项分布，n k p p C k P k n kk n n ,1,0,)1(}{=-==-ξ以n S 表时刻时质点的位置，则n n S n n n n -=--=ξξξ2)(。
n ξ的分布列为⎪⎪⎭⎫⎝⎛-----n n n n n n p p p C p p C p n22211)1()1()1(210。
n S 的分布列为⎪⎪⎭⎫⎝⎛---+-+----n n n n n n p p p C p p C p n n n n22211)1()1()1(42。
2、 解：qp pq P P P +=+==}{}{}1{成失失成ξ，,}{}{}2{22p q q p qqp ppq P P P +=+=+==成成失失失成ξ所以ξ的概率分布为,2,1,}{2=+==k p q q p k p k 。
3、 解： （1）∑=⋅==Nk N Nck f 1)(1， 1=∴c 。
（2）∑∞=-==1)1(!1k ke c k c λλ， 1)1(--=∴λe c 。
4、 证：0)(≥x f ，且∞-∞∞---∞∞-∞∞--==-⎰⎰⎰0||||21)(x x x e dx e dx e dx x f)(x f ∴是一个密度函数。
5、 解：（1）⎭⎬⎫⎩⎨⎧-<-<-=<<)109(21)10(21)106(21)96(ξξP P 285788.0)2(2121)10(211=-Φ-⎪⎭⎫⎝⎛Φ=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-<-=ξP（2）⎭⎬⎫⎩⎨⎧-<-<-=<<)1012(21)10(21)107(21)127(ξξP P ()774538.0)211(11)10(21211=-Φ-Φ=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-<-=ξP（3）⎭⎬⎫⎩⎨⎧-<-<-=<<)1015(21)10(21)1013(21)1513(ξξP P 060597.0)211(212212)10(21211=Φ-⎪⎭⎫⎝⎛Φ=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-<=ξP6、 解：7+24+38+24+7=100，93.0100/)7100(}{4=-=<x P ξ，=<}{3x P ξ100/)38247(}{3++=<x P ξ69.0=，查表得69.0)5.0(,93.0)5.1(≈Φ≈Φ。
概率论第3章作业题解与知识点讲解归纳
概率论第3章作业题解与知识点讲解归纳一、第三章习题详解:3.1设二维随机向量(,)X Y 的分布函数为:1222,0,0,(,)0,x y x y x y F x y ----⎧--+≥≥=⎨⎩其他求}{12,35P X Y <≤<≤.解:因为 257(2,5)1222F ---=--+,6512221)5,1(---+--=F5322221)3,2(---+--=F ,4312221)3,1(---+--=F所以 )3,1()3,2()5,1()5,2()53,21(F F F F Y X P +--=≤<≤< 765473322222128----=--+==3.2 盒装有3个黑球, 2个白球. 现从任取4个球, 用X 表示取到的黑球的个数, 用Y 表示取到的白球的个数, 求(X , Y ) 的概率分布.解:因为X + Y = 4,所以(X ,Y )的可能取值为(2,2),(3,1)且 0)1,2(===Y X P ,6.053)2,2(452223=====C C C Y X P 4.052)1,3(451233=====C C C Y X P ,0)2,3(===Y X P 故(X ,Y )3.3 将一枚均匀的硬币抛掷3次, 用X 表示在3次出现正面的次数, 用Y 表示3次出现正面次数与出现反面次数之差的绝对值,求(X ,Y ) 的概率分布.解:因为|32||)3(|-=--=X X X Y ,又X 的可能取值为0,1,2,3所以(X ,Y )的可能取值为(0,3),(1,1), (2,1),(3,3)且 81)21()3,0(3====Y X P ,83)21()21()1,1(2113====C Y X P 83)21()21()1,2(1223====C Y X P ,81)21()3,3(3====Y X P故(X ,Y )的概率分布为3.4设二维随机向量(,)X Y 的概率密度函数为:(6),01,02,(,)0,a x y x y f x y --≤≤≤≤⎧=⎨⎩其他 (1) 确定常数a ;(2) 求}{0.5, 1.5P X Y ≤≤(3) 求{(,)}P X Y D ∈,这里 D 是由0,0,1x y x y ==+=这三条直线所围成的三角形区域.解:(1)因为dxdy y x a dxdy y x f ⎰⎰⎰⎰--=+∞∞-+∞∞-102)6(),(dx x x a dx y x a ⎰⎰---=---=102210202])4()6[(2])6(21[a dx x a 9)5(210=-=⎰由1),(=⎰⎰+∞∞-+∞∞-dxdy y x f ,得9a =1,故a =1/9.(2) dxdy y x Y X P ⎰⎰--=≤≤5.005.10)6(91)5.1,5.0( dx x dx y y x ⎰⎰--=--=5.005.005 .102]89)6(23[91]21)6([91125)687(5.00=-=⎰dx x (3) 1101{(,)}(,)(6)9xDP X Y D f x y dxdy dx x y dy -∈==--⎰⎰⎰⎰278)1211(181]21)6([9110210102=--=--=⎰⎰-dx x x dx y y x x3.5 设二维随机向量(,)X Y 的概率密度函数为:(2)2, 0,0,(,)0,x y e x y f x y -+⎧>>=⎨⎩其他(1) 求分布函数(,)F x y ; (2) 求}{P Y X ≤解:(1) 求分布函数(,)F x y ; 当0,0x y >>,(2)220(,)(,)22(1)(1)yxyxxyu v uv x y F x y f u v dudv edudv e du e dv e e -+-----∞-∞====--⎰⎰⎰⎰⎰⎰其他情形,由于(,)f x y =0,显然有(,)F x y =0。
概率论第三章答案.docx
习题3T1.而且戶{尤/=0} = 1・求&和及的联合分布律.解由P{X}X2 =0} = 1知P{X x X2 H 0} = 0.因此K和基的联合分布必形11Pi—— 122⑵注意到P{/ = 0, %. =()} =(),而戶{尤=()}・P{A\ = ()} = - ^ 0,所以X 和星 4不独立.2.-盒子中有3只黑球、2只红球和2只白球，在其中任取4只球.以X 表示取到黑球 的只数，以丫表示取到红球的只数.求/和丫的联合分布律.解 从7只球中取4球只有=35种取法.在4只球中，黑球有Z 只，红 球有丿只（余下为白球4 一,一 j 只）的取法为C ；C 扌 CjT, i = 0,1,2,3,丿=0,1,2,, + 丿 W 4.于是有C°c 2c 2 1P{X = 0y Y = 2}= 3 2 2 = — t P{X = l,Y = l}： 35 35p{x = i,y = 2} = CCG == 2,y =o}： 35 35F{X = 2,Y = 1}= WG =!£ p{x = 2,y = 2}： 35 35P{X = 3,Y = 0} =宝O, P{X = 3,Y = l]c\c\c\6-35 ■35' 广2 x^r() _ 3 「 35-35'gc ； 3 35 ~35' 厂 3「l 「0 c 3c 2c 2 2/（兀』）=^(6 -X- y),0<x<2,2< y <4,0,其它.求:⑴ 常数A ；(2) P{%<l,y<3}；(3) P{%<1.5)；(4) P{X + Y^4}.35 35 35 35 P{x = o,y = O } = P {X = O ,Y = I } = P {X = I ,Y = 0} = p{x = 3,y = 2} = o.xp(/f — x— 9)1 00 w p v T UH MX )V U Hm VX5:(D)」IOO IP r.—A 、—9) L r E JIC I m JI 一 r Ixp(\ Ix 19)1000=y v K=p「v i p x p (\H )/・=丄d v x sr Q )Z 20 i l A、—9)「T x p(亠— x— 9)亠T v 一・ I n(亠 — 寸)I 寸)1 Ie 〒 i i r r LZ二8 •s'尸(4—寸)T+(亠—寸)el 」Z二8ip 〔 M —寸)7 — (4 — 寸)(4— 9)1」r-—x (\ — 9)」l 00p(o w c r x )s7H (寸 w x + x s:M E l oo —en 剧 M G — 寸v/亠 V07V X V W O S-•£>黑*«匣(寸o x (z o ) w 凶论畏g O N E H )、m 逐凶心H-镒泗去皂床•寸H\ + X ®M 址(寸)4.二维随机变量（X, Y ）的概率密度为/（X 』）=试确定并求P ［（X,Y ）E G},G:x2WyWx,0WxWl.解 由 1 = J j f (x, y)dxdy = drj , kxydy = — j 0 -^(1 - x 4)dx = — t o s 2 o 6解得k = 6. F{ (X, Y) w G} = J ； dr J ： 6xydy = 3j\(x 25・设二维随机变量（X 丫）概率密度为求关于X 和丫边缘概率密度.解（儿Y ）的概率密度/（x j ）在区域G:OWxWl,OWyWx 外取零值•因而,图3-8第4题积分区域kxy,十0,其它.因而f(x 9y) =4.8 尹(2-x), 0, oWxWi, 0£尹£兀,其它.0<x< 1,其它.2.4(2-兀)x[ 0,0<x< 1,其它.=L •心'J'4.8j<2-x)dr,0,0<y<l,其它.2.4X3-4y + y), 0,Ovyvl,其它.4®(2 — x)4几试求：（i）x和丫的联合概率分布；（2）P{X + Y ^1}.解（1）见本章第三节三（4）.（2）P{X + y Wl} = \-P{X + Y>\} = \-P{X = \,Y = \} =1-- = -.4 4解⑴由于P{X = 2} = 0.3 + 0 +0.1+ 0.2 = 0.6 以在条件x=2下Y的条件分布律为P{Y = 1\X = 2]P{^ = 2,y = l} 0.3 _£2或写成P[Y = 4\X = 2} =P{X = 2}'"0.6_P{X = 2,Y = 2} 0P{X = 2}_0.6P{X = 2,y = 3) 0.1P{X = 2}~0.6P{X = 2,r = 4} 0.20,丄61P{X = 2}0.6 3Y = k 1 2 3 4P{Y = k\X = 2}121613 若UW —1,右(7 > —1,若UW1,若u>\・习题3-21.设（X 丫）的分布律为下丫的条件分布律；（2） P{X22|yW2}.在条件於2P{Y = 2\X = 2}P{Y = 3\X = 2]到p (r ^2} = P{r = i}+P{y = 2} = o.i+o.3+o+o+o.2 = o.6.P[X^2,Y^2} = P[X = 2,Y = }} + P[X = 2J Y = 2}+ P{X = 3,Y = l} + P{X = 3y Y = 2} =0.3+ 0 + 0 +0.2 = 0.5 ・2.设平面区域D 由曲线_y =丄及直线y = 0,x = l,x = e 2所围成，二维随机变量3, X)X在区域Q 上服从均匀分布，求(X X)关于X 的边缘概率密度在x=2处的值・解 由题设知D 的面积为丄dx = lnx|" =2.—,(x, y)e D y 因此(XX)的密度为 /(x, y) = <2 0,其它.+8f(x.y)dy ・显然,当XW1或兀头2时，厶，(兀)= 0；当1 vjcvM 时，厶d) = F A (2)= ~-3.设二维随机变戢(X, K)的概率密度为1, 0 < x < 1,0 < j/ < 2x,0,其它.求：⑴区”的边缘概率密度f x MJr (y^(2)F{YW2 2解(1)当0vxvin 寸,f x (x) = f (x,y)dy = £ dy = 2x ； 当 xWO 时或x$l 时，/Y (X )= 0.2x, 0 v x v 1, 0, 其它.f(x 9y)dx= (ydx = l-^- 22f因此P{X^2\Y^2} =W2}P{Y W2}05 _5 0£~61 1—dy =—・故 ° 2「 2x fx M =当Ov 严2时，厶(刃=当y WO 吋或y $2时，/；(y) = O.y 亠I — —, 0 < v < 2,故fy (y) = 20, 其它.(2)当 zWO 时，巧(z) = o ； 当 z$2 时，巧(Z )= l;当()VV2 时，F 7(Z ) = P{2X-Y^Z }= JJ /(x, y)d.xdyz胡 dxfl.dy + 關仁 1.®2Z" =Z ----- ・4,1 — 9 0 < z < 2,厶⑵=FXz) =2 0, 其它.4.设G 是由直线尸X,尸3, x=\所围成的三角形区域，二维随机变fi(X,y )在Gt 服从二维均匀分布.求：(1)(X7)的联合概率密度；(2) P{Y-X^\}； (3)关于X 的边缘概率密度.解 ⑴由于三角形区域G 的面积等于2,所以(X,Y)的概率密度为⑵记区域D = {(x,y)\y-x^\］与G 的交集为G ()，则其中S G °为Go 的面积.±4Z !I JJg}扌丄0,(x.y)电 G.⑶X 的边缘概率密度f x (X )=r +8J —oof(x, y)dy •所以,当X .1,3］时，几(x) =「：⑪J (3 - X).J x 2 2当x v 1 或x > 3 时，/丫(x) = 0. 因此./\ W = < 2(1_%)，XE卩⑶’0, 其它.习题3-3设与柑互独立，且分布律分别为下表:求二维随机变最(儿的分布律.解由于X与丫相互独立，所以冇P{X = Xi,Y = y.} = P{X = x i}-P{Y = yj},i == 0,2,5,6.J因此可得二维随机变量Y)的联合分布律Pir A- 〃•丿(匸 12 丿二123)・2—G + # =匕故可得方程组31 1 z 1 _ = _•(□ + _)・19 3921解得 ex = —, 0 =—.9 92 1经检验，当CX = —, P =—吋，对于所有的匸1,2; 7=1,2,3均有Pij= Pi ，p.j bX.i2 1 a = _,p =—时.x 与y 相互独立••993.设随机变量Y 的概率密度为 \be (x+y \(1)试确定常数b ・9 118匚因此当0 < x < 1, j/ > 0,其它.问Q,0为何值时X 与Y 相互独立?/=](2) 求边缘概率密度f x (x)y f Y (y). (3) 问X 与Y 是否相互独立？解⑴由1 = j J f(x,y)dxdy = j ^e _<v+r>dydx e~'dye -'dr = b(l -e _,),l-e _, e~v,0<x<l, 宁 1-e" 0, e _y , _y>0,0, 其它.⑶ 由于f(x,y) = f x (x)* f Y (y) f 所以x 与Y 相互独立.设X 和Y 是两个相互独立的随机变量,X 在(0, 1)上服从均匀分布，Y 的概率密度为r了 /、 丄e 2, y >0,0,求X 和Y 的联合概率密度.设关于a 的二次方程为a 2 +2Xa + Y = 0t 试求。
概率论第三章练习答案
（C）
A．97
B．79
C．61
D．29
7．设已知随机变量 与 的相关系数 = 0 ，则 与 之间的关系为：
（D
）
A. 独立
B. 相关
C. 线性相关
D. 线性无关
8．设 X, Y 为两个独立的随机变量, 已知 X 的均值为 2, 标准差为 10, Y 的均值为 4, 标
准差为 20, 则与 Y − X 的标准差最接近的是[ D ]
3．已知（X，Y）的联合密度为 (x) =
（B ） A、0
B、0.25
C、0.5
4xy 0
0 x, y 1
其它
，则 F（0.5，2）=
D、0.1
F（0.5，2）= PX 0.5,Y 2
=
0.5
1
4xydxdy = 4
0.5
xdx
1
ydy
=
1 (利用图像)
00
0
0
4
4．如果 X 与 Y 满足 D（X＋Y）＝D（X－Y），则必有 （ ） A．X 与 Y 独立 B．X 与 Y 不相关 C．D（Y）＝0 D ．D （ X） D（ Y） ＝ 0
A 10
B 15
C 30
D 22
D（Y − X）= DX + DY = 100 + 400 = 500
400 500 900, 20 500 30
9．设随机变量 X～N（－3，1），Y～N（2，1），且 X 与 Y 独立，设 Z＝X－2Y＋7，
则 Z～
（A）
A．N（0，5） B．N（0，－3） C．N（0，46）
+ +（x，y）dxdy = 1 − −
即 + + ce−（x+ y）dxdy = 1 c = 1 00
概率论与数理统计第三章课后习题答案
习题三1.将一硬币抛掷三次，以X 表示在三次中出现正面的次数，以Y 表示三次中出现正面次数与出现反面次数之差的绝对值.试写出X 和Y 的联合分布律. 【解】X 和Y 的联合分布律如表：2.盒子里装有3只黑球、2只红球、2只白球，在其中任取4只球，以X 表示取到黑球的只数，以Y 表示取到红球的只数.求X 和Y 的联合分布律. 【解】X 和Y 的联合分布律如表：3.设二维随机变量（X ，Y ）的联合分布函数为F （x ，y ）=⎪⎩⎪⎨⎧≤≤≤≤.,020,20,sin sin 其他ππy x y x求二维随机变量（X ，Y ）在长方形域⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤<≤<36,40πππy x 内的概率. 【解】如图πππ{0,}(3.2)463P X Y <≤<≤公式 ππππππ(,)(,)(0,)(0,)434636F F F F --+ππππππsin sin sin sin sin0sin sin0sin4346362(31).4=--+=-g g g g题3图说明：也可先求出密度函数，再求概率。
4.设随机变量（X，Y）的分布密度f（x，y）=⎩⎨⎧>>+-.,0,0,0,)43(其他yxA yxe求：（1）常数A；（2）随机变量（X，Y）的分布函数；（3）P{0≤X<1，0≤Y<2}.【解】（1）由-(34)00(,)d d e d d112x yAf x y x y A x y+∞+∞+∞+∞+-∞-∞===⎰⎰⎰⎰得A=12（2）由定义，有(,)(,)d dy xF x y f u v u v-∞-∞=⎰⎰(34)340012e d d(1e)(1e)0,0,0,0,y y u vx yu v y x-+--⎧⎧-->>⎪==⎨⎨⎩⎪⎩⎰⎰其他(3) {01,02}P X Y≤<≤<12(34)3800{01,02}12e d d(1e)(1e)0.9499.x yP X Yx y-+--=<≤<≤==--≈⎰⎰5.设随机变量（X，Y）的概率密度为f（x，y）=⎩⎨⎧<<<<--.,0,42,2),6(其他yxyxk（1） 确定常数k ； （2） 求P {X ＜1，Y ＜3}； （3） 求P {X <}； （4） 求P {X +Y ≤4}. 【解】（1） 由性质有242(,)d d (6)d d 81,f x y x y k x y y x k +∞+∞-∞-∞=--==⎰⎰⎰⎰故 18R =（2） 13{1,3}(,)d d P X Y f x y y x -∞-∞<<=⎰⎰130213(6)d d 88k x y y x =--=⎰⎰ (3) 11.5{ 1.5}(,)d d a (,)d d x D P X f x y x y f x y x y <<=⎰⎰⎰⎰如图1.542127d (6)d .832x x y y =--=⎰⎰(4) 24{4}(,)d d (,)d d X Y D P X Y f x y x y f x y x y +≤+≤=⎰⎰⎰⎰如图b240212d (6)d .83x x x y y -=--=⎰⎰题5图6.设X 和Y 是两个相互独立的随机变量，X 在（0，）上服从均匀分布，Y 的密度函数为f Y （y ）=⎩⎨⎧>-.,0,0,55其他y y e求：（1） X 与Y 的联合分布密度；（2） P {Y ≤X }.题6图【解】（1） 因X 在（0，）上服从均匀分布，所以X 的密度函数为1,00.2,()0.20,.X x f x ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其他 而55e ,0,()0,.y Y y f y -⎧>=⎨⎩其他 所以(,),()()X Y f x y X Y f x f y g 独立5515e25e ,00.20,0.20,0,yy x y --⎧⎧⨯<<>⎪==⎨⎨⎩⎪⎩且其他. (2) 5()(,)d d 25ed d yy xDP Y X f x y x y x y -≤≤=⎰⎰⎰⎰如图0.20.2-550-1d 25e d (5e 5)d =e 0.3679.xy x x y x -==-+≈⎰⎰⎰7.设二维随机变量（X ，Y ）的联合分布函数为F （x ，y ）=⎩⎨⎧>>----.,0,0,0),1)(1(24其他y x y x e e求（X ，Y ）的联合分布密度.【解】(42)28e ,0,0,(,)(,)0,x y x y F x y f x y x y -+⎧>>∂==⎨∂∂⎩其他.8.设二维随机变量（X ，Y ）的概率密度为f （x ，y ）= 4.8(2),01,0,0,.y x x y x -≤≤≤≤⎧⎨⎩其他求边缘概率密度. 【解】()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰x204.8(2)d 2.4(2),01,=0,.0,y x y x x x ⎧⎧--≤≤⎪=⎨⎨⎩⎪⎩⎰其他 ()(,)d Y f y f x y x +∞-∞=⎰12y 4.8(2)d 2.4(34),01,=0,.0,y x x y y y y ⎧-⎧-+≤≤⎪=⎨⎨⎩⎪⎩⎰其他题8图 题9图9.设二维随机变量（X ，Y ）的概率密度为f （x ，y ）=⎩⎨⎧<<-.,0,0,其他e y x y求边缘概率密度. 【解】()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰e d e ,0,=0,.0,y x x y x +∞--⎧⎧>⎪=⎨⎨⎩⎪⎩⎰其他 ()(,)d Y f y f x y x +∞-∞=⎰0e d e ,0,=0,.0,yy x x y y --⎧⎧>⎪=⎨⎨⎩⎪⎩⎰其他题10图10.设二维随机变量（X ，Y ）的概率密度为f （x ，y ）=⎩⎨⎧≤≤.,0,1,22其他y x y cx（1） 试确定常数c ； （2） 求边缘概率密度. 【解】（1）(,)d d (,)d d Df x y x y f x y x y +∞+∞-∞-∞⎰⎰⎰⎰如图2112-14=d d 1.21xx cx y y c ==⎰⎰ 得214c =. (2) ()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰212422121(1),11,d 840,0,.x x x x x y y ⎧⎧--≤≤⎪⎪==⎨⎨⎪⎪⎩⎩⎰其他 ()(,)d Y f y f x y x +∞-∞=⎰522217d ,01,420,0,.y y x y x y y -⎧⎧≤≤⎪⎪==⎨⎨⎪⎪⎩⎩其他 11.设随机变量（X ，Y ）的概率密度为f （x ，y ）=⎩⎨⎧<<<.,0,10,,1其他x x y求条件概率密度f Y ｜X （y ｜x ），f X ｜Y （x ｜y ）.题11图【解】()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰1d 2,01,0,.x x y x x -⎧=<<⎪=⎨⎪⎩⎰其他111d 1,10,()(,)d 1d 1,01,0,.y Y y x y y f y f x y x x y y -+∞-∞⎧=+-<<⎪⎪⎪===-≤<⎨⎪⎪⎪⎩⎰⎰⎰其他所以|1,||1,(,)(|)2()0,.Y X X y x f x y f y x xf x ⎧<<⎪==⎨⎪⎩其他 |1, 1,1(,)1(|),1,()10,.X Y Y y x y f x y f x y y x f y y⎧<<⎪-⎪⎪==-<<⎨+⎪⎪⎪⎩其他 12.袋中有五个号码1，2，3，4，5，从中任取三个，记这三个号码中最小的号码为X ，最大的号码为Y .（1） 求X 与Y 的联合概率分布； （2） X 与Y 是否相互独立【解】（1） X 与Y 的联合分布律如下表3 4 5{}i P X x =YX13511C 10= 3522C 10= 3533C 10= 610 23511C 10= 3522C 10= 310 3 02511C 10= 110{}i P Y y =110 310 610(2) 因6161{1}{3}{1,3},101010010P X P Y P X Y ===⨯=≠===g 故X 与Y 不独立13.设二维随机变量（X ，Y ）的联合分布律为 2 5 8（1）求关于X 和关于Y 的边缘分布； （2） X 与Y 是否相互独立 【解】（1）X 和Y 的边缘分布如下表2 5 8 P {Y=y i }{}i P X x =(2) 因{2}{0.4}0.20.8P X P Y ===⨯g 0.160.15(2,0.4),P X Y =≠=== 故X 与Y 不独立.14.设X 和Y 是两个相互独立的随机变量，X 在（0，1）上服从均匀分布，Y 的概率密度为f Y （y ）=⎪⎩⎪⎨⎧>-.,0,0,212/其他y y eXYXY（1）求X和Y的联合概率密度；（2）设含有a的二次方程为a2+2Xa+Y=0，试求a有实根的概率.【解】（1）因1,01,()0,Xxf x<<⎧==⎨⎩其他;21e,1,()20,yYyf y-⎧>⎪==⎨⎪⎩其他.故/21e01,0,(,),()()20,.yX Yx yf x y X Y f x f y-⎧<<>⎪=⎨⎪⎩g独立其他题14图(2) 方程220a Xa Y++=有实根的条件是2(2)40X Y∆=-≥故X2≥Y，从而方程有实根的概率为：22{}(,)d dx yP X Y f x y x y≥≥=⎰⎰21/2001d e d212[(1)(0)]0.1445.xyx yπ-==-Φ-Φ=⎰⎰15.设X和Y分别表示两个不同电子器件的寿命（以小时计），并设X和Y相互独立，且服从同一分布，其概率密度为f（x）=⎪⎩⎪⎨⎧>.,0,1000,10002其他xx求Z=X/Y的概率密度.【解】如图,Z 的分布函数(){}{}Z XF z P Z zP z Y=≤=≤ (1) 当z ≤0时，()0Z F z =（2） 当0<z <1时，（这时当x =1000时,y =1000z）(如图a) 3366102222101010()d d d d yz Z zx y zF z x y y x x y x y +∞≥==⎰⎰⎰⎰33610231010=d 2z zy yzy +∞⎛⎫-= ⎪⎝⎭⎰题15图(3) 当z ≥1时，（这时当y =103时，x =103z ）（如图b ）3366222210101010()d d d d zy Z xy zF z x y y x x yx y +∞≥==⎰⎰⎰⎰ 336231010101=d 12y y zy z +∞⎛⎫-=- ⎪⎝⎭⎰即 11,1,2(),01,20,.Z z z zf z z ⎧-≥⎪⎪⎪=<<⎨⎪⎪⎪⎩其他故 21,1,21(),01,20,.Z z z f z z ⎧≥⎪⎪⎪=<<⎨⎪⎪⎪⎩其他16.设某种型号的电子管的寿命（以小时计）近似地服从N （160，202）分布.随机地选取4 只，求其中没有一只寿命小于180的概率.【解】设这四只寿命为X i (i =1,2,3,4)，则X i ~N （160，202），从而123412{min(,,,)180}{180}{180}i P X X X X X P X P X ≥≥≥g 之间独立34{180}{180}P X P X ≥≥g1234[1{180}][1{180}][1{180}][1{180}]P X P X P X P X =-<-<-<-<gg g 44144180160[1{180}]120[1(1)](0.158)0.00063.P X ⎡-⎤⎛⎫=-<=-Φ ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦=-Φ== 17.设X ，Y 是相互独立的随机变量，其分布律分别为P {X =k }=p （k ），k =0，1，2，…， P {Y =r }=q （r ），r =0，1，2，….证明随机变量Z =X +Y 的分布律为P {Z =i }=∑=-ik k i q k p 0)()(，i =0，1，2，….【证明】因X 和Y 所有可能值都是非负整数，所以{}{}Z i X Y i ==+={0,}{1,1}{,0}X Y i X Y i X i Y =====-==U UL U于是0{}{,},i k P Z i P X k Y i k X Y =====-∑相互独立0{}{}ik P X k P Y i k ===-∑g()()ik p k q i k ==-∑18.设X ，Y 是相互独立的随机变量，它们都服从参数为n ，p 的二项分布.证明Z =X +Y 服从参数为2n ，p 的二项分布.【证明】方法一：X +Y 可能取值为0，1，2，…，2n .{}{,}ki P X Y k P X i Y k i =+====-∑00202(){}2ki ki n i k i n k ii k k n k i k n k P X i P Y k i n n p q p qi k i n n p qi k i n p q k =---+=-=-===-⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪-⎝⎭⎝⎭⎛⎫= ⎪⎝⎭∑∑∑g方法二：设μ1,μ2,…,μn ;μ1′,μ2′,…，μn ′均服从两点分布（参数为p ），则X =μ1+μ2+…+μn ，Y =μ1′+μ2′+…+μn ′, X +Y =μ1+μ2+…+μn +μ1′+μ2′+…+μn ′,所以，X +Y 服从参数为（2n ,p )的二项分布. 19.设随机变量（X ，Y ）的分布律为(1) 求P {X =2｜Y =2}，P {Y =3｜X =0}； （2） 求V =max （X ，Y ）的分布律； （3） 求U =min （X ，Y ）的分布律； （4） 求W =X +Y 的分布律.【解】（1）{2,2}{2|2}{2}P X Y P X Y P Y ======5{2,2}0.051,0.252{,2}i P X Y P X i Y ========∑ {3,0}{3|0}{0}P Y X P Y X P X ======3{0,3}0.011;0.033{0,}j P X Y P X Y j ========∑ （2）{}{max(,)}{,}{,}P V i P X Y i P X i Y i P X i Y i =====<+≤=10{,}{,},i ik k P X i Y k P X k Y i -=====+==∑∑ 0,1,2,3,4,5i =所以V 的分布律为(3) {}{min(,)}P U i P X Y i ===351{,}{,}{,}{,}k ik i P X i Y i P X i Y i P X i Y k P X k Y i ==+==≥+>====+==∑∑0,1,2,3,i =于是(4)类似上述过程，有20.雷达的圆形屏幕半径为R ，设目标出现点（X ，Y ）在屏幕上服从均匀分布. （1） 求P {Y ＞0｜Y ＞X }； （2） 设M =max{X ，Y }，求P {M ＞0}.题20图【解】因（X ，Y ）的联合概率密度为22221,,(,)π0,.xy R f x y R⎧+≤⎪=⎨⎪⎩其他 （1）{0,}{0|}{}P Y Y X P Y Y X P Y X >>>>=>0(,)d (,)d y y xy xf x y f x y σσ>>>=⎰⎰⎰⎰π2π/405π42π/401d d π1d d πRR r rR r r R θθ=⎰⎰⎰⎰3/83;1/24==(2) {0}{max(,)0}1{max(,)0}P M P X Y P X Y >=>=-≤00131{0,0}1(,)d 1.44x y P X Y f x y σ≤≤=-≤≤=-=-=⎰⎰21.设平面区域D 由曲线y =1/x 及直线y =0，x =1,x=e 2所围成，二维随机变量（X ，Y ）在区域D 上服从均匀分布，求（X ，Y ）关于X 的边缘概率密度在x =2处的值为多少题21图【解】区域D 的面积为 22e e 0111d ln 2.S x x x===⎰（X ,Y ）的联合密度函数为211,1e ,0,(,)20,.x y f x y x ⎧≤≤<≤⎪=⎨⎪⎩其他（X ，Y ）关于X 的边缘密度函数为1/2011d ,1e ,()220,.x X y x f x x⎧=≤≤⎪=⎨⎪⎩⎰其他 所以1(2).4X f =22.设随机变量X 和Y 相互独立，下表列出了二维随机变量（X ，Y ）联合分布律及关于X 和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白处.【解】因21{}{,}j j iji P Y y P P X x Y y ======∑,故11121{}{,}{,},P Y y P X x Y y P X x Y y ====+== 从而11111{,}.6824P X x Y y ===-= 而X 与Y 独立，故{}{}{,}i j i i P X x P Y y P X x Y y =====g ,从而11111{}{,}.624P X x P X x Y y =⨯==== 即：1111{}/.2464P X x === 又1111213{}{,}{,}{,},P X x P X x Y y P X x Y y P X x Y y ====+==+== 即1,3111{},4248P X x Y y =++==从而131{,}.12P X x Y y === 同理21{},2P Y y ==223{,}8P X x Y y === 又31{}1j j P Y y ===∑,故3111{}1623P Y y ==--=. 同理23{}.4P X x == 从而23313111{,}{}{,}.3124P X x Y y P Y y P X x Y y ====-===-=故23.设某班车起点站上客人数X 服从参数为λ(λ>0)的泊松分布，每位乘客在中途下车的概率为p （0<p <1），且中途下车与否相互独立，以Y 表示在中途下车的人数，求：（1）在发车时有n 个乘客的条件下，中途有m 人下车的概率；（2）二维随机变量（X ，Y ）的概率分布.【解】(1) {|}C (1),0,0,1,2,m m n mn P Y m X n p p m n n -===-≤≤=L .(2) {,}{}{|}P X n Y m P X n P Y m X n ======ge C (1),,0,1,2,.!m m n mnnp p n m n n n λλ--=-≤≤=g L 24.设随机变量X 和Y 独立，其中X 的概率分布为X ~⎪⎪⎭⎫⎝⎛7.03.021，而Y 的概率密度为f (y )，求随机变量U =X +Y 的概率密度g (u ).【解】设F （y ）是Y 的分布函数，则由全概率公式，知U =X +Y 的分布函数为(){}0.3{|1}0.7{|2}G u P X Y u P X Y u X P X Y u X =+≤=+≤=++≤=0.3{1|1}0.7{2|2}P Y u X P Y u X =≤-=+≤-=由于X 和Y 独立，可见()0.3{1}0.7{2}G u P Y u P Y u =≤-+≤-0.3(1)0.7(2).F u F u =-+-由此，得U 的概率密度为()()0.3(1)0.7(2)g u G u F u F u '''==-+-0.3(1)0.7(2).f u f u =-+-25. 25. 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，求P {max{X ,Y }≤1}.解：因为随即变量服从[0，3]上的均匀分布，于是有1, 03,()30, 0,3;x f x x x ⎧≤≤⎪=⎨⎪<>⎩ 1, 03,()30, 0, 3.y f y y y ⎧≤≤⎪=⎨⎪<>⎩ 因为X ，Y 相互独立，所以1, 03,03,(,)90, 0,0,3, 3.x y f x y x y x y ⎧≤≤≤≤⎪=⎨⎪<<>>⎩ 推得 1{max{,}1}9P X Y ≤=. 26. 设二维随机变量（X ，Y ）的概率分布为1 0 11 0 1a 0b0 0.1 c其中a ,b ,c 为常数，且X 的数学期望E (X )=,P {Y ≤0|X ≤0}=，记Z =X +Y .求：XY（1） a ,b ,c 的值； （2） Z 的概率分布； （3） P {X =Z }.解 (1) 由概率分布的性质知，a+b+c +=1 即 a+b+c = .由()0.2E X =-，可得0.1a c -+=-.再由 {0,0}0.1{00}0.5{0}0.5P X Y a b P Y X P X a b ≤≤++≤≤===≤++,得 0.3a b +=.解以上关于a ，b ，c 的三个方程得0.2,0.1,0.1a b c ===.(2) Z 的可能取值为2，1，0，1，2，{2}{1,1}0.2P Z P X Y =-==-=-=，{1}{1,0}{0,1}0.1P Z P X Y P X Y =-==-=+==-=，{0}{1,1}{0,0}{1,1}0.3P Z P X Y P X Y P X Y ===-=+==+==-=，{1}{1,0}{0,1}0.3P Z P X Y P X Y ====+===，{2}{1,1}0.1P Z P X Y =====，即Z 的概率分布为Z 2 1 0 1 2P(3) {}{0}0.10.20.10.10.20.4P X Z P Y b ====++=++=.习题四1.设随机变量X 的分布律为1 0 12求E （X ），E （X 2），E （2X +3）. 【解】(1) 11111()(1)012;82842E X =-⨯+⨯+⨯+⨯= (2) 2222211115()(1)012;82844E X =-⨯+⨯+⨯+⨯=(3) 1(23)2()32342E X E X +=+=⨯+=2.已知100个产品中有10个次品，求任意取出的5个产品中的次品数的数学期望、方差. 【解】设任取出的5个产品中的次品数为X ，则X 的分布律为故 ()0.58300.34010.07020.00730405E X =⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯ 0.501,= 52()[()]iii D X x E X P ==-∑222(00.501)0.583(10.501)0.340(50.501)00.432.=-⨯+-⨯++-⨯=L3.设随机变量X 的分布律为1 0 1且已知E （X ）=,E (X 2)=,求P 1，P 2，P 3. 【解】因1231P P P ++=……①,又12331()(1)010.1E X P P P P P =-++=-=g g ……②,222212313()(1)010.9E X P P P P P =-++=+=g g g ……③由①②③联立解得1230.4,0.1,0.5.P P P ===4.袋中有N 只球，其中的白球数X 为一随机变量，已知E （X ）=n ，问从袋中任取1球为白球的概率是多少【解】记A ={从袋中任取1球为白球}，则(){|}{}Nk P A P A X k P X k ===∑g 全概率公式001{}{}1().NNk k k P X k kP X k N N n E X N N========∑∑g5.设随机变量X 的概率密度为f （x ）=⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-<≤.,0,21,2,10,其他x x x x求E （X ），D （X ）. 【解】12201()()d d (2)d E X xf x x x x x x x +∞-∞==+-⎰⎰⎰21332011 1.33x x x ⎡⎤⎡⎤=+-=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦122232017()()d d (2)d 6E X x f x x x x x x x +∞-∞==+-=⎰⎰⎰ 故 221()()[()].6D XE X E X =-=6.设随机变量X ，Y ，Z 相互独立，且E （X ）=5，E （Y ）=11，E （Z ）=8，求下列随机变量的数学期望. （1） U =2X +3Y +1； （2） V =YZ4X .【解】(1) [](231)2()3()1E U E X Y E X E Y =++=++ 25311144.=⨯+⨯+=(2) [][4][]4()E V E YZ X E YZ E X =-=- ,()()4()Y Z E Y E Z E X -g 因独立 1184568.=⨯-⨯=7.设随机变量X ，Y 相互独立，且E （X ）=E （Y ）=3，D （X ）=12，D （Y ）=16，求E （3X2Y ），D （2X 3Y ）.【解】(1) (32)3()2()3323 3.E X Y E X E Y -=-=⨯-⨯=(2) 22(23)2()(3)412916192.D X Y D X DY -=+-=⨯+⨯= 8.设随机变量（X ，Y ）的概率密度为f （x ，y ）=⎩⎨⎧<<<<.,0,0,10,其他x y x k试确定常数k ，并求E （XY ）. 【解】因1001(,)d d d d 1,2xf x y x y x k y k +∞+∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰故k =210()(,)d d d 2d 0.25xE XY xyf x y x y x x y y +∞+∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰.9.设X ，Y 是相互独立的随机变量，其概率密度分别为f X （x ）=⎩⎨⎧≤≤;,0,10,2其他x x f Y （y ）=(5)e ,5,0,.y y --⎧>⎨⎩其他 求E （XY ）.【解】方法一：先求X 与Y 的均值 12()2d ,3E X x x x ==⎰g 5(5)5()e d 5e d e d 51 6.z y y z z E Y y yz z z +∞+∞+∞=-----=+=+=⎰⎰⎰令由X 与Y 的独立性，得2()()()6 4.3E XY E X E Y ==⨯=g方法二：利用随机变量函数的均值公式.因X 与Y 独立，故联合密度为(5)2e ,01,5,(,)()()0,,y X Y x x y f x y f x f y --⎧≤≤>==⎨⎩g 其他于是11(5)2(5)552()2ed d 2de d 6 4.3y y E XY xy x x y x x y y +∞+∞----===⨯=⎰⎰⎰⎰g g10.设随机变量X ，Y 的概率密度分别为f X （x ）=⎩⎨⎧≤>-;0,0,0,22x x x e f Y （y ）=⎩⎨⎧≤>-.0,0,0,44y y y e 求（1） E （X +Y ）;（2） E （2X 3Y 2）.【解】22-200()()d 2ed [e ]e d xx x X X xf x x x x x x +∞+∞+∞--+∞-∞==-⎰⎰⎰g201e d .2x x +∞-==⎰401()()d 4e dy .4y Y E Y yf y y y +∞+∞--∞==⎰⎰g22242021()()d 4e d .48y Y E Y y f y y y y +∞+∞--∞====⎰⎰g 从而(1)113()()().244E X Y E X E Y +=+=+=(2)22115(23)2()3()23288E X Y E X E Y -=-=⨯-⨯=11.设随机变量X 的概率密度为f （x ）=⎪⎩⎪⎨⎧<≥-.0,0,0,22x x cx xke求（1） 系数c ;（2） E （X ）;（3） D （X ）. 【解】(1) 由222()d e d 12k x cf x x cx x k+∞+∞--∞===⎰⎰得22c k =. (2) 222()()d()2e d k x E X xf x x x k x x +∞+∞--∞==⎰⎰g22220π2ed .k x kx x +∞-==⎰(3) 22222221()()d()2e.k x E X x f x x x k x k +∞+∞--∞==⎰⎰g 故 222221π4π()()[()].24D X E X E X k k k⎛-=-=-= ⎝⎭ 12.袋中有12个零件，其中9个合格品，3个废品.安装机器时，从袋中一个一个地取出（取出后不放回），设在取出合格品之前已取出的废品数为随机变量X ，求E （X ）和D （X ）. 【解】设随机变量X 表示在取得合格品以前已取出的废品数，则X 的可能取值为0，1，2，3.为求其分布律，下面求取这些可能值的概率，易知9{0}0.750,12P X === 39{1}0.204,1211P X ==⨯= 329{2}0.041,121110P X ==⨯⨯= 3219{3}0.005.1211109P X ==⨯⨯⨯=于是，得到X 的概率分布表如下：X 0 1 2 3 P由此可得()00.75010.20420.04130.0050.301.E X =⨯+⨯+⨯+⨯=22222222()075010.20420.04130.0050.413()()[()]0.413(0.301)0.322.E X D X E X E X =⨯+⨯+⨯+⨯==-=-=13.一工厂生产某种设备的寿命X （以年计）服从指数分布，概率密度为f （x ）=⎪⎩⎪⎨⎧≤>-.0,0,0,414x x xe为确保消费者的利益，工厂规定出售的设备若在一年内损坏可以调换.若售出一台设备，工厂获利100元，而调换一台则损失200元，试求工厂出售一台设备赢利的数学期望. 【解】厂方出售一台设备净盈利Y 只有两个值：100元和200元/41/411{100}{1}e d e 4x P Y P X x +∞--==≥==⎰1/4{200}{1}1e.P Y P X -=-=<=-故1/41/41/4()100e(200)(1e )300e 20033.64E Y ---=⨯+-⨯-=-= (元).14.设X 1，X 2，…，X n 是相互独立的随机变量，且有E （X i ）=μ，D （X i ）=σ2，i =1，2，…，n ，记∑==n i i S X n X 12,1，S 2=∑=--n i i X X n 12)(11. （1） 验证)(X E =μ，)(X D =n2σ；（2） 验证S 2=)(11122∑=--ni i X n X n ；（3） 验证E （S 2）=σ2.【证】(1) 1111111()()().n nn i i i i i i E X E X E X E X nu u n n n n ===⎛⎫===== ⎪⎝⎭∑∑∑g22111111()()n nn i i i i i i i D X D X D X X DX n n n ===⎛⎫== ⎪⎝⎭∑∑∑g 之间相互独立 2221.n n nσσ==g (2) 因222221111()(2)2nnnniii ii i i i i XX X X X X X nX X X ====-=+-=+-∑∑∑∑2222112nnii i i X nX X nX X nX ===+-=-∑∑g故22211()1ni i S X nX n ==--∑. (3) 因2(),()i i E X u D X σ==,故2222()()().i i i E X D X EX u σ=+=+同理因2(),()E X u D X nσ==,故222()E X u nσ=+.从而222221111()()[()()]11n ni i i i E s E X nX E X nE X n n ==⎡⎤=-=-⎢⎥--⎣⎦∑∑221222221[()()]11().1ni i E X nE X n n u n u n n σσσ==--⎡⎤⎛⎫=+-+=⎢⎥ ⎪-⎝⎭⎣⎦∑g g15.对随机变量X 和Y ，已知D （X ）=2，D （Y ）=3，Cov(X ,Y )=1,计算：Cov （3X2Y +1，X +4Y3）.【解】Cov(321,43)3()10Cov(,)8()X Y X Y D X X Y D Y -++-=+- 3210(1)8328=⨯+⨯--⨯=-(因常数与任一随机变量独立，故Cov(X ,3)=Cov(Y ,3)=0,其余类似). 16.设二维随机变量（X ，Y ）的概率密度为f （x ，y ）=221,1,π0,.x y ⎧+≤⎪⎨⎪⎩其他试验证X 和Y 是不相关的，但X 和Y 不是相互独立的. 【解】设22{(,)|1}D x y x y =+≤.2211()(,)d d d d πx y E X xf x y x y x x y +∞+∞-∞-∞+≤==⎰⎰⎰⎰ 2π1001=cos d d 0.πr r r θθ=⎰⎰g同理E (Y )=0. 而 Cov(,)[()][()](,)d d X Y x E x y E Y f x y x y +∞+∞-∞-∞=--⎰⎰g222π1200111d d sin cos d d 0ππx y xy x y r r r θθθ+≤===⎰⎰⎰⎰, 由此得0XY ρ=,故X 与Y 不相关. 下面讨论独立性，当|x |≤1时，1()X f x y 当|y |≤1时，1()Y f y x . 显然()()(,).X Y f x f y f x y ≠g 故X 和Y 不是相互独立的.17.设随机变量（X ，Y ）的分布律为1 0 110 1验证X和Y是不相关的，但X和Y不是相互独立的.【解】联合分布表中含有零元素，X与Y显然不独立，由联合分布律易求得X，Y及XY的分布律，其分布律如下表X11P 382838Y101P 382838XY101P 284828由期望定义易得E（X）=E（Y）=E（XY）=0.从而E(XY)=E(X)·E(Y),再由相关系数性质知ρXY=0,即X与Y的相关系数为0，从而X和Y是不相关的.又331{1}{1}{1,1}888P X P Y P X Y =-=-=⨯≠==-=-g从而X与Y不是相互独立的.18.设二维随机变量（X，Y）在以（0，0），（0，1），（1，0）为顶点的三角形区域上服从均匀分布，求Cov（X，Y），ρXY.【解】如图，S D=12，故（X，Y）的概率密度为题18图2,(,),(,)0,x y Df x y∈⎧=⎨⎩其他.()(,)d d DE X xf x y x y =⎰⎰1101d 2d 3xx x y -==⎰⎰g22()(,)d d DE X x f x y x y =⎰⎰11201d 2d 6xx x y -==⎰⎰从而222111()()[()].6318D XE X E X ⎛⎫=-=-= ⎪⎝⎭同理11(),().318E Y D Y == 而 1101()(,)d d 2d d d 2d .12xDDE XY xyf x y x y xy x y x xy y -====⎰⎰⎰⎰⎰⎰所以1111Cov(,)()()()123336X Y E XY E X E Y =-=-⨯=-g . 从而112XY ρ-===-19.设（X ，Y ）的概率密度为f （x ，y ）=1ππsin(),0,0,2220.x y x y ,⎧+≤≤≤≤⎪⎨⎪⎩其他求协方差Cov （X ，Y ）和相关系数ρXY . 【解】π/2π/21π()(,)d d d sin()d .24E X xf x y x y x x x y y +∞+∞-∞-∞==+=⎰⎰⎰⎰g ππ2222201ππ()d sin()d 2.282E X x x x y y =+=+-⎰⎰g 从而222ππ()()[()] 2.162D XE X E X =-=+-同理 2πππ(),() 2.4162E Y D Y ==+- 又 π/2π/2π()d sin()d d 1,2E XY x xy x y x y =+=-⎰⎰故 2ππππ4Cov(,)()()()1.2444X Y E XY E X E Y -⎛⎫⎛⎫=-=--⨯=- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭g222222π4Cov(,)(π4)π8π164.πππ8π32π8π32()()2162XYX Y D X D Y ρ-⎛⎫- ⎪--+⎝⎭===-=-+-+-+-g 20.已知二维随机变量（X ，Y ）的协方差矩阵为⎥⎦⎤⎢⎣⎡4111，试求Z 1=X 2Y 和Z 2=2X Y 的相关系数.【解】由已知知：D (X )=1,D (Y )=4,Cov(X ,Y )=1.从而12()(2)()4()4Cov(,)1444113,()(2)4()()4Cov(,)414414,D Z D X Y D X D Y X Y D Z D X Y D X D Y X Y =-=+-=+⨯-⨯==-=+-=⨯+-⨯=12Cov(,)Cov(2,2)Z Z X Y X Y =--2Cov(,)4Cov(,)Cov(,)2Cov(,)2()5Cov(,)2()215124 5.X X Y X X Y Y Y D X X Y D Y =--+=-+=⨯-⨯+⨯=故 121212513.26()()134Z Z D Z D Z ρ===⨯g21.对于两个随机变量V ，W ，若E （V 2），E （W 2）存在，证明：［E （VW ）］2≤E （V 2）E （W 2）.这一不等式称为柯西许瓦兹（Couchy Schwarz ）不等式.【证】令2(){[]},.g t E V tW t R =+∈显然22220()[()][2]g t E V tW E V tVW t W ≤=+=++222[]2[][],.E V t E VW t E W t R =++∀∈g g可见此关于t 的二次式非负，故其判别式Δ≤0， 即2220[2()]4()()E VW E W E V ≥∆=-g2224{[()]()()}.E VW E V E W =-g故222[()]()()}.E VW E V E W ≤g22.假设一设备开机后无故障工作的时间X 服从参数λ=1/5的指数分布.设备定时开机，出现故障时自动关机，而在无故障的情况下工作2小时便关机.试求该设备每次开机无故障工作的时间Y 的分布函数F （y ）.【解】设Y 表示每次开机后无故障的工作时间，由题设知设备首次发生故障的等待时间X ~E (λ),E (X )=1λ=5. 依题意Y =min(X ,2). 对于y <0,f (y )=P {Y ≤y }=0. 对于y ≥2,F (y )=P (X ≤y )=1.对于0≤y <2,当x ≥0时，在(0,x )内无故障的概率分布为P {X ≤x }=1eλx,所以F (y )=P {Y ≤y }=P {min(X ,2)≤y }=P {X ≤y }=1ey/5.。
上海复旦实验中学必修三第三章《概率》检测题(答案解析)
一、选择题1．在区间11,22⎡⎤-⎢⎥⎣⎦上随机取一个数x，则cos xπ的值介于22与3之间的概率为（）A．13B．14C．15D．162．袋中共有15个除了颜色外完全相同的球，其中有10个白球，5个红球．从袋中任取2个球，所取的2个球中恰有1个白球，1个红球的概率为( )A．521B．1021C．1121D．13．有五条线段长度分别为1,3,5,7,9，从这5条线段中任取3条，则所取3条线段能构成一个三角形的概率（）A．110B．310C．12D．7104．袋中有白球2个，红球3个，从中任取两个，则互斥且不对立的两个事件是（）A．至少有一个白球；都是白球B．两个白球；至少有一个红球C．红球、白球各一个；都是白球D．红球、白球各一个；至少有一个白球5．如图所示，已知圆1C和2C的半径都为2，且1223C C=，若在圆1C或2C中任取一点，则该点取自阴影部分的概率为（）A33533π+B33533π+C331033π+D331033π+6．“哥德巴赫猜想”是近代三大数学难题之一，其内容是：一个大于2的偶数都可以写成两个质数(素数)之和，也就是我们所谓的“1+1”问题.它是1742年由数学家哥德巴赫提出的，我国数学家潘承洞、王元、陈景润等在哥德巴赫猜想的证明中做出相当好的成绩.若将6拆成两个正整数的和，则拆成的和式中，加数全部为质数的概率为（）A．15B．13C．35D．237．已知三个村庄,,A B C所处的位置恰好位于三角形的三个顶点处，且6,8,10AB km BC km AC km===.现在ABC∆内任取一点M建一大型的超市，则M点到三个村庄,,A B C 的距离都不小于2km 的概率为（ ） A ．3324+ B ．12πC ．21324- D ．1212π- 8．类比“赵爽弦图”，可类似地构造如图所示的图形，它是由3个全等的三角形与中间的一个小等边三角形拼成的一个大等边三角形，设D 为BE 中点，若在大等边三角形中随机取一点，则此点取自小等边三角形的概率是（ ）A ．17B ．14C ．13D ．4139．类比“赵爽弦图”，可类似地构造如图所示的图形，它是由3个全等的三角形与中间的一个小等边三角形拼成的一个大等边三角形，设2AD BD =，若在大等边三角形中随机取一点，则此点取自小等边三角形的概率是（ ）A ．14B ．13C ．17D ．41310．质地均匀的正四面体的四个面上分别写有数字0,1,2,3,把两个这样的四面体抛在桌面上,露在外面的6个数字为2,0,1,3,0,3的概率为( ) A ．19B ．164C ．18D ．11611．底面是正多边形，顶点在底面的射影是底面中心的棱锥叫正棱锥.如图，半球内有一内接正四棱锥S ABCD -，该四棱锥的体积为42，现在半球内任取一点，则该点在正四棱锥内的概率为（ ）A ．1πB ．2πC ．3πD ．2π12．《易·系辞上》有“河出图，洛出书”之说，河图、洛书是中华文化，阴阳术数之源，其中河图的排列结构是一、六在后，二、七在前，三、八在左，四、九在右，五、十背中，如图，白圈为阳数，黑点为阴数，若从阴数和阳数中各取一数，则其差的绝对值为5的概率为A ．15B ．625C ．825D ．25二、填空题13．甲、乙两人进行象棋比赛，采取五局三胜制（不考虑平局，先赢得三场的人为获胜者，比赛结束）.根据前期的统计分析，得到甲在和乙的第一场比赛中，取胜的概率为0.5，受心理方面的影响，前一场比赛结果会对甲的下一场比赛产生影响，如果甲在某一场比赛中取胜，则下一场取胜率提高0.1，反之，降低0.1，则甲以3:1取得胜利的概率为______________.14．疫情防控期间，口罩的需求量很大，某地区有A .B 两家小型口罩加工厂，A 厂每天生产口罩4万到6万只，B 厂每天生产口罩3万到5万只.某药店预计购进至少10万只口罩，那么，他可以去该地区购买到所需口罩的概率是________.15．掷一颗骰子，向上的点数第一次记为x ，第二次记为y ，则()2log 3x y +=的概率________．16．若正方体1111ABCD A BC D -的棱长为3，E 为正方体内任意一点，则AE 的长度大于3的概率等于_________.17．若从甲、乙、丙、丁4位同学中选出2名代表参加学校会议，则甲、乙两人至少有一人被选中的概率为____.18．马老师从课本上抄录一个随机变量的概率分布列如表请小牛同学计算的数学期望，尽管“！”处无法完全看清，且两个“？”处字迹模糊，但能肯定这两个“？”处的数值相同．据此，小牛给出了正确答案_______ ．19．从甲、乙、丙、丁四人中选3人当代表，则甲被选上的概率为______．20．4位同学各自在周六、周日两天中任选一天参加公益活动，则周六、周日都有同学参加公益活动的概率是________三、解答题21．某校高一举行了一次数学竞赛，为了了解本次竞赛学生的成绩情况，从中抽取了部分学生的分数（得分取正整数，满分为100）作为样本（样本容量为n ）进行统计，按照[)50,60，[)60,70，[)70,80，[)80,90，[]90,100的分组作出频率分布直方图，已知得分在[)50,60，[]90,100的频数分别为8，2．（1）求样本容量n 和频率分布直方图中的,x y 的值； （2）估计本次竞赛学生成绩的中位数；（3）在选取的样本中，从竞赛成绩在80分以上（含80分）的学生中随机抽取2名学生，求所抽取的2名学生中至少有一人得分在[]90,100内的概率．22．一种疫苗在正式上市之前要进行多次人体临床试验接种，假设每次接种之间互不影响，每人每次接种成功的概率相等.某医学研究院研究团队研发了新冠疫苗，并率先开展了新冠疫苗Ⅰ期和Ⅱ期临床试验.Ⅰ期试验为了解疫苗接种剂量与接种成功之间的关系，选取了两种剂量接种方案（0.5ml/次剂量组（低剂量）与1ml/次剂量组（中剂量）），临床试验免疫结果对比如下：接种成功 接种不成功 总计（人） 0.5ml/次剂量组 28 8 36 1ml/次剂量组 33 3 36 总计（人）611172（1）根据数据说明哪种方案接种效果好？并判断是否有90%的把握认为该疫苗接种成功与两种剂量接种方案有关？（2）若以数据中的频率为概率，从两组不同剂量组中分别抽取1名试验者，以X 表示这2人中接种成功的人数，求X 的分布列和数学期望.参考公式：()()()()()22n ad bcKa b c d a c b d-=++++，其中n a b c d=+++附表：23．某地区为了解群众上下班共享单车使用情况，根据年龄按分层抽样的方式调查了该地区50名群众，他们的年龄频数及使用共享单车人数分布如下表：（1）由以上统计数据完成下面的22⨯列联表，并判断是否有95%的把握认为以40岁为分界点对是否经常使用共享单车有差异？附：()()()()()22n ad bcKa b c d a c b d-=++++，n a b c d=+++.（2）若采用分层抽样的方式从年龄低于40岁且经常使用共享单车的群众中选出6人，再从这6人中随机抽取2人，求这2人中恰好有1人年龄在30~39岁的概率.24．为降低汽车尾气的排放量，某厂生产甲乙两种不同型号的节排器，分别从甲乙两种节排器中各自抽取100件进行性能质量评估检测，综合得分情况的频率分布直方图如图所示.节排器等级及利润如表格表示，其中11 107a<＜综合得分k的范围节排器等级节排器利润率85k≥一级品a7585k≤<二级品25a7075k≤<三级品2a（1）若从这100件甲型号节排器按节排器等级分层抽样的方法抽取10件，再从这10件节排器中随机抽取3件，求至少有2件一级品的概率；（2）视频率分布直方图中的频率为概率，用样本估计总体，则①若从乙型号节排器中随机抽取3件，求二级品数ξ的分布列及数学期望()Eξ；②从长期来看，骰子哪种型号的节排器平均利润较大？25．一工厂对某条生产线加工零件所花费时间进行统计，得到如下表的数据：零件数x（个）1020304050加工时间y（分钟）6268758288（1）从加工时间的五组数据中随机选择两组数据，求该两组数据中至少有一组数据小于加工时间的均值的概率；（2）若加工时间y 与零件数x 具有相关关系，求y 关于x 的回归直线方程；若需加工80个零件，根据回归直线预测其需要多长时间.(121()()()ˆniii ni i x x y y bx x ==--=-∑∑，^^a yb x =-)26．学校从参加高一年级期中考试的学生中抽出50名学生，并统计了她们的数学成绩（成绩均为整数且满分为150分），数学成绩分组及各组频数如下：[)[)[)[)[)[]60,75,2;75,90,3;90,105,14;105,120,15;120,135,12;135,150,4;样本频率分布表：（1）在给出的样本频率分布表中，求,,,A B C D 的值； （2）估计成绩在120分以上（含120分）学生的比例；（3）为了帮助成绩差的学生提高数学成绩，学校决定成立“二帮一”小组，即从成绩在[]135,150的学生中选两位同学，共同帮助成绩在[)60,75中的某一位同学.已知甲同学的成绩为62分，乙同学的成绩为120分，求甲、乙两同学恰好被安排在同一小组的概率.【参考答案】***试卷处理标记，请不要删除一、选择题 1．D 解析：D根据余弦函数的图象和性质，求出cos x π的值介于2和2之间时，自变量x 的取值范围，代入几何概型概率计算公式，可得答案. 【详解】cos x π≤≤，11,22x ⎡⎤∈-⎢⎥⎣⎦ 则：1164x ≤≤或1146x -≤≤-在区间11,22⎡⎤-⎢⎥⎣⎦上随机取一个数，cos x π的值介于211214611622P ⎛⎫⨯- ⎪⎝⎭==+ 故选：D. 【点睛】本题主要考查了余弦函数的图象与性质，几何概型，考查了分析问题的能力，属于中档题.2．B解析：B 【分析】由从共有15个球中任取2个球，共有215C 种不同的取法，其中所取的2个球中恰有1个白球，1个红球，共有11510C C 种不同的取法，再利用古典概型及其概率的计算公式，即可求解． 【详解】由题意，从共有15个除了颜色外完全相同的球，任取2个球，共有215C 种不同的取法， 其中所取的2个球中恰有1个白球，1个红球，共有11510C C 种不同的取法，所以概率为11510215501010521C C C ==，故选B. 【点睛】本题主要考查了排列、组合的应用，以及古典概型及其概率的应用，其中解答中认真审题，准确计算是解答的关键，着重考查了推理与运算能力，属于基础题．3．B解析：B 【分析】列出所有的基本事件，并找出事件“所取三条线段能构成一个三角形”所包含的基本事件，再利用古典概型的概率公式计算出所求事件的概率．所有的基本事件有：()1,3,5、()1,3,7、()1,3,9、()1,5,7、()1,5,9、()1,7,9、()3,5,7、()3,5,9、()3,7,9、()5,7,9，共10个，其中，事件“所取三条线段能构成一个三角形”所包含的基本事件有：()3,5,7、()3,7,9、()5,7,9，共3个，由古典概型的概率公式可知，事件“所取三条线段能构成一个三角形”的概率为310， 故选：B ． 【点睛】本题考查古典概型的概率计算，解题的关键就是列举基本事件，常见的列举方法有：枚举法和树状图法，列举时应遵循不重不漏的基本原则，考查计算能力，属于中等题．4．C解析：C 【分析】从装有3个红球和2个白球的红袋内任取两个球，所有的情况有3种：“2个白球”、“一个白球和一个红球”、“2个红球”．由于对立事件一定是互斥事件，且它们之中必然有一个发生而另一个不发生，结合所给的选项，逐一进行判断，从而得出结论． 【详解】从装有3个红球和2个白球的红袋内任取两个球，所有的情况有3种：“2个白球”、“一个白球和一个红球”、“2个红球”．由于对立事件一定是互斥事件，且它们之中必然有一个发生而另一个不发生， 对于A ，至少有1个白球；都是白球，不是互斥事件．故不符合．对于B 两个白球；至少有一个红球，是互斥事件，但也是对立事件，故不符合． 对于C 红球、白球各一个；都是白球是互斥事件，但不是对立事件，故符合． 对于D 红球、白球各一个；至少有一个白，不是互斥事件．故不符合． 故选：C ． 【点睛】本题主要考查互斥事件与对立事件的定义，意在考查学生对这些知识的理解掌握水平．5．D解析：D 【分析】设两圆交于点,A B ，连接11,AC BC ,12,AB C C ，设12,AB C C 交于点D ，由已知的数据可得1AC B △为等边三角形，从而可求出阴影部分的面积，进而求出总面积，即可求出概率. 【详解】设两圆交于点,A B ，连接11,AC BC ,12,AB C C ，设12,AB C C 交于点D ，则11212C D C C ==190ADC ∠=︒，所以1113cosC DAC DAC∠==，所以130AC D∠=︒，则160AC B∠=︒,所以1AC B△为等边三角形，所以604342(4)233603Sππ⨯=-⨯=-阴，图形的总面积42024(23)2333Sπππ=⨯--=+总，所以求概率为4232333201033233ππππ--=++，故选：D【点睛】此题考查几何概型概率的求法，关键是求阴影部分的面积，属于中档题.6．A解析：A【分析】列出所有可以表示成和为6的正整数式子，找到加数全部为质数的只有336+=，利用古典概型求解即可.【详解】6拆成两个正整数的和含有的基本事件有:(1,5),(2,4),(3,3), (4,2),(5,1),而加数全为质数的有(3,3),根据古典概型知，所求概率为15P=.故选：A.【点睛】本题主要考查了古典概型，基本事件，属于容易题.7．D解析：D【分析】采用数形结合，计算ABCS∆，以及“M点到三个村庄,,A B C的距离都不小于2km”这部分区域的面积S，然后结合几何概型，可得结果.【详解】由题可知：222AB BC AC += 所以该三角形为直角三角形分别以,,A B C 作为圆心，作半径为2的圆 如图所以则 “M 点到三个村庄,,A B C 的距离都不小于2km ” 该部分即上图阴影部分，记该部分面积为S11682422ABC S AB BC ∆=⨯⨯=⨯⨯=又三角形内角和为π， 所以2122422ABC S S ππ∆=-⨯=- 设M 点到三个村庄,,A B C 的距离都不小于2km 的概率为P 所以242122412ABCS P S ππ∆--=== 故选：D 【点睛】本题考查面积型几何概型问题，重点在于计算面积，难点在于计算阴影部分面积，考验理解能力，属基础题.8．A解析：A 【分析】根据几何概型的概率计算公式，求出中间小三角形的面积与大三角形的面积的比值即可 【详解】设DE x =，因为D 为BE 中点，且图形是由3个全等的三角形与中间的一个小等边三角形拼成的一个大等边三角形 所以2BE x =，CE x =，120CEB ∠=︒所以由余弦定理得：2222cos BC BE CE BE CE CEB =+-⋅⋅∠222142272x x x x x ⎛⎫=+-⨯⨯⨯-= ⎪⎝⎭即BC =，设DEF 的面积为1S ，ABC 的面积为2S 因为DEF 与ABC 相似所以21217S DE P S BC ⎛⎫=== ⎪⎝⎭故选：A 【点睛】1.本题考查的是几何概型中的面积型，较简单2.相似三角形的面积之比等于相似比的平方.9．C解析：C 【分析】由题意求出AB =，所求概率即为DEF ABCS P S=，即可得解.【详解】由题意易知120ADB ∠=，AF FD BD ==，由余弦定理得22222cos1207AB AD BD AD BD BD =+-⋅⋅=即AB =，所以AB =，则所求概率为217DEF ABCSFD P SAB ⎛⎫=== ⎪⎝⎭. 故选：C. 【点睛】本题考查了几何概型概率的求法和余弦定理的应用，属于中档题.10．C解析：C 【分析】露在外面的6个数字为2,0,1,3,0,3，则向下的数分别为1和2，求出所有的基本事件个数和向下数字为1和2的基本事件个数，代入概率公式即可. 【详解】抛两个正四面体，共有4416⨯=个基本事件，向下数字为1和2的基本事件共有2个，分别是1,2和()2,1， 所以向下数字为1和2的概率21168P ==, 故选：C 【点睛】本题主要考查随机事件概率的计算，难度较低.11．A解析：A 【分析】先根据四棱锥的体积求出球的半径，再根据几何概型概率公式求结果. 【详解】R，则1122332R R R R =⨯⨯⨯⨯∴=因此所求概率为3131423ππ=⨯，故选：A 【点睛】本题考查四棱锥体积、球体积以及几何概型概率公式，考查综合分析求解能力，属中档题.12．A解析：A 【分析】阳数：1,3,5,7,9，阴数：2,4,6,8,10，然后分析阴数和阳数差的绝对值为5的情况数，最后计算相应概率. 【详解】因为阳数：1,3,5,7,9，阴数：2,4,6,8,10，所以从阴数和阳数中各取一数差的绝对值有：5525⨯=个，满足差的绝对值为5的有：()()()()()1,6,3,8,5,10,7,2,9,4共5个，则51255P ==. 故选A. 【点睛】本题考查实际背景下古典概型的计算，难度一般.古典概型的概率计算公式：P =目标事件的个数基本本事件的总个数.二、填空题13．174【分析】设甲在第一二三四局比赛中获胜分别为事件则所求概率为：再根据概率计算公式计算即可【详解】设甲在第一二三四局比赛中获胜分别为事件由题意甲要以取胜的可能是所以=故答案为：0174【点睛】本题解析：174 【分析】设甲在第一、二、三、四局比赛中获胜分别为事件1A 、2A 、3A、4A ，则所求概率为： 123412341234()()()P P A A A A P A A A A P A A A A =++，再根据概率计算公式计算即可.【详解】设甲在第一、二、三、四局比赛中获胜分别为事件1A 、2A 、3A、4A ，由题意，甲要以3:1取胜的可能是1234A A A A ，1234A A A A ，1234A A A A ， 所以123412341234()()()P P A A A A P A A A A P A A A A =++=0.50.60.30.60.50.40.50.60.50.40.50.60.174⨯⨯⨯+⨯⨯⨯+⨯⨯⨯=. 故答案为：0.174. 【点睛】本题考查独立事件和互斥事件的概率计算，考查逻辑思维能力和计算能力，属于常考题.14．【分析】设A 厂每天生产口罩x 万只B 厂每天生产口罩y 万只则画出可行域计算正方形与三角形面积利用几何概型求即可【详解】设A 厂每天生产口罩x 万只B 厂每天生产口罩y 万只则可行域面积为因为药店预计购进至少10解析：18【分析】设A 厂每天生产口罩x 万只, B 厂每天生产口罩y 万只，则4635x y ≤≤⎧⎨≤≤⎩,画出可行域，计算正方形与三角形面积，利用几何概型求即可. 【详解】设A 厂每天生产口罩x 万只, B 厂每天生产口罩y 万只， 则4635x y ≤≤⎧⎨≤≤⎩，可行域面积为224⨯=，因为药店预计购进至少10万只，所以10x y +≥，满足条件的阴影部分面积为111122⨯⨯=， 所以可以去该地区购买到所需口罩的概率是11248=，故答案为：18.【点睛】本题主要考查几何概型求概率，考查了线性规划的应用，属于中档题.15．【分析】计算得到列举共有5种情况计算得到概率【详解】则故解有共5种情况故故答案为：【点睛】本题考查了概率的计算意在考查学生的计算能力和应用能力 解析：536【分析】计算得到8x y +=，列举共有5种情况，计算得到概率. 【详解】()2log 3x y +=，则8x y +=，故解有()()()()()2,6,3,5,4,4,5,3,6,2共5种情况，故556636p ==⨯. 故答案为：536. 【点睛】本题考查了概率的计算，意在考查学生的计算能力和应用能力.16．【解析】【分析】先求出满足题意的体积运用几何概型求出结果【详解】由题意可知总的基本事件为正方体内的点可用其体积满足的基本事件为为球心3为半径的求内部在正方体中的部分其体积为故则的长度大于3的概率【点 解析：16π-【解析】 【分析】先求出满足题意的体积，运用几何概型求出结果 【详解】由题意可知总的基本事件为正方体内的点，可用其体积3327=， 满足||3AE 的基本事件为A 为球心3为半径的求内部在正方体中的部分， 其体积为31493832V ππ=⨯⨯=，故则AE 的长度大于3的概率9211276P ππ=-=-．【点睛】本题考查了几何概型，读懂题意并计算出结果，较为基础17．【分析】由题意从甲乙丙丁4位同学中选出2名代表参加学校的会议求得基本事件的总数再由甲乙两人至少有一人被选中的对立事件是甲乙两人都没有选中求得其包含的基本事件的个数即可求解【详解】由题意从甲乙丙丁4位解析：56【分析】由题意，从甲乙丙丁4位同学中选出2名代表参加学校的会议，求得基本事件的总数，再由甲乙两人至少有一人被选中的对立事件是甲乙两人都没有选中，求得其包含的基本事件的个数，即可求解．【详解】由题意，从甲乙丙丁4位同学中选出2名代表参加学校的会议，则基本事件的总数为246n C==，又由甲乙两人至少有一人被选中的对立事件是甲乙两人都没有选中，其包含的基本事件的个数为221m C==，所以甲乙两人至少有一人被选中的概率为151166mpn=-=-=．故答案为56．【点睛】本题主要考查了古典概型及其概率的计算公式，以及对立事件的应用，其中解答中认真审题，合理选择方法，分别求得基本事件的总数和事件所包含的基本事件的个数是解答的关键，着重考查了推理与计算能力，属于基础题．18．2【解析】试题分析：令？的数字是x则！的数值是1-2x所以考点：数学期望点评：数学期望就是平均值要得到随机变量的数学期望则需先写出分布列解析：2【解析】试题分析：令？的数字是x，则！的数值是1-2x，所以考点：数学期望点评：数学期望就是平均值，要得到随机变量的数学期望，则需先写出分布列．19．【解析】【分析】先算出基本事件总数再求出甲被选上包含的基本事件个数即可求得甲被选上的概率【详解】从甲乙丙丁四人中选人当代表基本事件总数甲被选上包含的基本事件个数则甲被选上的概率为故答案为【点睛】本题解析：3 4【解析】【分析】先算出基本事件总数，再求出甲被选上包含的基本事件个数，即可求得甲被选上的概率【详解】从甲、乙、丙、丁四人中选3人当代表，基本事件总数344n C==甲被选上包含的基本事件个数12133m C C==则甲被选上的概率为34mpn==故答案为3 4【点睛】本题考查了古典概型及其概率计算公式的应用，属于基础题。
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而 (2.6) 0.995 所以 1 a 2.6, a 5.2。 2
8、 证 ：（ 1）设 x2
非降。
x1, F ( x2 ) F ( x1 )
P{ x1
x2 } 0 ，所以 F ( x2 ) F (x1) ，F ( x)
（2）设 x
xn xn 1
x1 x0 ， x1 x 由概率的可加性得
P ( xi 1
ex 0
5、 解 ：（ 1） P(6
1
1
1
9) P (6 10) ( 10) (9 10)
2
2
2
1
1
P 1 ( 10)
2
2
1 ( 2) 0.285788
2
（2） P(7
1
1
1
12) P (7 10) ( 10) (12 10)
2
2
2
11
P1
( 10) 1
22
1 1 ( 1 ) 0.774538
2
（ 3） P(13
F ' (x) 是其密度函数，从而定出 c 1 。至此得证 服从 [0,1] 均匀分布。
11、证：（ 1） f ( x )
几乎处处可微。设 x1 , x2 (0,1) ，当 x1 x [0,1]( i 1,2) 时，由题设得
F (x1 x) F (x1) P{ x1
x1 x}
P{ x2
x2 x} F ( x2 x} F ( x2)
等式两端都除以 x ，再令 x 0 可得，由 F '( x1 ) 存在可推得 F ' ( x2 ) 也存在，而且 F ' (x2 ) F '( x1) 。从而对任意 x (0,1) 有 F '( x) c 。当 x [0,1] 时显然有 F ' ( x) 0 。 一点的长度为 0，由题设得 P{ 0} P{ 1} 0 。由上所述可知 是连续型随机变量，
所以 的概率分布为
p{ k} pk q q 2 p, k 1,2, 。
3、 解： （ 1） 1
N
f (k)
k1
c N，
N
k
（ 2） 1 c
c(e 1) ，
k 1 k!
c 1。 c (e 1) 1 。
4、 证： f (x) 0 ，且
f ( x)dx f ( x) 是一个密度函数。
1 e
|x|dx
2
e |x| dx
得 x2 60 (61.5 60) 58.5 。
7、 解 ：（ 1） (1.3) 0.90 ，而 P{
1 (a
5)
1.3 解得 a
7.6 。
2
1 a} P (
2
1 5) (a 5)
2
1 (a 5) ，令
2
（2）由 P{|
5 | a} 0.01 得 P{
5
a}
0.005 ，从而 P
1 (
2
1 5) a =0.995 ，
1
1
1
15) P (13 10) ( 10) (15 10)
2
2
2
11
1
P1
( 10) 2
22
2
1
1
2
(1 ) 0.0 6 0 5 9 7
2
2
6、 解： 7+24+38+24+7=100 ， P{ x4} (100 7) / 100 0.93， P{ x3}
P{ x3} (7 24 38) /100 0.69 ，查表得 (1.5) 0.93, (0.5) 0.69 。由题
0
1
2
(1
p)n
C
1 n
p(1
p)n 1
C
2 n
p
2
(1
p)n 2
n pn 。
Sn 的分布列为
n
n2
n4
(1
p)n
C
1 n
p(1
p)n 1
C
2 n
p
2
(1
p)n 2
n pn 。
2、 解： P{ 1} P{ 失成} P{ 成失 } pq qp ， P{ 2} P{ 失失成 } P{ 成成失 } ppq qqp p 2q q 2 p,
则 F (nx) nF (x) ，或者 1 F ( x) F ( x ) 。从而对有理数 m ，若 m x 与 x 都属于 [0,1] ，则
n
n
n
n
有F mx n
m F (x) 。再由 F ( x) 的左连续性可得， 对任意无理数 a ，若 ax 与 x 都属于 [0,1] ， n
则 F (ax) aF (x) 。
因为区间 [ 0,1) 与 [0,1] 的长度相等，由题设得
F (1) P{ 0
1} P{ 0
1} 1 .
由此及上段证明得，对任意 x [ 0,1] 有 F ( x) xF (1) x ，即 F ( x) 为
F ( x)
0, x 0 x, 0 x 1 1, x 1
∴ 服从 [0,1] 上均匀分布。
证法二 ：如同证法一中定义 的分布函数 F ( x) ，由 F ( x) 单调知它对 [0,1] 上的 L －测试
设得
( x) P 1 ( 60) 1 ( y 60) x P{ y}
3
3
令x
1(y 3
60)
1.5 ， 解 得 y
64.5 ， 即 x4
1 60 (64.5 60) 55.5 。再令 ( y 60) 0.5，解得 y
3
64.5 。 由 对 称 性 得 x1 61.5 ，即 x3 61.5 。由对称性
n
m
n
由 单 调 性 得 l i mF ( x) 与 lim F ( x) 均 存 在 且 有 穷 ， 由 0 F ( x) 1 及 上 式 得
x
x
F ( ) 0, F ( ) 1 。
9、 证： P{ x1
x2 } P{ x2} P{ x1} P{ x2} (1 P{ x2})
P{ x2} P{
∴不等式成立。
10、证法一 ：定义 F ( x)
x1} 1 (1 ) (1 ) 1 1 (
).
0,
Байду номын сангаас
x ( ,0]
P{ 0
x}, x (0,1] 则 F (x) 是 的分布函数。 由题设得，
1,
x (1, )
对任意 2x [0,1] 有 P{ 0
x} P{ x
2x} ，即有
P{ 0
2x} 2P{ 0
x} 。由此得 F (2x) 2F (x) 。逐一类推可得，若 nx [0,1] ，
复旦大学《概率论基础》习题答案
（第一版）
第三章 随机变量与分布函数
1、 解： 令 n 表在 n 次移动中向右移动的次数，则 n 服从二项分布，
P{ n k} Cnk p k (1 p)n k , k 0,1, n 以 Sn 表时刻时质点的位置，则
Sn n ( n n ) 2 n n 。
n 的分布列为
xi ) P{ x
x0}
i0
F ( xi ) F ( xi 1 ) F (x0 ) F ( x) 。
i0
由此得
F ( x0 )
F ( x)
lim
n
F ( x0 )
F (x) ，
F (x) lim F ( xn ) F ( x 0), F ( x) 右连续。 n
（3） 1 P{
}
P{ n
n
n 1}
F (n 1) F (n) lim F( n) lim F (m) 。