概率论习题第四章答案
概率论与数理统计第四章习题及答案
概率论与数理统计习题 第四章 随机变量的数字特征习题4-1 某产品的次品率为,检验员每天检验4次,每次随机地取10件产品进行检验,如发现其中的次品数多于1个,就去调整设备,以X 表示一天中调整设备的次数,试求)(X E (设诸产品是否为次品是相互独立的).解:设表示一次抽检的10件产品的次品数为ξP =P (调整设备)=P (ξ>1)=1-P (ξ≤1)= 1-[P (ξ=0)+ P (ξ=1)]查二项分布表1-=.因此X 表示一天调整设备的次数时X ~B (4, . P (X =0)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛04××=.P (X =1)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛14××=, P (X =2)= ⎪⎪⎭⎫⎝⎛24××=.P (X =3)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛34××=, P (X =4)= ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛44××=. 从而E (X )=np =4×=习题4-2 设随机变量X 的分布律为Λ,2,1,323)1(1==⎭⎬⎫⎩⎨⎧-=+j j X P jjj ,说明X的数学期望不存在.解: 由于1111133322(1)((1))3j j j j j j j j j P X j j j j ∞∞∞++===-=-==∑∑∑,而级数112j j ∞=∑发散,故级数11133(1)((1))j jj j j P X j j∞++=-=-∑不绝对收敛,由数学期望的定义知,X 的数学期望不存在. 习题X-2 0 2 k p求)53(),(),(22+X E X E X E .解 E (X )=(-2)+0+2=由关于随机变量函数的数学期望的定理,知E (X 2)=(-2)2+02+22=E (3X 2+5)=[3 (-2)2+5]+[3 02+5]+[322+5]=如利用数学期望的性质,则有E (3X 2+5)=3E (X 2)+5=3+5=4.135)(3)53(,8.23.04.0)(,2.03.023.004.02)(222222)2(=+=+=⨯+⨯=-=⨯+⨯+⨯-=-X E X E X E X E习题4-4 设随机变量X 的概率密度为⎩⎨⎧≤>=-0,0,0,)(x x e x f x 求XeY X Y 2)2(;2)1(-==的数学期望.解22)(2)0(2)(2)2()()(00=-=+-=+⋅===∞-∞+-∞-+∞-∞-+∞∞-⎰⎰⎰⎰xx xx e dx e xe dx xe dx x dx x xf X E Y E I3131)()()(0303022=-==⋅==∞-∞+-∞+---⎰⎰xx x x X edx e dx e e e E Y E II 习题4-5 设),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧≤≤≤=其它,0,10,12),(2x y y y x f求)(),(),(),(22Y X E XY E Y E X E +.解 各数学期望均可按照⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x f y x g Y X g E ),(),()],([计算。
概率论何书元答案第四章
概率论何书元答案第四章1、二次函数y=3x2-4x+5的一次项系数是()。
[单选题] *34(正确答案)512、要使多项式不含的一次项,则与的关系是()[单选题] *A. 相等(正确答案)B. 互为相反数C. 互为倒数D. 乘积为13、设M=(x﹣3)(x﹣7),N=(x﹣2)(x﹣8),则M与N的关系为( ) [单选题] *A. M<NB. M>N(正确答案)C. M=ND. 不能确定4、若a=-3 ?2,b=-3?2,c=(-)?2,d=(-)?,则( ) [单选题] *A. a<d<c<bB. b<a<d<cC. a<d<c<bD. a<b<d<c(正确答案)5、10.如图是丁丁画的一张脸的示意图,如果用表示左眼,用表示右眼,那么嘴的位置可以表示成().[单选题] *A.(1,0)B(-1,0)(正确答案)C(-1,1)D(1,-1)6、已知sina<0且cota>0,则是()[单选题] *、第一象限角B、第一象限角C、第三象限角(正确答案)D、第四象限角7、7.如图,数轴上点M表示的数可能是()[单选题] *A.5B.﹣6C.﹣6(正确答案)D.68、36.如果x2﹣kxy+9y2是一个完全平方式,那么k的值是()[单选题] * A.3B.±6(正确答案)C.6D.±39、23.将x-y-6=0改写成用含x的式子表示y的形式为()[单选题] *A. x=y+6B. y=x-6(正确答案)C. x=6-yD. y=6=x10、-230°是第()象限角?[单选题] *第一象限第二象限(正确答案)第三象限第四象限11、9.如果向东走记为,则向西走可记为() [单选题] * A+3mB+2mC-3m(正确答案)D-2m12、下列各角中,与300°终边相同的角是()[单选题] *A、420°B、421°C、-650°D、-60°(正确答案)13、按顺时针方向旋转形成的角是(). [单选题] *A. 正角B. 负角(正确答案)C. 零角D. 无法判断14、下列函数是奇函数的是()[单选题] *A、f(x)=3x(正确答案)B、f(x)=4xC、f(x)= +2x-1D、f(x)=15、11、在第二、四象限内两条坐标轴夹角平分线上的点,它们的横坐标与纵坐标是()[单选题] *A.相等B.互为相反数(正确答案)C.零D.以上结论都不对16、46、在直角三角形ABC中,,,则的三条高之和为()[单选题] *A.8.4B.9.4(正确答案)C.10.4D.11.17、已知x-y=3,x2-y2=12,那么x+y的值是( ??) [单选题] *A. 3B. 4(正确答案)C. 6D. 1218、20.已知集合A={x|x2(x的平方)-2 023x+2 022<0},B={x|x<a},若A?B,则实数a的取值范围是___. [单选题] *A a≥2022(正确答案)B a>2022C a<2022D a≥119、7.如图,点O在直线AB上,射线OC平分∠DOB.若∠COB=35°,则∠AOD等于()[单选题] *A.110°(正确答案)B.145°C.35°D.70°20、42、如图,在AB、AC上各取一点E、D,使AE=AD,连接BD、CE相交于点O,再连接AO、BC,若∠1=∠2,则图中全等三角形共有()[单选题] *A.5对(正确答案)B.6对C.7对D.8对21、5、若关于x的一元二次方程(a-1)x2+x+a2-1=0的一个根是0,则a的值是()[单选题] *A、1B、-1(正确答案)C 、1或-1D、222、3.如果两个数的和是正数,那么[单选题] *A.这两个数都是正数B.一个为正,一个为零C.这两个数一正一负,且正数的绝对值较大D.必属上面三种情况之一(正确答案)23、2.如图,BC=AB,D为AC的中点,DC=3cm,则AB的长是()[单选题] *A.4cm(正确答案)B.CmC.5cmD.cm24、以A(3,2),B(6,5),C(1,10)为顶点的三角形是()[单选题] *A、锐角三角形B、锐角三角形C、直角三角形(正确答案)D、无法判断25、44、如图,AC、BD相交于点E,AB=DC,AC=DB,则图中有全等三角形()[单选题] *A.1对B.2对C.3对(正确答案)D.4对26、17. 的计算结果为()[单选题] *A.-7B.7(正确答案)C.49D.1427、(正确答案)函数y=4x+3的定义域是()。
概率论第四章习题解答
1第四章随机变量的数字特征I 教学基本要求1、理解随机变量的数学期望与方差的概念,掌握它们的性质与计算,会求随机变量函数的数学期望;2、掌握两点分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布的数学期望与方差;3、了解切比雪夫不等式及应用;4、掌握协方差、相关系数的概念与性质,了解矩和协方差矩阵的概念;5、了解伯努利大数定理、切比雪夫大数定律、辛钦大数定理;6、了解林德伯格-列维中心极限定理、棣莫弗―拉普拉斯中心极限定理,掌握它们在实际问题中的应用.II 习题解答A 组1、离散型随机变量X 的概率分布为X -2 0 2 p0.400.300.30求()E X 、(35)E X +、2()E X ?解:()(2)0.4000.3020.300.2E X =-⨯+⨯+⨯=-;(35)3()5 4.4E X E X +=+=;2222()(2)0.4000.3020.30 1.8E X =-⨯+⨯+⨯=.2、某产品表面瑕疵点数服从参数0.8λ=的泊松分布,规定若瑕疵点数不超过1个为一等品,每个价值10元,多于4个为废品,不值钱,其它情况为二等品,每个价值8元求产品的平均价值?解:设X 为产品价格,则0X =、8、10.通过查泊松分布表可知其相应概率分布为X 0 8 10 p0.00140.80880.1898则()80.1898100.80889.61E X =⨯+⨯≈(元).3、设随机变量X 的分布函数为00()/40414x F x x x x ≤⎧⎪=<≤⎨⎪>⎩.求()E X ?解:由分布函数知X 的密度函数为1/404()0x f x <≤⎧=⎨⎩其它则4()()24x E X xf x dx dx +∞-∞===⎰⎰.4、设随机变量X 服从几何分布,即1()(1)k p X k p p -==-(1,2,)k = ,其中01p <<是常数.求()E X ?解:1111()(1)(1)k k k k E X kp p pk p +∞+∞--===-=-∑∑由级数2121123(1)k x x kx x -=+++++- (||1)x <,知 211()[1(1)]E X p p p =⨯=--.5、若随机变量X 服从参数为λ的泊松分布,即的泊松分布,即()!kp X k e k λλ-== (0,1,2,)k =求()E X 、2()E X ?解:1()!(1)!kk k k E X k ee ee k k λλλλλλλλλ-+∞+∞---======-∑∑;12201(1)()[]!(1)!!kk kk k k k k E X keee k k k λλλλλλλλ-+∞+∞+∞---===+===-∑∑∑1210[]()(1)!!k kk k e e e e k k λλλλλλλλλλλλ-+∞+∞--===+=+=+-∑∑. 6、某工程队完成某项工程的时间X (单位:月)服从下述分布X 10 11 12 13 p0.40.30.20.1(1) 求该工程队完成此项工程的平均时间;(2) 设该工程队获利50(13)Y X =-(万元).求平均利润? 解:(1)()100.4110.3120.2130.111E X =⨯+⨯+⨯+⨯=(月);(2) ()[50(13)]65050()100E Y E X E X =-=-⨯=(万元). 7、若随机变量X 服从区间[,]a b 上的均匀分布,即1()a x b f x b a ⎧≤≤⎪=-⎨⎪⎩其它求()E X 、2()E X ?解:()()2bax a b E X xf x dx dx b a +∞-∞+===-⎰⎰;22222()()3baxa ab b E X x f x dx dx b a +∞-∞++===-⎰⎰. 8、若随机变量X 服从参数为λ的指数分布,即的指数分布,即0()0x ex f x x λλ-⎧>=⎨≤⎩0求()E X 、2()E X ?解:0()()xxE X xf x dx x edxxdeλλλ+∞+∞+∞---∞===-⎰⎰⎰1xxxeedxλλλ+∞+∞--=-+=⎰;2222202()()2xxxE X x f x dxx edxx exedxλλλλλ+∞+∞+∞+∞----∞-∞===-+=⎰⎰⎰.9、离散型随机变量X 的概率分布为X 0 2 6 p3/12 4/12 5/12求()E X 、[ln(2)]E X +?解:34519()0261212126E X =⨯+⨯+⨯=;34513[ln(2)]ln(02)ln(22)ln(62)ln 21212126E X +=+⨯++⨯++⨯=.10、设2~(,)X N μσ,求(||)E X μ-?解:22()21(||)||2x E X x e dx μσμμπσ--+∞-∞-=-⎰令x t μσ-=,由偶函数性质有222022(||)()2t t E X e d μσσππ+∞--==⎰.11、设某商品需求量(10,30)X U ,销售商进货量n 在(10,30)之间,是一个整数.每销售一件商品获利500(元),若供小于求,每件产品亏损100(元).若供大于求,则从外地调运,每件商品可获利300(元).为使利润期望值不少于9280(元),进货量最少应为多少?解:按题意利润Y 与X 、n 的关系为500300()1030500100()1030n X n n X Y X n X X n +-≤<≤⎧=⎨--≤<≤⎩则利润平均值为10101()[[500100()][500300()]20n n E Y X n X dx n X n dx =--++-⎰⎰ 27.53505250n n =-++由题意知27.535052509280n n -++≥解得62263n ≤≤,则最少进货量为21.12、某保险公司规定,如果一年内顾客投保事件A 发生,则赔偿顾客a 元.以往资料表明事件A 发生的概率为p .为使公司收益期望值为0.1a ,则应向顾客收取都少保费?解:设应向顾客收取x 元保费,公司的收益为Y 元则Yx x a - p1p -p按题意()(1)()0.1E Y x p x a p a =-+-= 解得0.1x ap a =+.13、设随机变量X 的密度函数为1cos0()220x x f x π⎧≤≤⎪=⎨⎪⎩其它.对X 进行独立重复观测4次,Y 表示观测值大于/3π的次数,求2Y 的数学期望?解:显然~(4,)Y b p ,其中p 是(/3)X π>的概率,故31()cos 0.5322xp p Xdx πππ=>==⎰所以44()0.50.5kkkp Y k C -==⨯ (0,1,2,3,4)k =则有42244()0.50.55k kkk E Y k C -==⨯=∑.14、设随机变量X 、Y 相互独立,且都服从标准正态分布求22Z X Y =+的数学期望?解:由题意知X 、Y 的联合密度函数为2221(,)2x y f x y eπ+-=于是22222221()(,)2x y E Z x y f x y dxdy x y edxdy π++∞+∞+∞+∞--∞-∞-∞-∞=+=+⎰⎰⎰⎰令cos x r θ=、sin y r θ=得222222201()22r r E Z r e drd r e drππθπ+∞+∞--===⎰⎰⎰.15、已知(,)X Y 的分布如下,令max{,}Z X Y =,求()E Z ?YX0 5 10 15 0 0.02 0.06 0.02 0.10 5 0.04 0.15 0.20 0.10 100.010.150.140.01解:由题设可得Z 的分布为Z 0 510 15 p 0.020.25 0.52 0.21()00.0250.25100.52150.219.6E Z =⨯+⨯+⨯+⨯=.16、设(,)X Y 的联合密度函数为21201(,)0yy x f x y ⎧≤≤≤=⎨⎩其它求()E X 、()E Y 、()E XY 、22()E X Y +?解:12004()(,)125xE X xf x y dxdydx xy dy+∞+∞-∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰; 1303()(,)125x E Y yf x y dxdy dx y dy +∞+∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰;;131()(,)122xE XY xyf x y dxdy dx xy dy +∞+∞-∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰; 122222220016()()(,)()15xE XY xy f x y dxdydx xy y dy+∞+∞-∞-∞-∞+=+=+=⎰⎰⎰⎰. 17、设随机变量(,)X Y 的密度函数为1()02,02(,)8x y x y f x y ⎧+≤≤≤≤⎪=⎨⎪⎩其它求()E X ?解:22007()(,)()88xE X xf x y dxdyxy dxdy+∞+∞-∞-∞==+=⎰⎰⎰⎰. 18、甲乙二人相约在12:00~13:00之间会面,设X 、Y 分别表示甲乙到达时间,且相互独立已知X 、Y 的密度函数为2301()0x x f x ⎧<<=⎨⎩其它、201()0y y f y <<⎧=⎨⎩其它求先到达者需要等待时间的数学期望?解:等待时间可以表示为||X Y -,由于X 、Y 的联合密度函数为2601,01(,)0x y x y f x y ⎧<<<<=⎨⎩其它11200(||)||6E X Y x y x ydxdy ⇒-=-⎰⎰112200001()6()|64xyx y x ydydx y xx ydxdy =-+-=⎰⎰⎰⎰.19、设二维随机变量(,)X Y 在曲线2y x =、2y x =+所围区域G 内服从均匀分布,内服从均匀分布,求求数学期望()E X 、()E Y ?解:设(,)X Y 的联合密度函数为(,)(,)0(,)c x y G f x y x y G∈⎧=⎨∉⎩,由密度函数性质解出9/2c =下面分别求出边沿密度函数当12x -≤≤时,有22222()(2)99x X xf x dy x x +==+-⎰,故此 22(2)12()90X x x x f x ⎧+--≤≤⎪=⎨⎪⎩其它 当01y ≤≤时,有24()99y Y y f y dx y--==⎰当14y <≤时,有222()(2)99y Y y f y dx y y --==+-⎰,所以 40192()(2)1490Y y y f y y y y ⎧≤≤⎪⎪⎪=+-<≤⎨⎪⎪⎪⎩其它从而22121()()(2)92XE X xfx dx x x x dx +∞-∞--==+-=⎰⎰; 1401428()()(2)995Y E Y yf y dy y yd y y y dy +∞-∞-∞==++-=⎰⎰⎰. 20、离散型随机变量X 的概率分布为X -2 0 2 p0.40 0.30 0.30求()D X ?解:由题意易知()0.2E X =-、2() 1.8E X =,所以22()()[()] 1.80.04 1.76D X E X E X =-=-=.21、设随机变量X 的分布函数为00()/40414x F x x x x ≤⎧⎪=<≤⎨⎪>⎩.求()D X解:由题意易知X 的密度函数为1/404()0x f x <≤⎧=⎨⎩其它,且()2E X=,则242(2)4()(())()43x D X x E X f x dx dx +∞-∞-=-==⎰⎰. 22、若随机变量X 服从参数为λ的泊松分布,求()D X ? 解:由题意易知()E X λ=、22()E X λλ=+,故22()()[()]D X E X E X λ=-=.23、设随机变量(,)X Y 的密度函数为1()02,02(,)80x y x y f x y ⎧+≤≤≤≤⎪=⎨⎪⎩其它求()D X ?解:由题意易知7()8E X =,故2222001711()[()](,)()()8636D X x E X f x y dxdy x x y dxdy +∞+∞-∞-∞-∞=-=-+=⎰⎰⎰⎰. 24、设二维随机变量(,)X Y 在曲线2y x =、2y x =+所围区域G 内服从均匀分布,内服从均匀分布,求求方差()D X 、()D Y ?解:由题意易知22(2)12()90X x x x f x ⎧+--≤≤⎪=⎨⎪⎩其它、40192()(2)1490Y yy f y y y y ⎧≤≤⎪⎪=+-<≤⎨⎪⎪⎪⎩其它1()2E X =、8()5E Y =22222127()()(2)910X E X x f x dx x x x dx+∞-∞--==+-=⎰⎰14222214247()()(2)9914Y E Yy f y dyy ydyy y dy +∞-∞-∞==++-=⎰⎰⎰229()()[()]20D X E X E X =-=;22279()()[()]350D YE Y E Y =-=.25、设10只同种元件中由2只是坏的,装配仪器时,从中任取1只,如果是不合格品,则扔掉后重取1只,求取出合格品前取出次品数的方差?只,求取出合格品前取出次品数的方差?解:设X 表示取出合格品前已取出次品的数目,则X0 1 2 p8/10 16/90 2/90故2()9E X =、24()15E X =所以2288()()[()]405D XE X E X =-=.26、设随机变量X 的密度函数为||1()2x f x e -=.求()E X 、()D X ?解:||1()()02x E X xf x dx x e dx+∞+∞--∞-∞===⎰⎰; 222||2011()(())()222x xD XE X E X x f x dx x e dx x e dx +∞+∞+∞---∞-∞=-====⎰⎰⎰.27、设X 为随机变量,证明:对任意常数C ,有2()()D X E X C ≤-,当()C E X =时等号成立.证明:22222()(2)()2()E X C E X CX C E X CE X C -=-+=-+22222()[()]{[()]2())}()[()]E X E X E X CE X C D X E X C =-+-+=+-由于2[()]E X C -非负,从而有2()()D X E X C ≤-,且当()C E X =时2()()D X E X C =-.28、设U 服从(-2,2)上的均匀分布,定义X 、Y 如下1111U X U -<-⎧=⎨>-⎩、1111U Y U -<⎧=⎨>⎩求()D X Y +?解:先求X Y +的分布(2)(1,1)(1,1)(1)1/4p X Y p X Y p U U p U +=-==-=-=<-<=<-= (2)(1,1)(1,1)(1)1/4p X Y p X Y p U U p U +=====≥-≥=≥= (0)1(2)(2)1/2p X Y p X Y p X Y +==-+=-+=-=所以()0E X Y +=,从而2()()2D X Y E X Y +=+=.29、已知()750E X =、2()15D X =.请估计概率(700800)p X <<? 解:由切比雪夫不等式有2215(700800)(|750|50)10.9150p X p X <<=-<≥-≈.30、设()2E X =-、()1D X =、()2E Y =、()4D Y =、0.5XY ρ=-,利用由切比雪夫不等式估计概率(||6)p X Y +≥的上限?解:因为()0E X Y +=、()()()2(,)3D X Y D X D Y Cov X Y +=++=,所以,所以2()1(||6)(|()()|6)612D X Y p X Y p X YE X Y ++≥=+-+≥≤=. 31、设()4D X =、()9D Y =、0.5XY ρ=,求(23)D X Y -? 解:(,)()()3XY Cov X Y D X D Y ρ==(23)4()9()2(2,3)16813661D X Y D X D Y Cov X Y -=++-=+-=.32、设(,)X Y 的联合密度函数为21201(,)0yy x f x y ⎧≤≤≤=⎨⎩其它求(,)Cov X Y ?解:由题意易知4()5E X =、3()5E Y =、1()2E XY =,故 1431(,)()()()25550Cov X Y E XY E X E Y ⨯=-=-=⨯. 33、设二维随机变量(,)X Y 在曲线2y x =、2y x =+所围区域G 内服从均匀分布,内服从均匀分布,求求协方差(,)Cov X Y 与相关系数XY ρ?解:由题意易知1()2E X =、8()5E Y =、9()20D X =、279()350D Y =2221225()994x x G E XY xy dxdy xdx ydy +-===⎰⎰⎰⎰所以9(,)()()()20Cov X Y E XY E X E Y =-=; (,)0.751()()XYCov X Y D X D Y ρ=≈.34、设二维随机变量(,)X Y 的联合分布为YX-1 0 1 00.07 0.18 0.15 100.080.320.20求22(,)Cov X Y解:先求2X 、2Y 、22X Y 的分布2(0)0.4p X ==、2(1)0.6p X == 2(0)0.5p Y ==、2(1)0.5p Y == 22(0)0.72p X Y ==、22(1)0.28p X Y ==所以2()0.6E X =、2()0.5E Y =、22()0.28E X Y =,由此得222222(,)()()()0.02Cov X Y E X Y E X E Y =-=-.35、随机变量(,)X Y 的密度函数为201,11(,)0x x y f x y ≤≤-≤≤⎧=⎨⎩其它求()D X Y +?解:当01x <<时,有11()22X x f x d y x -==⎰;当01y <<时,有11()22Y y f y d x y -==⎰,故2()()3E X E Y ==、1()()18D X D Y == 由于(,)()()X Y f x y f x f y ≠,即X 与Y 不独立.所以11015()212xE XY xydxdy -==⎰⎰541(,)()()()12936Cov X Y E XY E X E Y =-=-=- 1()()()2ov(,)18D X Y D X D Y C X Y +=++=.36、将1枚硬币抛n 次,以X 、Y 分别表示正面向上与反面向上的次数,求(,)Cov X Y 、XY ρ解:由于X Y n+=,即Y n X=-,于是1XYρ=-;又因~(,0.5)X b n 、~(,,0.5)Y b n ,所以()()/4D X D Y n ==,故(,)(,)(,)()/4Cov X Y Cov X n X Cov X X D X n =-=-==.37、设X 与Y 独立,且都服从参数为λ的泊松分布,令2U X Y =+、2V X Y =-求U 与V 的相关系数?解:由于()(2)4()()5D U D X Y D X D Y λ=+=+= ()(2)4()()5D V D X Y D X D Y λ=-=+=所以(,)(2,2)Cov U V Cov X Y X Y =+-4()(,2)(2,)()3D X Cov Y X Cov X Y D Y λ=+--=由此得(,)35(),()XYCov X Y D X D Y ρ==. 38、设二维随机变量(,)X Y 的联合密度函数为1||0,01(,)0y x f x y <<<⎧=⎨⎩其它判断X 与Y 之间的相关性与独立性.解:由于12()3x xE X xdydx -==⎰⎰、、10()0x xE Y ydydx -==⎰⎰、10()0xxE XY xydydx -==⎰⎰,则(,)()()()0Cov X Y E X E Y E XY =-=故X 与Y 之间不相关;又因当01x <<时,有()2xXxf x dy x-==⎰,即201()0X x x f x <<⎧=⎨⎩其它同理可以求出110()1010X y y f x y y +-<<⎧⎪=-<<⎨⎪⎩其它由于(,)()()X Y f x y f x f y ≠,故X 与Y 之间不独立.39、设a 为区间(0,1)上一定点,随机变量(0,1)X U ,Y 是X 到a 的距离.问a 为何值时X 与Y 是不相关?解:由题设知()0.5E X =、||Y X a =-,所以11201()||()()2aaE Y x a dx a x dx x a dx a a =-=-+-=-+⎰⎰⎰3101()()()323a a a a E XY x a x dx x x a dx =-+-=-+⎰⎰31(,)3212a aCov X Y =-+令31(,)03212a a Cov X Y =-+=,可得方程2(21)(221)0a a a ---=在(0,1)内解得0.5a =,即0.5a =时,X 与Y 不相关. 40、设计算器进行加法计算时,所有舍入误差相互独立且在(0.5,0.5)-上服从均匀分布.(1) 将1500个数相加,问误差总和的绝对值超过15的概率是多少;(2) 最多可以有几个数相加,其误差总和的绝对值小于10的概率不小于0.90? 解:设第i 个数的舍入误差为i X (1,,)i n = ,故()0i E X =、()1/12i D X = (1,,)i n =记1ni i X X ==∑(1) 由林德伯格-列维中心极限定理有15001150001515000(||15)(||)15001/1215001/12i i x p X p =-⨯-⨯>=>∑151[2()1]0.180215001/12≈-Φ-=;(2) 由林德伯格-列维中心极限定理有1100100.90(||10)(||)2()11/121/121/12ni i x n n p X p n n n =-⨯-⨯≤<=≤≈Φ-∑即10()0.951/12n Φ≥,由于(1.645)0.95Φ=,则101.6451/12n ≥因此443.45n £,再由n 为整数得满足题意的个数为443.41、一批木材中有80%的长度不小于3m ,从中任取100根,求其中至少有30根长度短于3m 的概率?解:以X 表示100根木材中长度短于3m 的数目,则~(100,0.2)X b ,于是()20E X =,()16D X =.由于100n =较大,则由中心极限定理,近似有2~(20,4)X N ,由此有20302010(30)1(30)1()1()0.0062444X p X p X p --≥=-<=-<≈-Φ-=. 42、某商店出售价格分别为1(元)、1.2(元)、1.5(元)的3种蛋糕,种蛋糕,每种蛋糕被购买的概每种蛋糕被购买的概率分别为0.3、0.2、0.5.若某天售出300只蛋糕,(1) 求这天收入为400(元)的概率;(2) 求这天售出价格为1.2(元)蛋糕多于60只的概率?解:(1) 设第i 只蛋糕价格为iX (1,,300)i = .则i X的分布为i X1 1.2 1.5 p0.30.20.5于是可得() 1.29i E X =、2() 1.713iE X =、()0.0489i D X =令3001i i X X ==∑表示总收入,则由林德伯格-列维中心极限定理有300 1.29400300 1.29(400)()1(3.39)0.00033000.04893000.0489X p X p -⨯-⨯≥=>≈-Φ=⨯⨯;(2) 记Y 为300只蛋糕中售价为1.2(元)的蛋糕数目,则~(300,0.2)Y b ,于是()60E Y =、()48D Y =,由中心极限定理,近似有~(60,48)X N ,由此有606060(60)1()1(0)0.54848Y p Y p --≥=-<≈-Φ=.43、进行独立重复试验,每次试验中事件A 发生的概率为0.25.问能以95%的把握保证1000次试验中事件A 发生的频率与概率相差多少?此时A 发生的次数在什么范围内?解:设X 为1000次试验中事件A 发生的次数,则~(1000,0.25)X b ,由二项分布的性质知()250E X =、()187.5D X =,而事件A 发生的频率为/1000X .根据题意,可得如下不等式(|0.25|)0.951000X p ε-≤≥即(|250|1000)0.95p X ε-≤≥,由棣莫弗―拉普拉斯定理有25010001000(||)2()10.95187.5187.5187.5X p εε-≤≈Φ-≥即1000()0.975(1.96)187.5εΦ≥=Φ解得0.026ε³,这表明1000次试验中事件A 发生的频率与概率相差不超过0.026,相应的有1000次试验中事件A 发生的次数在224到276之间.44、某车间有同型号车床150台,在1小时内每台车床约有60%的时间在工作.假定各车床工作相互独立,工作时每台车床要消耗电能15kw.问至少要多少电能,才可以有99.5%的可能性保证此车间正常工作?解:以X 表示同时工作的车床数,则~(150,0.6)X b ,于是()90E X =、()36D X =,由题意知x 应使得下式成立(0)0.995p X x ≤≤≥由中心极限定理,近似有~(90,36)X N ,故有090909090(0)()()(15)0.9956666X x x p X x p ----≤≤=<<≈Φ-Φ-≥ 查标准正态分布表得90 2.586x -≥,即105.28x ≥,取整得106x =.故要保证车间有99.5%的可能性正常工作,需供电能151061590⨯=()kw .B 组1、将n 只球(1n 号)随机的装入n 只盒子(1n 号),一只盒子装一只球.若一只球装入的盒子与球同号,称为一个配对.记X 为配对数,求()D X ?解:引入随机变量i X (1,)i n = ,1i X =表示第i 号配对,0i X =表示第i 号不配对,则1n X X X =++ ,且1(1)i p X n ==(1,)i n = 即1()i E X n = (1,)i n =于是1()()1n E X E X X =++=因为i X 之间不独立,所以11111()()2(,)nn ni i i i j ii ij D X D X Cov X X -=====+∑∑∑∑下面考虑i j X X 的分布,由于i j X X 的取值只能是0、1,且1(1)(1,1)(1)i j i j p X X p X X n n =====- 所以1()(1)i j E X X n n =-,因此 21()()()()(1)i j i j i j Cov X X E X X E X E X n n =-=- 2211()21(1)nn D X Cnn n -⇒=+=-.2、设随机变量X 的分布函数为()F x ,其数学期望存在,证明()[1()]()E X F x dx F x dx +∞-∞=--⎰⎰.证明:00()()()()E X xf x dxxf x dxxf x dx +∞+∞-∞-∞==-⎰⎰⎰由于00()()()xxf x dxxdy f x dx +∞-∞=-⎰⎰⎰改变积分次序有00()(())()yxf x dxf x dx dyF y dy +∞-∞-∞-∞=-=-⎰⎰⎰⎰同理有()[1()]xf x dx F y dy +∞+∞=-⎰⎰ 0()[1()]()E X F x dxF x dx +∞-∞⇒=--⎰⎰.3、设随机变量X 的分布函数为0111()arcsin 11211x F x x x x π⎧<-⎪⎪=+-≤<⎨≥⎪⎩求()E X ?解:由上一题结论有()[1()]()E X F x dxF x dx +∞-∞=--⎰⎰111111[1arcsin ](arcsin )022x dx x dx ππ--=---+=⎰⎰.4、设连续随机变量X 的密度函数为()f x 若对任意常数c 有()()f c x f c x +=- (0)x >且()E X 存在.证明()E X c =.证明:令x t c =-则有()()()()()()E X xf x dxc t f c t dtcf c t dttf c t dt +∞+∞+∞+∞-∞-∞-∞-∞==++=+++⎰⎰⎰⎰由密度函数性质有()()cf c t dt cf c t dt c +∞+∞-∞-∞+=+=⎰⎰令u t =-,有()()()()tf c t dttf c t dtuf c u duuf c u du +∞+∞-∞-∞+=-=+=-+⎰⎰⎰⎰故()0tf c t dt +∞-∞+=⎰所以()E X c =.5、证明事件A 在一次试验中发生次数的方差不超过0.25.证明:设X 表示事件A 在一次试验中发生的次数,则(1,)X b p ,其中p 是事件A 发生的概率,则()(1)0D X p p =-≥由均值不等式得,当0.5p =时,()D X 有最大值0.25. 6、设随机变量X 服从几何分布,即1()(1)k p X k p p -==-(1,2,)k = ,其中01p <<是常数.求()D X解:1111()(1)(1)k k k k E X kp p p k p +∞+∞--===-=-∑∑由级数2121123(1)k x x kx x -=+++++- (||1)x <,知211()[1(1)]E X p p p =⨯=--又111[(1)](1)()(1)(1)k k k E X Xk k p Xk pk k p +∞+∞-==+=+==+-∑∑将21(1)x -的展开式两端求导得 1321223(1)(1)k x k kx x -=⋅+⋅++-+- 3222[(1)][1(1)]E X X pp p ⇒+==--222()()[()][(1)][()]D X E X E X E X X X E X ⇒=-=+-- 221[(1)]()[()]p E X X E X E X p-=+--=. 7、一只昆虫所生虫卵X 服从参数为λ的泊松分布,而每个虫卵发育成幼虫的概率为p ,且每个虫卵是否发育成幼虫相互独立,求一只昆虫所生幼虫数Y 的期望与方差?解:由题意知()!np X n en λλ-==(0,1,2,)λ= ,而n 个虫卵发育成k ()k n ≤个幼虫的概率为(|)(1)k kn knp Y k X n C p p -===- (0,1,,)k n =由全概率公式,对任意0,1,,k n = 有()()(|)(1)!nkkn kn n k n k p Y k p X n p Y k X n e C p p n λλ+∞+∞--========-∑∑(1)()[(1)]()()!()!!!k n kk kp pn k p p p p e e e e k n k k k λλλλλλλλ-+∞----=-===-∑即Y服从参数为pλ的泊松分布所以()()E Y D Y p λ==.8、设随机变量X 的密度函数()f x 是偶函数,且2(||)E X <+∞,证明X 与2X 不相关,但不独立.证明:因()f x 是偶函数,所以()xf x 、3()x f x 是奇函数,故此3()()0E X E X ==222(,)()()()0Cov X X E X X E X E X ⇒=⋅-=因而,X 与2X 不相关;选取0a >使得()1p X a ≤<,考察如下特定事件概率22(,)()()()p X a X a p a X a p X a p a X a ≤≤=-≤≤>≤-≤≤ 22()()p X a p X a =≤≤即2222(,)()()p X a X a p X a p X a ≤≤≠≤≤ 故X 与2X 不独立.9、设1X 、…、n X 中任意两个的相关系数都是ρ,试证:11n ρ≥--. 证明:因为111110()()2(,)nnni iiiji i i j D X D X Cov X X-====≤=+∑∑∑∑1111()2()()nni i i j i ij D X D X D X ρ-====+∑∑∑11111()[()()]()[1(1)]n ni ni i j i i i j i D X D X D X D X n ρρ-====≤++=+-∑∑∑∑11n ρ⇒≥--.。
概率论第四章 习题答案
1 ⎛2⎞ 1 DX = EX − ( EX ) = − ⎜ ⎟ = . 2 ⎝ 3 ⎠ 18 1 2 DZ = 4 DX = 4 × = . 18 9
【解毕】
9.在一次拍卖中,两人竞买一幅名画,拍卖以暗标的形式进行,并以最高价成交.设两人 的出价相互独立且均服从(1,2)上的均匀分布,求这幅画的期望成交价. 解:设两人的出价分别为随机变量 X , Y ,则这幅画的期望成交价为 Z = max { X , Y } 由题意知, X 与Y 独立,且 X ∼ U (1, 2); Y ∼ U (1, 2) 先求 Z 的分布函数 当 1 < z < 2 时, F ( z ) = P ( Z £ z ) = P (max { X , Y } £ z ) = P ( X £ z ,Y £ z )
= P( X £ z ) P (Y £ z ) = ( z -1)2
当 z £ 1 时, F ( z ) = 0 ;当 z ³ 2 时, F ( z ) = 1 于是 Z 的密度函数为 f ( z ) = ï í
ì2( z -1),1 < z < 2 ï ï 0, 其它 ï î 5 3
EZ = ò
+¥
3 X .求: ( 1)常数 a, b, c; (2) Ee . 4
【解】 (1)由概率密度的性质知,有
+∞ 2 4
1=
又因为
−∞
∫
f ( x )dx = ∫ axdx + ∫ ( cx + b )dx = 2a + 6c + 2b.
0 2
+∞
2
4
2 = EX =
−∞
∫ xf ( x )dx = ∫ xiaxdx + ∫ x ( cx + b )dx
《概率论与数理统计》第04章习题解答
第四章 正态分布1、解:(0,1)ZN(1){ 1.24}(1.24)0.8925P Z ∴≤=Φ={1.24 2.37}(2.37)(1.24)0.99110.89250.0986P Z <≤=Φ-Φ==-= {2.37 1.24}( 1.24)( 2.37)(1.24)(2.37)0.89250.99110.0986P Z -<≤-=Φ--Φ-=-Φ+Φ=-+=(2){}0.9147()0.9147 1.37{}0.05261()0.0526()0.9474 1.62P Z a a a P Z b b b b ≤=∴Φ==≥=-Φ=Φ==,,得,,,得2、解:(3,16)XN8343{48}()()(1.25)(0.25)0.89440.59870.295744P X --∴<≤=Φ-Φ=Φ-Φ=-= 5303{05}()()(0.5)(0.75)44(0.5)1(0.75)0.691510.77340.4649P X --<≤=Φ-Φ=Φ-Φ-=Φ-+Φ=-+= 31(25,36){25}0.95442(3,4){}0.95X N C P X C X N C P X C -≤=>≥、()设,试确定,使;()设,试确定,使解:(1)(25,36){25}0.9544X N P X C -≤=,{2525}0.9544P C X C ∴-≤≤+=25252525()()0.954466()()2()10.9544666()0.9772,21266C C C C CC CC +---Φ-Φ=-Φ-Φ=Φ-=Φ=∴==即, (2)(3,4){}0.95XN P X C >≥,331()0.95()0.952231.6450.292C CCC ---Φ≥Φ≥-≥≤-即,,4、解:(1)2(3315,575)XN4390.2533152584.753315{2584.754390.25}()()575575(1.87)( 1.27)(1.87)1(1.27)0.969310.89800.8673P X --∴≤≤=Φ-Φ=Φ-Φ-=Φ-+Φ=-+= (2)27193315{2719}()( 1.04)1(1.04)10.85080.1492575P X -≤=Φ=Φ-=-Φ=-=(25,0.1492)YB ∴4440{4}(0.1492)(10.1492)0.6664ii i i P Y C -=∴≤=-=∑5、解:(6.4,2.3)X N{}{}1()81(1.055)10.85540.14462.3(85}0.17615 6.451(0.923)(0.923)0.82121()2.3P X P X X P X -Φ>-Φ-∴>>======->-Φ-Φ-Φ6、解:(1)2(11.9,(0.2))XN12.311.911.711.9{11.712.3}()()(2)(1)(2)1(1)0.20.20.977210.84130.8185P X --∴<<=Φ-Φ=Φ-Φ-=Φ-+Φ=-+= 设A ={两只电阻器的电阻值都在欧和欧之间} 则2()(0.8185)0.6699P A ==(2)设X , Y 分别是两只电阻器的电阻值,则22(11.9,(0.2))(11.9,(0.2))X N Y N ,,且X , Y 相互独立[]22212.411.9{(12.4)(12.4)}1{12.4}{12.4)}1()0.21(2.5)1(0.9938)0.0124P X Y P X P Y -⎡⎤∴>>=-≤⋅≤=-Φ⎢⎥⎣⎦=-Φ=-=7、一工厂生产的某种元件的寿命X (以小时计)服从均值160μ=,均方差为的正态分布,若要求{120200}0.80P X <<≥,允许最大为多少解:因为2(160,)XN σ由2001601201600.80{120200}()()P X σσ--≤<<=Φ-Φ从而 40402()10.80()0.9σσΦ-≥Φ≥,即,查表得401.282σ≥,故σ≤8、解:(1)2(90,(0.5))XN8990{89}()(2)1(2)10.97720.02280.5P X -∴<=Φ=Φ-=-Φ=-= (2)设2(,(0.5))X N d由808080{80}0.991()0.99()0.99 2.330.50.50.5d d d P X ---≥≥∴-Φ≥Φ≥≥,,,即 从而d ≥ 9、解:22~(150,3),~(100,4)X Y X N Y N 与相互独立,且则(1)2221~(150(100,3)4)(250,5)W X Y N N =+++=()222222~2150100,(2)314(200,52)W X Y N N =+-⨯+-⨯+⨯=-22325~(125,)(125,(2.5))22X Y W N N +== (2)242.6250{242.6}()( 1.48)1(1.48)10.93060.06945P X Y -+<=Φ=Φ-=-Φ=-= 12551255125522212551251255125()1()(2)1(2)2.5 2.522(2)220.97720.0456X Y X Y X Y P P P ⎧+⎫++⎧⎫⎧⎫->=<-+>+⎨⎬⎨⎬⎨⎬⎩⎭⎩⎭⎩⎭--+-=Φ+-Φ=Φ-+-Φ=-Φ=-⨯=10、解:(1)22~(10,(0.2)),~(10.5,(0.2))X N Y N X Y ,且与相互独立22~(0.5,2(0.2))(0.5,(0.282))X Y N N ∴--⨯=-0(0.5){0}()(1.77)0.96160.282P X Y ---<=Φ=Φ=(2)22~(10,(0.2)),~(10.5,)X N Y N X Y σ设,且与相互独立222~(0.5,2(0.2))(0.5,(0.2))X Y N N σ∴--⨯=-+0.90{0}P X Y ≤-<=Φ=Φ由1.28≥,故σ≤11、设某地区女子的身高(以m 计)2(1.63,(0.025))WN ,男子身高(以m 计)2(1.73,(0.05))MN ,设各人身高相互独立。
概率论第四章习题答案
第四章复习题答案一、单项选择1.设随机变量X 具有分布P{X=k}=51,k=1,2,3,4,5,则E (X )=( B ) A.2 B.3 C.4D.52.设随机变量X 与Y 相互独立,X 服从参数为2的指数分布,Y ~B (6,21),则E(X-Y)=( A )A .-1B .21C .2D .5 3.设二维随机变量(X ,Y )的协方差Cov(X ,Y )=61,且D (X )=4,D (Y )=9,则X 与Y 的相关系数XY ρ为( B )()(),XY Cov X Y D X D Y ρ=A .2161 B .361 C .61 D .1 4. 设随机变量X 和Y 独立同分布,X ~N (μ,σ2),则( B ) A.2X ~N (2μ,2σ2) B.2X -Y ~N (μ,5σ2) C.X +2Y ~N (3μ,3σ2)D.X -2Y ~N (3μ,5σ2)5.设EX 2=8,DX =4,则E (2X )=( D ) A.1 B.2 C.3 D.46.对任意两个随机变量X 和Y ,由D (X +Y )=D (X )+D (Y )可以推断( A ) A.X 和Y 不相关B.X 和Y 相互独立C.X 和Y 的相关系数等于-1D.D (XY )=D (X )D (Y )7.已知随机变量X 服从参数为2的泊松分布,则随机变量X 的方差为( D ) A .-2 B .0 C .21D .2 8.设随机变量X 与Y 相互独立,且X ~B (16,0.5),Y 服从参数为9的泊松分布,则D (X -2Y +3)=( C )A.-14B.-11C.40D.439.已知随机变量X 服从参数为2的指数分布,则随机变量X 的期望为( D )A .-21B .0C .21D .2 二、填空1.设随机变量X 服从正态分布N (2,4),Y 服从均匀分布U (3,5),则E (2X-3Y )= ___-8___. 2.设随机变量X 与Y 相互独立,其分布律分别为则E (XY )=__2______.3.设X ,Y 为随机变量,已知协方差Cov(X ,Y )=3,则Cov(2X ,3Y )=____18___. 4.设X~N (0,1),Y~B (16,21),且两随机变量相互独立,则D(2X+Y)= __8______ 5.设随机变量X 的概率密度为⎩⎨⎧≤≤=,,0;10,2)(其他x x x f 则E (X )=__23______.6.已知E (X )=2,E (Y )=2,E (XY )=4,则X ,Y 的协方差Cov (X,Y )=____0_____. 7.设随机变量X ~N (0,4),则E (X 2)=_____4____.8.设X ~N (0,1),Y =2X -3,则D (Y )=____4__. 三、计算1.某柜台做顾客调查,设每小时到达柜台的顾额数X 服从泊松分布,则X~P (λ),若已知P (X=1)=P (X=2),且该柜台销售情况Y (千元),满足Y=21X 2+2.试求:(1)参数λ的值;21!2!e e λλλλ--=,=2λ.(2)一小时内至少有一个顾客光临的概率;{}{}21101-P X P X e -≥=-== (3)该柜台每小时的平均销售情况E (Y ). ()==2E Y λ2. 2021年东京奥运会即将召开,某射击队有甲、乙两个射手,他们的射击技术可用下表给出。
概率论第四章习题解答(全)
(0.9)10 (0.9)9 3486 0.3874 0.7361
则需要调整设备的概率
P{Y 1} 1 P{Y } 1 0.7361 0.2639
(3)求一天中调整设备的次数 X 的分布律 由于 X 取值为 0,1,2,3,4。 p 0.2369 ,则 X B (4, 0.2369) 于是
个随机变量,其概率密度为
1 x, 0 x 1500, 15002 1 f ( x) ( x 3000),1500 x 3000, 2 1500 0, 其它
求 E( X ) 解 按连续型随机变量的数学期望的定义有
0 1500
E ( X ) xf ( x)dx xf ( x)dx
X p
2
3
4
9
1 8
5 8
1 8
1 8
所以
1 5 1 1 15 E( X ) 2 3 4 9 。 8 8 8 8 4
(2)因为 Y 的取值为 2,3,4,9 当 Y 2 时,包含的字母为“O”,“N”,故
P{Y 2}
1 C2 1 ; 30 15
当 Y 3 时,包含的 3 个字母的单词共有 5 个,故
P (Ck ) P ( Ak | A1 A2 Ak 1 ) P ( Ak 1 | A1 A2 Ak 2 ) P ( A2 | A1 ) P ( A1 )
而
P{ X 1} P ( A1 )
1 2
1 1 P{ X 2} P ( A1 A2 ) P ( A2 | A1 ) P ( A1 ) 3 2 1 2 1 1 1 P ( A2 | A1 A2 ) P ( A2 | A1 ) P ( A1 ) , 4 3 2 4 3 一般地,若当 X k 时,盒中共有 k 1 只球,其中只有一只白球,故 P ( X k ) P ( A1 A2 Ak 1 Ak ) P ( Ak | A1 A2 Ak 1 ) P ( Ak 1 | A1 A2 Ak 2 ) P ( A2 | A1 ) P ( A1 ) 1 k 1 k 2 1 2 1 1 1 k 1 k k 1 4 3 2 k k
概率论与数理统计(第三版)第四章课后答案
第四章数字待征4・1 解:£(X) = Vx p ;=iE (门=2>少产09I•.甲机床生产的零件茨品数多于乙机床生产蹒件次融,又•.•两硼床的^的产量相同 ••.乙机床生产的豹的质量较好.4・2解;X 的所有可能取值为:3, 4, 5E(X) = Vxp. =3x0・l + 4x0.3 + 5x0.6 =4.5P{X= 5}=fl0.6尸心3}=P{X = 4} =00$T =0001*OOS-粹(000—畔1-了 +呻i =ooor z OOH护(x)/J =(y)jL l = £Oxt = ^ = CY)y (LO £)&-/!«审伽里必坊叱也範銮黔砲OK申站尋卄d .[(d_DT】= 二Y = — = ^-i)^Z= d^Z = Cr)j……£ = [ = “¥«_【対={—汕4.10裁见课本后面231页参考答秦心腿抿題1泊: 4.11解:设i酒为“,方差为(J:,则X~N( UP(A F>96)=1-P(X<96)= 1-P( )所以酸在60到84的抚率为P(60 S X S 84) = P(竺丄 < 丄上12 a4151)=20(1)-1-2x0.8413 ・1=0.68264.!2E(X 2) = OxO4+l :xO.3 + 22xO2+3:xO 1 = 2£(5X 2 + 4) = 4x0.4+(5xl 2 + 4)x0.3 + (5x22 + 4)x0 2+(5x3:+ 4)x0.1 = 14EQ ・)=£(2X) = F 2xe^dx =£( V) = H V |: + 不呦4.13 H :=2(-厂)|; = 24 15聲看课本后面231页答案E(T) = E(<?4) = {「Q-3x4.14 H: r = —3设球的肓径为x 则:/(x) = ^-a■a<x<b其它4^Xi够胡_子)胡尹兄◎挣牛在 夕卜吕(》如4.16 解:仁(x)=匸/(〔>)4 = f. 12yd> = 4xf (v)=匸fg)e=j l lydx=12y -12y3£W =匸/「(X)•曲叮 4.X逐 WE(T)=匸/ (x) ydy = [ 12y -12y*d> = |E(AT)= [f f(x,y)xydxdy = [f 12xy dxdy = ' 12xtic =0<><xS 03 0 2E(X、心(环讼諒4.&=|£(丫)=匚/())y0 = fl2y°-12ydy =;4"解•.X与Y相互独立,■• •EQT) = E(X)E(D = f 疋还f〉/迪.二(扌斗:)J; "(4)°JO= jx(一“i|;+J;/•⑥)=亍[5 + (r 灯)卩彳x(5+l) = 44.18, 4.19, 4・20势看课本后面231, 232页答秦• 9•4上设X表示10颗骰子皈的点数之和,X (心1丄…10)表示第:颗般子出现的点«,则X^X:,且X\,X“・X*是*1独立同分布的,又E(A;)=1X1+2X1+...+6X1=A1o o 6 610 10 九^£(A^ = £(yXJ = X£W = 1Ox^ = 35MI Z64.22爹看课本后面232页答案4.23 E(X\ = OxO4 + l2xO.3 + 22xO2+35xO 1 = 2D(X)= £(X:)-[£(X)]2 =2-l2=l£(F2)=O X O.3+12X O5+22X O.2+32X O=1.3z)(y)=£(r2)-[£(r)j2=1.3-0.^ =0.49 4.24E(X:)叮斗皿+胆毎存*卜护+护|;十¥ = ¥DW = E(X:) - [E(X)f =y-4 = |Var(X) = E(X:)-[E(X)f =[我[[加r],0 其它-1 < > < 1 其它4.25Zr(x) = {呼—0 其它二扌-1<X<10其它w •计 m 吏支ue >n ¥x =p > “轻H£5>^V 3«20)P A#・0Z —X GUNbl -%十»・x )4+・:+(E 4.+c r )4MKs s(T )Q +(电Q «(W+...+W +WQ »§(小)2•士小 N+示)3 Hf …咅麗&。
概率论与数理统计第四章习题参考答案
=
⎡ E⎢
1
⎢⎣ n −1
n i =1
(Xi
−
⎤ X )2 ⎥
⎥⎦
=
1 n −1
⎡ E⎢
⎢⎣
n i =1
X
2 i
−
nX
2⎤ ⎥ ⎥⎦
=
1 n −1
⎡n ⎢ ⎢⎣ i=1
E
(
X
2 i
)
−
nE( X
2⎤ )⎥ ⎥⎦
∑[ ] [ ] =
1 n −1
⎧ ⎨ ⎩
n i =1
D(X i ) + E 2 (X i )
X −µ 3/2
<
⎫ 1.96⎬
=
0.95
⎭
故,正态总体均值 µ 的 95%的置信区间为 (X − 2.94, X + 2.94)
代入样本值得正态总体均值 µ 的 95%的置信区间为(-2.565,3.315)。
(2)当σ 未知时,由 T = X − µ ~ t(n − 1) 即T = X − µ ~ t(3) ,所以
n
−a n
=0 =0
无解。由此不能求得
a,
b
的极大似然估计量。
⎩ ∂b
b−a
解:X
的概率密度为
f
(x)
=
⎪⎧ ⎨b
1 −
a
,
a
≤
x
≤
b
,
⎪⎩ 0, 其它
似然函数为 L(a, b) = 1 , θ1 ≤ xi ≤ θ 2 ,i = 1,2,L, n , (b − a)n
对于给定的样本值 (x1 , x2 ,L, xn )
−
n
D(
概率论与数理统计》课后习题答案第四章
习题4.11.设10个零件中有3个不合格. 现任取一个使用,若取到不合格品,则丢弃重新抽取一个,试求取到合格品之前取出的不合格品数X 的数学期望.解 可得X 的概率分布为0123~77711030120120X ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦于是X 的数学期望为7771()012310301201204531208E X =⨯+⨯+⨯+⨯==2..某人有n 把外形相似的钥匙,其中只有1把能打开房门,但他不知道是哪一把,只好逐把试开.求此人直至将门打开所需的试开次数X 的数学期望.解 可得X 的概率分布为12~111n X nn n ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦于是X 的数学期望为111()121(1)122E X n n n nn n n n =⨯+⨯++⨯++==3.设5次重复独立试验中每次试验的成功率为0.9,若记失败次数为X ,求X 的数学期望。
解 由题意~(5,0.1)X B ,则X 的数学期望为 ()50.10.E X =⨯= 4.设某地每年因交通事故死亡的人数服从泊松分布.据统计,在一年中因交通事故死亡一人的概率是死亡两人的概率的21,求该地每年因交通事故死亡的平均人数。
解 设该地每年因交通事故死亡的人数为X ,由题意X 服从泊松分布() (0)P λλ>.因1{1}{2}2P X P X === 即121 41!22!ee λλλλλ--=⇒= 于是X 的数学期望为()4E X λ== 所以地每年因交通事故死亡的平均人数为4人。
5.设随机变量X 在区间(1,7)上服从均匀分布,求2{()}P X E X <. 解 因X 在区间(1,7)上服从均匀分布,故X 的数学期望为17()42E X +== 于是22{()}{4}1 {22}6P X E X P X P X <=<=<-<<=6.设连续型随机变量X 的概率密度为01() (,0)0 b ax x p x a b ⎧<<=>⎨⎩其它又知()0.75E X =,求,a b 的值解 由密度函数的性质可得()1p x dx +∞-∞=⎰即1111b aax dx b =⇒=+⎰又由()0.75E X =,可得1()0.75b xp x dx x ax dx +∞-∞=⋅=⎰⎰即0.752ab =+ 求解110.752ab a b ⎧=⎪⎪+⎨⎪=⎪+⎩可得 3,2a b ==.7.设随机变量X 的概率密度为0<1()2 120 x x p x x x <⎧⎪=-≤<⎨⎪⎩其它求数学期望()E X解1201331221()() (2) ()133E X xp x dxx xdx x x dx x x x +∞-∞==⋅+⋅-=+-=⎰⎰⎰8.设随机变量X 的概率分布为X -2 -1 0 1 P 0.2 0.3 0.1 0.4 求 (1)(21)E X -;(2)2()E X .解 (1) (21)2()1E X E X -=- 其中()20.210.3010.40.3E X =-⨯-⨯++⨯=-则(21)2()12(0.3)1 1.6E X E X -=-=⨯--=-(2)22222()0.2(2)0.3(1)0.100.41 1.5E X =⨯-+⨯-+⨯+⨯=9.假设一部机器在一天内发生故障的概率为0.2,机器发生故障时全天停止工作。
概率论第四章习题解答
X9
EX 9
9
9
8 9
20
2024年8月31日7时4分
P104 练习4.2 题1 SD 1
1,1
f XY
x,
y
1 0
0 x 1, x y x 其它
yx
DZ D2X 1 4DX
EX xf x, ydxdy
0D
y x 1
1 0
x x
xdy
dx
1 2x2dx 2
P113 习题四 一 填空题 7 X与Y相互独立
f
X
x
2x
0
0
x 其它
1,fY
y
x y t
FT t PT t P X Y t fXY x, y dxdy
x yt
1当t 0时:FT t 0dxdy 0
0
x yt
2 当0 t时:FT
t
t
dx
tx 25e5x5 ydy
0
0
1 e5t 5te5t
t,0
x
FT
t
1
e5t
0
5te5t
t0 t0
33
2 EX 2
xi2 pij
i1 j1
20.1 30.3 30.1 2
33
3 EY 2
yi2 pij
12 0.212 0.112 0.1 22 0.1
22 0.132 0.332 0.1 4.8
i1 j1
12 0.2 12 0.1 12 0.1
12 0.1 12 0.1 0.6
2024年8月31日7时4分
P100 练习4.1 题12
2
f XY
x,
y
x
(完整版)概率论第四章答案
习题4-11. 设随机变量X求()E X ;E (2-3 X );2()E X ;2(35)E X +.解 由定义和数学期望的性质知2.03.023.004.0)2()(-=⨯+⨯+⨯-=X E ; (23)23()23(0.2) 2.6E X E X -=-=-⨯-=; 8.23.023.004.0)2()(2222=⨯+⨯+⨯-=X E ; 4.1358.235)(3)53(22=+⨯=+=+X E X E . 2. 设随机变量X 的概率密度为,0,()0,0.xe xf x x -⎧>⎪=⎨⎪⎩≤求Xe Z X Y 22-==和的数学期望.解()(2)2()22x E Y E X E X x x ∞-====⎰e d ,2201()()3Xx x E Z E ee e dx ∞---==⋅=⎰. 3. 游客乘电梯从底层到电视塔顶观光, 电梯于每个整点的第5分钟、第25分钟和第55分钟从底层起行. 假设一游客在早八点的第X 分钟到达底层侯梯处, 且X 在区间[0, 60]上服从均匀分布. 求该游客等候电梯时间的数学期望. 解已知X 在[0,60]上服从均匀分布, 其概率密度为1,060,()600,.x f x =⎧⎪⎨⎪⎩≤≤其它记Y 为游客等候电梯的时间,则5,05,25,525,()55,2555,65,5560.X X X X Y g X X X X X -<-<==-<-<⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩≤≤≤≤因此, 6001()[()]()()()60E Y E g X g x f x dx g x dx ∞-∞===⎰⎰()5255560525551(5)(25)(55)(65)60x dx x dx x dx x dx =-+-+-+-⎰⎰⎰⎰=11.67(分钟)..14. 某保险公司规定, 如果在一年内顾客的投保事件A 发生, 该公司就赔偿顾客a 元. 若一年内事件A 发生的概率为p , 为使该公司受益的期望值等于a 的10%, 该公司应该要求顾客交多少保险费?解 设保险公司要求顾客交保费c 元. 引入随机变量⎩⎨⎧=.A ,0,A 1不发生事件发生事件,X 则{1},{0}1P X p P X p ====-. 保险公司的受益值1,,0.c a X Y c X -=⎧=⎨=⎩, 于是 ()(){1}{0}E Y c a P X c P X ap c =-⨯=+⨯==-+. 据题意有10%ap c a -+=⨯, 因此应要求顾客角保费(0.1)c p a =+.习题4-21. 选择题(1) 已知(1,(3))E D X X =-= 则2[3(2)]()E X-=.(A) 9. (B) 6. (C) 30. (D) 36. 解22[3(2)]3(44)E X E X X -=-+23[()4()4]E X E X =-+23{()[()]4()4}D X E X E X =+-+ 3(3144)36=⨯+++=.可见,应选(D).(2) 设~(,),(6,( 3.6))B n p E D X X X ==, 则有( ).(A)10, 0.6n p ==. (B) 20, 0.3n p ==. (C) 15, 0.4n p ==. (D) 12, 0.5n p ==.解 因为~(,),B n p X 所以E (X )=n p,D (X )=np (1-p ), 得到np =6, np (1-p )=3.6 . 解之,n=15 , p =0.4 . 可见,应选(C).(3) 设X 与Y 相互独立,且都服从2(,)N μσ, 则有( ).(A) ()()()E X Y E X E Y -=+. (B) ()2E X Y μ-=.(C)()()()D X Y D X D Y -=-. (D) 2()2D X Y σ-=.解 注意到0)()()(=-=-Y E X E Y XE .由于X 与Y 相互独立,所以22)()()(σ=+=-Y D X D Y X D . 选(D).(4) 在下列结论中, 错误的是( ).(A) 若~(,),().X B n p E X np =则(B) 若()~1,1X U -,则()0D X =. (C) 若X 服从泊松分布, 则()()D X E X =.(D) 若2~(,),X N μσ 则~(0,1)X N μσ-.解)1,1(~-U X , 则3112212)()(22==-=a b X D . 选(B). 2. 已知X , Y 独立, E (X )= E (Y )=2, E (X 2)= E (Y 2)=5, 求E (3X -2Y ),D (3X -2Y ).解 由数学期望和方差的性质有E (3X -2Y )= 3E (X )-2 E (Y )=3×2-2×2=2,(32)9()4()D X Y D X D Y -=+})]([)({4})]([)({92222Y E Y E X E X E -⨯+-⨯=13)45(4)45(9=-⨯+-⨯=.3. 设随机变量X 1, X 2, X 3相互独立, 其中X 1服从区间[0, 6]上的均匀分布,22~0,2X N (), 3~3X P (), 记12323Y X X X =-+, 求E (Y )和D (Y ) .解 由题设知21122(60)()3,()3,()0,()4,12E X D X E X D X -=====3321111(),()39E X D X λλ====.由期望的性质可得123123()(23)()2()3()13203 4.3E Y E X X X E X E X E X =-+=-+=-⨯+⨯=又123,,X X X 相互独立, 所以123123()(23)()4()9()1344920.9D Y D X X X D X D X D X =-+=++=+⨯+⨯=4. 设两个随机变量X 和Y 相互独立, 且都服从均值为0, 方差为12的正态分布, 求||X Y -的的期望和方差.解 记UX Y =-. 由于11~(0,),~(0,)22X N Y N , 所以()()()0,E U E X E Y =-= ()()()1D U D X D Y =+=.由此~(0,1)U N . 进而2222220 (||)(||)||x x xE X Y E U x dx xe dx e+∞---+∞+∞-∞-====⎰2222(||)()()[()]101E U E U D U E U==+=+=.故而2222 (||)(||)(||)[(||)]11D X Y D UE U E Uπ-==-=-=-.5. 设随机变量]2,1[~-UX, 随机变量⎪⎩⎪⎨⎧<-=>=.0,1,0,0,0,1XXXY求期望()E Y和方差)(YD.解因为X的概率密度为1,12,()30,.Xxf x-=⎧⎪⎨⎪⎩≤≤其它于是Y的分布率为00--11{1}{0}31()d d3XP Y P X f x x x∞=-=<===⎰⎰,{0}{0}0P Y P X====,+2002{1}{0}31()d d3XP Y P X f x x x∞==>===⎰⎰.因此121()1001333E Y=-⨯+⨯+⨯=,222212()(1)001133E Y=-⨯+⨯+⨯=.故有2218()()[()]199D YE Y E Y=-=-=.6. 设随机变量U在区间[-2, 2]上服从均匀分布, 随机变量1,1,1, 1.UXU--=>-⎧⎨⎩若≤若1,1,1, 1.UYU-=>⎧⎨⎩若≤若求E(X+Y), D(X+Y).解(1) 随机变量(X, Y)的可能取值为(-1,-1),(-1,1),(1,-1),(1,1).{1,1}{P X Y P U =-=-=≤1,U -≤-1-211}{1}41d 4P U x =-==⋅⎰≤, {1,1}{P X Y P U =-==≤1,U -1}0>=, {1,1}{1P X Y P U ==-=>-,U ≤1111}21d 4x -==⋅⎰, 211{1,1}{1,1}41d 4P X Y P U U x ===>->==⋅⎰.于是得X 和Y 的联合密度分布为(2) Y X +和)(Y X +的概率分布分别为由此可见22()044E X Y +=-+=;2()[()]2D X Y E X Y +=+=.习题4-31. 选择题(1) 在下列结论中, ( )不是随机变量X 与Y 不相关的充分必要条件(A) E (XY )=E (X )E (Y ). (B) D (X +Y )=D (X )+D (Y ). (C) Cov(X ,Y )=0. (D) X 与 Y 相互独立.解 X 与 Y 相互独立是随机变量X 与Y 不相关的充分条件,而非必要条件. 选(D).(2) 设随机变量X 和Y 都服从正态分布, 且它们不相关, 则下列结论中不正确的是( ).(A) X 与Y 一定独立. (B) (X , Y )服从二维正态分布. (C) X 与Y 未必独立. (D) X +Y 服从一维正态分布.解 对于正态分布不相关和独立是等价的. 选(A).(3) 设(X , Y )服从二元正态分布, 则下列说法中错误的是( ).(A) (X , Y )的边缘分布仍然是正态分布.(B) X 与Y 相互独立等价于X 与Y 不相关. (C) (X , Y )是二维连续型随机变量.(D)由(X , Y )的边缘分布可完全确定(X , Y )的联合分布. 解 仅仅由(X , Y )的边缘分布不能完全确定(X , Y )的联合分布. 选(D)2 设D (X )=4, D (Y )=6, ρXY =0.6, 求D (3X -2Y ) .解(32)9()4()12Cov(,)D X Y D X D Y X Y -=+-)()(126449Y D X D XY ⨯⨯-⨯+⨯=ρ727.24626.0122436≈⨯⨯⨯-+=.3. 设随机变量X , Y 的相关系数为5.0, ,0)()(==Y E X E 22()()2E X E Y ==,求2[()]E XY +.解222[()]()2()()42[Cov(,)()()]E X Y E X E XY E Y X Y E X E Y +=++=++42420.526.ρ=+=+⨯⨯=4. 设随机变量(X , Y )若E (XY )=0.8, 求常数a ,b 解 首先由∑∑∞=∞==111i j ijp得4.0=+b a . 其次由0.8()100.420110.2210.22E XY a b b ==⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=+ 得3.0=b . 进而1.0=a . 由此可得边缘分布律于是 , . 故 Cov(,)()()()0.8 1.40.50.1X Y E XY E X E Y =-=-⨯=.5. 已知随机变量(,)~(0.5,4;0.1,9;0)X Y N , Z =2X -Y , 试求方差D (Z ), 协方差Cov(,)X Z , 相关系数ρXZ .解 由于X ,Y 的相关系数为零, 所以X 和Y 相互独立(因X 和Y 服从正态分布). 因此25944)()(4)2()(=+⨯=+=-=Y D X D Y X D Z D ,Cov(,)Cov(,2)2Cov(,)Cov(,)2()08X Z X X Y X X X Y D X =-=-=-=.因此80.825XZ ρ===⨯. 6. 设随机变量(X , Y )服从二维正态分布: 2~(1,3)X N , 2~(0,4)Y N ; X 与Y 的相关系数1,232XYX YZ ρ=-=+. 求: (1) E (Z ), D (Z ); (2) X 与Z 的相关系数ρXZ ; (3)问X 与Z 是否相互独立?为什么?解 (1) 由于)3,1(~2N X , )4,0(~2N Y , 所以16)(,0)(,9)(,1)(====Y D Y E X D X E ,而1Cov(,)3462XY X Y ρ==-⨯⨯=-.因此 31021131)(21)(31)23()(=⨯+⨯=+=+=Y E X E Y X E Z E ,1111()()()()2Cov(,)329432X Y D Z D D X D Y X Y =+=++111916Cov(,)943X Y =⨯+⨯+3)6(3141=-⨯++=.(2) 由于1111Cov(,)Cov(,)()Cov(,)9(6)0,323232XY X Z X D X X Y =+=+=⨯+⨯-= 所以0XZ ρ==.(3) 由0=XZ ρ知X 与Z 不相关, 又X 与Z 均服从正态分布, 故知X 与Z 相互独立.7.证明: 对随机变量(X , Y ), E (XY )=E (X )E (Y )或者D (X ±Y )=D (X )+D (Y )的充要条件是X与Y 不相关.证 首先我们来证明)()()(Y E X E XY E =和()()()D X Y D X D Y ±=+是等价的.事实上, 注意到()()()2Cov(,)D X Y D X D Y X Y ±=+±.因此()()()D X Y D X D Y ±=+Cov(,)0()()()X Y E XY E X E Y ⇔=⇔=.其次证明必要性. 假设E (XY )=E (X )E (Y ), 则Cov(,)()()()0X Y E XY E X E Y =-=.进而0XYρ==, 即X 与Y 不相关.最后证明充分性. 假设X 与Y 不相关, 即0=XYρ, 则Cov(,)0X Y =. 由此知)()()(Y E X E XY E =.总习题四1. 设X 和Y 是相互独立且服从同一分布的两个随机变量, 已知X 的分布律为1{},1,2,33P X i i ===. 又设max{,},min{,}U X Y V X Y ==.(1) 写出二维随机变量(U , V )的分布律; (2) 求()E U .解 (1) 下面实际计算一下{1,3}P UV ==.注意到max{,},min{,}U X Y V X Y ==, 因此{1,3}{1,3}{3,1}P U V P X Y P X Y =====+=={1}{3}{3}{1}P X P Y P X P Y ===+==9231313131=⨯+⨯=.(2) 由(,)U V 的分布律可得关于U 的边缘分布律所以13522()1239999E U =⨯+⨯+⨯=. 2. 从学校乘汽车到火车站的途中有3个交通岗. 假设在各个交通岗遇到红灯的事件是相互独立的, 并且概率是25. 设X 为途中遇到红灯的次数, 求随机变量X 的分布律、分布函数和数学期望.解 令X 表示途中遇到红灯的次数, 由题设知2~(3,)XB . 即X 的分布律为从而3127543686(){}01231251251251255k E X kP X k ====⨯+⨯+⨯+⨯=∑. 3. 设随机变量),(Y X 的概率密度为212,01,(,)0,.y y x f x y ⎧⎪=⎨⎪⎩≤≤≤其它求22(),(),(),()E X E Y E XY E X Y +.解 112404()(,)1245xE X xf x y dxdy dx x y dy x dx ∞∞-∞-∞==⋅==⎰⎰⎰⎰⎰. 11240003()(,)1235xE X yf x y dxdy dx y y dy x dx ∞∞-∞-∞==⋅==⎰⎰⎰⎰⎰.112500031()(,)12362x E XY xyf x y dxdy dx xy y dy x dx ∞∞-∞-∞==⋅===⎰⎰⎰⎰⎰.122222220()()(,)()12xE X Y x y f x y dxdy dx x y y dy ∞∞-∞-∞+=+=+⋅⎰⎰⎰⎰155012423216(4)5653015x x dx =+=+==⎰. 4. 设随机变量(X ,Y )的概率密度为1sin(),0,0,222(,)0,.≤≤≤≤其它ππx y x y f x y ⎧+⎪=⎨⎪⎩求E (X ),D (X ),E (Y ),D (Y ),E (XY )和 Cov(X ,Y ).解22001()(,)sin()24E X xf x y dxdy x x y dxdy πππ+∞+∞-∞-∞==+=⎰⎰⎰⎰.22222200()(,)1sin() 2.282E X x f x y dxdyx x y dxdy ππππ+∞+∞-∞-∞==+=+-⎰⎰⎰⎰于是有2216)]([)()(222-+=-=ππX E X E X D . 利用对称性,有2216)(,4)(2-+==πππY D Y E .又()(,)E XY xyf x y dxdy +∞+∞-∞-∞=⎰⎰22001sin()2xy x y dxdy ππ=+⎰⎰220022001sin()21[sin cos cos sin ]2xdx y x y dyxdx y x y x y dyππππ=+=+⎰⎰⎰⎰12-=π.所以协方差2Cov(,)()()()1216X Y E XY E X E Y ππ=-=--.5. 设随机变量X 与Y 独立, 同服从正态分布1(0,)2N , 求(1)();()E X Y D X Y --;(2) (max{,});(min{,})E X Y E X Y .解 (1) 记Y X -=ξ.由于)21,0(~),21,0(~N Y N X ,所以,0)()()(=-=Y E X E E ξ 1)()()(=+=Y D X D D ξ.由此)1,0(~N ξ. 所以2222(||)(||)||x x E X Y E x dx xedx ξ+∞+∞---∞-==⎰22x e+∞-==101)]([)()()|(|2222=+=+==ξξξξE D E E .故而ππξξξ2121|)](|[)|(||)(||)(|222-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-==-E E D Y X D .(2) 注意到2||)(),max(Y X Y X Y X -++=, 2||),min(Y X Y X Y X --+=.所以ππ21221|]}[|)()({21)],[max(==-++=Y X E Y E X E Y X E ,ππ21221|]}[|)()({21)],[min(-=-=--+=Y X E Y E X E Y X E .6. 设随机变量),(Y X 的联合概率密度为,02,02,8(,)0,.x yx y f x y +⎧⎪=⎨⎪⎩≤≤≤≤其它求: E (X ), E (Y ), Cov(X ,Y ), ρXY , D (X+Y ).解 注意到),(y x f 只在区域2≤≤0,2≤≤0:y x G 上不为零, 所以()(,)8Gx yE X xf x y dxdy x x y ∞∞-∞-∞+==⎰⎰⎰⎰d d222000117()(1)846dx x x y dy x x dx =+=+=⎰⎰⎰,22()(,)E Xx f x y dxdy ∞∞-∞-∞=⎰⎰222232000115()()843dx x x y dy x x dx =+=+=⎰⎰⎰, 因而 36116735)]([)()(2222=-=-=X E X E X D .又()(,)E XY xyf x y dxdy ∞∞-∞-∞=⎰⎰22220001144()()8433dx xy x y dy x x dx =+=+=⎰⎰⎰. 由对称性知2275()(),()()63E Y E X E Y E X ====, 3611)()(==X D Y D . 这样,4491Cov(,)()()()33636X Y E XY E X E Y =-=-=-, 111XY ρ==-,5()()()2Cov(,)9D X Y D X D Y X Y +=++=.7. 设A , B 为随机事件, 且111(),(|),(|)432P A P B A P A B ===, 令 10A X A =⎧⎨⎩,发生,,不发生, 10B Y B =⎧⎨⎩,发生,,不发生.求: (1) 二维随机变量(X , Y )的概率分布; (2) X 与Y 的相关系数XY ρ.解 由1()(|)3()P AB P B A P A ==得1111()()33412P AB P A ==⨯=, 进而由1(|)2P A B = ()()P AB P B =得1()2()6P B P AB ==. 在此基础上可以求得(1)1{1,1}()12P X Y P AB ====,111{0,1}()()()61212P X Y P AB P B P AB ====-=-=,111{1,0}()()()4126P X Y P AB P A P AB ====-=-=,{0,0}()1()1[()()()]P X Y P AB P A B P A P B P AB ====-=-+-U 11121[]46123=-+-=.故(X , Y )的概率分布为(2) 由(1)因此211(),(),44E X E X ==22113()()[()]41616D XE X E X =-=-=, 22211115(),(),()()[()]6663636E Y E Y D Y E Y E Y ===-=-=. 又由(X , Y )的分布律可得21111()00011011312121212E XY =⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=. 故11115XYρ-⨯===.。
概率论习题及解答-第四章特征函数
的一个新分割, 且
∑n ∑ m
ξ +η =
(xi + yj )1AiBj .
i=1 j=1
所以由数学期望的定义和概率的有限可加性得
∑n ∑ m
∑n ∑ m
∑n ∑ m
E(ξ + η) =
(xi + yj)P(AiBj) =
xiP(AiBj) +
yj P(AiBj )
i=1 j=1
i=1 j=1
i=1 j=1
概率论习题解答
李勇 张余辉
May 30, 2018
1 第四章 数字特征与特征函数
§4.1.4 练习题
练习4.1.1 设 ξ 和 η 均为简单随机变量, 试证明 E(ξ + η) = E(ξ) + E(η).
证明: 不妨假设
∑n ξ = xi1Ai ,
i=1
∑ m η = yj 1Bj ,
j=1
其中 {Ai} 和 {Bj} 均为样本空间的分割. 记 Cij = AiBj, 则 {Cij : 1 i n, 1 j m} 构成样本空间
解: 记 ξ = min{ξ1, ξ2, · · · , ξn}, η = max{ξ1, ξ2, · · · , ξn}, 则 (ξ, η) 的联合密度函数
p(ξ,η)(x, y) = n(n − 1)(y − x)n−2, 0 < x < y < 1,
所以 ξ 和 η 的边缘密度函数分别为 ∫∞
∑n
∑ m
= xiP(Ai) + yjP(Bj) = E(ξ) + E(η).
i=1
j=1
练习4.1.2 假设简单随机变量 ξ 和 η 相互独立, 试证明
概率论第4章习题参考解答
概率论第4章习题参考解答 1. 若每次射击中靶的概率为0.7, 求射击10炮, 命中3炮的概率, 至少命中3炮的概率, 最可能命中几炮. 解: 设ξ为射击10炮命中的炮数, 则ξ~B (10,0.7), 命中3炮的概率为 =⨯⨯==733103.07.0}3{C P ξ0.0090至少命中3炮的概率, 为1减去命中不到3炮的概率, 为=⨯⨯-=<-=≥∑=-2010103.07.01}3{1}3{i i i i C P P ξξ0.9984因np +p =10×0.7+0.7=7.7不是整数, 因此最可能命中[7.7]=7炮. 2. 在一定条件下生产某种产品的废品率为0.01, 求生产10件产品中废品数不超过2个的概率. 解: 设ξ为10件产品中的废品数, 则ξ~B (10,0.01), 则废品数不超过2个的概率为=⨯⨯=≤∑=-20101099.001.0}2{i i i iC P ξ0.99993. 某车间有20部同型号机床, 每部机床开动的概率为0.8, 若假定各机床是否开动彼此独立, 每部机床开动时所消耗的电能为15个单位, 求这个车间消耗电能不少于270个单位的概率. 解: 设每时刻机床开动的数目为ξ, 则ξ~B (20,0.8), 假设这个车间消耗的电能为η个单位, 则η=15ξ, 因此2061.02.08.0}18{}15270{}27015{}270{20182020=⨯⨯==≥=≥=≥=≥∑=-i i i iC P P P P ξξξη4. 从一批废品率为0.1的产品中, 重复抽取20个进行检查, 求这20个产品中废品率不大于0.15的概率. 解: 设这20个产品中的废品数为ξ, 则ξ~B (20,0.1), 假设这20个产品中的废品率为η, 则η=ξ/20. 因此∑=-⨯⨯=≤=≤=≤320209.01.0}3{}15.020{}15.0{i i i iC P P P ξξη=0.8675. 生产某种产品的废品率为0.1, 抽取20件产品, 初步检查已发现有2件废品, 问这20件中, 废品不少于3件的概率. 解: 设ξ为这20件产品中的废品数, 则ξ~B (20,0.1), 又通过检查已经知道ξ定不少于2件的条件, 则要求的是条件概率}2{}23{}2|3{≥≥⋂≥=≥≥ξξξξξP P P因事件}3{}2{≥⊃≥ξξ, 因此2}23{≥=≥⋂≥ξξξ因此5312.06083.02852.019.01.0209.019.01.01}{1}2{1}{}2{1}{}2{}{}{}{}2{}3{}2|3{192018222010202202202202203=-=⨯⨯--⨯⨯-==-=-===-===-=====≥≥=≥≥∑∑∑∑∑∑======C i P P i P P i P P i P i P i P P P P i i i i i i ξξξξξξξξξξξξξ6. 抛掷4颗骰子, ξ为出现1点的骰子数目, 求ξ的概率分布, 分布函数, 以及出现1点的骰子数目的最可能值. 解: 因掷一次骰子出现一点的概率为1/6, 则ξ~B (4,1/6), 因此有⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥<≤⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛<==⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⨯==∑≤--4140656100)(),4,3,2,1,0(6561}{4444x x C x x F k C k P x k kk k kk kξ或者算出具体的值如下所示:ξ0 1 2 3 4 P0.48230.38580.11570.01540.0008⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤<≤<=41439992.0329838.0218681.0104823.000)(x x x x x x x F从分布表可以看出最可能值为0, 或者np +p =(4/6)+1/6=5/6小于1且不为整数, 因此最可能值为[5/6]=0. 7. 事件A 在每次试验中出现的概率为0.3, 进行19次独立试验, 求(1)出现次数的平均值和标准差; (2)最可能出现的次数. 解: 设19次试验中事件A 出现次数为ξ, 则ξ~B (19,0.3), 因此 (1)ξ的数学期望为E ξ=np =19×0.3=5.7 方差为Dξ=np (1-p )=19×0.3×0.7=3.99标准差为997.199.3===ξσξD(2)因np +p =5.7+0.3=6为整数, 因此最可能值为5和6. 8. 已知随机变量ξ服从二项分布, E ξ=12, D ξ=8, 求p 和n . 解: 由E ξ=np =12 (1) 和D ξ=np (1-p )=8 (2) 由(1)得n =12/p , 代入到(2)得 12(1-p )=8, 解出p =(12-8)/12=1/3=0.3333 代回到(1)式得n =12/p =12×3=36 9. 某柜台上有4个售货员, 并预备了两个台秤, 若每个售货员在一小时内平均有15分钟时间使用台秤, 求一天10小时内, 平均有多少时间台秤不够用. 解: 每个时刻构成一n =4的贝努里试验, 且p =15/60=0.25, 因此, 设ξ为每个时刻要用秤的售货员数, 则ξ~B (4, 0.25), 当ξ>2时, 台秤不够用. 因此每时刻台秤不够用的概率为=+⨯⨯=>433425.075.025.0)2(C P ξ0.0508因此10个小时内平均有0.0508×10=0.508个小时台秤不够用. 10. 已知试验的成功率为p , 进行4重贝努里试验, 计算在没有全部失败的情况下, 试验成功不止一次的概率. 解: 设ξ为4次试验中的成功数, 则ξ~B (4,p ), 事件"没有全部失败"即事件{ξ>0}, 而事件"试验成功不止一次"即事件{ξ>1}, 因此要求的是条件概率P {ξ>1|ξ>0}, 又因事件{ξ>1}被事件{ξ>0}包含, 因此这两个事件的交仍然是{ξ>1}, 因此434141}0{1}1{}0{1}0{}1{}0|1{q pq q P P P P P P ---===-=-=-=>>=>>ξξξξξξξ其中q =1-p 11. ξ服从参数为2,p 的二项分布, 已知P (ξ≥1)=5/9, 那么成功率为p 的4重贝努里试验中至少有一次成功的概率是多少?解: 因ξ~B (2,p ), 则必有9/5)1(1)0(1)1(2=--==-=≥p P P ξξ, 解得3/13/213/219/49/51)1(2=-==-=-=-p p p 则假设η为成功率为1/3的4重贝努里试验的成功次数, η~B (4,1/3), 则802.081161321)1(1)0(1)1(44=-=⎪⎭⎫⎝⎛-=--==-=≥p P P ηη12. 一批产品20个中有5个废品, 任意抽取4个, 求废品数不多于2个的概率解: 设ξ为抽取4个中的废品数, 则ξ服从超几何分布, 且有==≤∑=-204204155}2{i i i C C C P ξ0.968 13. 如果产品是大批的, 从中抽取的数目不大时, 则废品数的分布可以近似用二项分布公式计算. 试将下例用两个公式计算, 并比较其结果. 产品的废品率为0.1, 从1000个产品中任意抽取3个, 求废品数为1的概率. 解: 设任抽3个中的废品数为ξ, 则ξ服从超几何分布, 废品数为0.1×1000=100 ===3100029001100}1{C C C P ξ0.2435 而如果用二项分布近似计算, n =3, p =0.1, ξ~B (3,0.1)=⨯⨯≈=2139.01.0}1{C P ξ0.2430近似误差为0.0005, 是非常准确的.14. 从一副朴克牌(52张)中发出5张, 求其中黑桃张数的概率分布. 解: 设ξ为发出的5张中黑桃的张数, 则ξ服从超几何分布, 则)5,4,3,2,1,0(}{5525135213===--i C C C i P i i ξ则按上式计算出概率分布如下表所示:ξ0 1 2 3 4 5 P0.22150.41140.27430.08150.01070.000515. 从大批发芽率为0.8的种子中, 任取10粒, 求发芽粒数不小于8粒的概率. 解: 设ξ为10粒种子中发芽的粒数, 则ξ服从超几何分布, 但可以用二项分布近似, 其中p =0.8, n =10, 则∑=-⨯⨯=≥10810102.08.0}8{i i i iC P ξ=0.677816. 一批产品的废品率为0.001, 用普哇松分布公式求800件产品中废品为2件的概率, 以及不超过2件的概率. 解: 设ξ为800件产品中的废品数, 则ξ服从超几何分布, 可以用二项分布近似, 则ξ~B (800, 0.001), 而因为试验次数很大废品率则很小, 可以用普阿松分布近似, 参数为 λ=np =800×0.001=0.89526.0!8.0}2{1438.028.0}2{28.08.02=≈≤=≈=∑=--i i e i P e P ξξ 17. 某种产品表面上的疵点数服从普哇松分布, 平均一件上有0.8个疵点, 若规定疵点数不超过1个为一等品, 价值10元, 疵点数大于1不多于4为二等品, 价值8元, 4个以上为废品, 求产品为废品的概率以及产品的平均价值. 解: 设ξ为产品表面上的疵点数, 则ξ服从普哇松分布, λ=0.8, 设η为产品的价值, 是ξ的函数. 则产品为废品的概率为0014.0!8.01}4{1}4{48.0=-=≤-=>∑=-i i e i P P ξξ==≤==∑=-18.0!8.0}1{}10{i i e i P P ξη0.8088==≤<==∑=-428.0!8.0}41{}8{i i e i P P ξη0.1898则产品的平均价值为Eη = 10×P {η=10}+8×P {η=8}=10×0.8088+8×0.1898=9.6064(元) 18. 一个合订本共100页, 平均每页上有两个印刷错误, 假定每页上印刷错误的数目服从普哇松分布, 计算该合订本中各页的印刷错误都不超过4个的概率. 解: 设ξ为每页上的印刷错误数目, 则ξ服从普哇松分布, λ=2, 则1页印刷错误都不超过4个的概率为 ==≤∑=-402!2}4{i i e i P ξ0.9473而100页上的印刷错误都不超过4个的概率为[]=≤100}4{ξP 0.00445419. 某型号电子管的“寿命”ξ服从指数分布, 如果它的平均寿命E ξ=1000小时, 写出ξ的概率密度, 并计算P (1000<ξ≤1200). 解: 因Eξ=1000=1/λ, 其概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-0010001)(1000x x ex xϕ0667.0)12001000(2.111000120010001000=-=-=≤<----e e ee P ξ20. ξ~N (0,1), Φ0(x )是它的分布函数, φ0(x )是它的概率密度, Φ0(0), φ0(0), P (ξ=0)各是什么值? 解: 因有 20221)(x ex -=πϕ, ⎰∞--=Φxt dt ex 20221)(π, 因此φ0(x )为偶函数, 由对称性可知Φ0(0)=0.5, 并有πϕ21)0(0=,因ξ为连续型随机变量, 取任何值的概率都为0, 即P (ξ=0)=0.21. 求出19题中的电子管在使用500小时没坏的条件下, 还可以继续使用100小时而不坏的概率?解: 要求的概率为P (ξ>600|ξ>500), 因此905.0}500{}600{}500|600{1.010005001000600===>>=>>---e e eP P P ξξξξ22. 若ξ服从具有n 个自由度的χ2-分布, 证明ξ的概率密度为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧<≥⎪⎭⎫ ⎝⎛Γ=---022)(21212x x e n x x x nn ϕ称此分为为具有n 个自由度的χ-分布 证: 设ξη=, 则因ξ的概率密度函数为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤>⎪⎭⎫ ⎝⎛Γ=--0221)(2122x x e x n x xn nξϕη的分布函数为)0()()()()()(22>=≤=≤=≤=x x F x P x P x P x F ξηξξη对两边求导得)0(22222)(2)(2121222222>⎪⎭⎫ ⎝⎛Γ=⎪⎭⎫ ⎝⎛Γ==-----x en x en x xx x x x n n x n n ξηϕϕ23. ξ~N (0,1), 求P {ξ≥0}, P {|ξ|<3}, P {0<ξ≤5}, P {ξ>3}, P {-1<ξ<3} 解: 根据ξ的对称性质及查表得: P {ξ≥0}=1-Φ0(0)=0.5 P {|ξ|<3}=2Φ0(3)-1=2×0.99865-1=0.9973 P {0<ξ≤5}=Φ0(5)-0.5=0.5P {ξ>3}=1-Φ0(3)=1-0.99865=0.00135P {-1<ξ<3}=Φ0(3)-Φ0(-1)=Φ0(3)+Φ0(1)-1=0.99865+0.8413-1=0.83995 24. ξ~N (μ,σ2), 为什么说事件"|ξ-μ|<2σ"在一次试验中几乎必然出现?解: 因为)1,0(~N σμξ- 19545.0197725.021)2(2}2{}2|{|0≈=-⨯=-Φ=<-=<-σμξσμξP P因此在一次试验中几乎必然出现.25. ξ~N (10,22), 求P (10<ξ<13), P (ξ>13), P (|ξ-10|<2). 解: 因为)1,0(~210N -ξ6826.018413.021)1(2}1210{}2|10{|0.0668193319.01)5.1(1}5.1210{}13{43319.05.093319.0)0()5.1(}5.12100{}1310{0000=-⨯=-Φ=<-=<-=-=Φ-=>-=>=-=Φ-Φ=<-<=<<ξξξξξξP P P P P P26. 若上题中已知P {|ξ-10|<c }=0.95, P {ξ<d }=0.0668, 分别求c 和d .解: 因为)1,0(~210N -ξ, 则有95.01)2(2}2210{}|10{|0=-Φ=<-=<-cc P c P ξξ 解得975.0295.01)2(0=+=Φc, 查表得,96.12=c得c =3.92 再由5.00668.0)210(}210210{}{0<=-Φ=-<-=<d d P d P ξξ知,0210<-d 因此0668.0)210(1)210(00=-Φ-=-Φd d即9332.00668.01)210(0=-=-Φd ,查表得5.1210=-d , 解得7310=-=d27. 若ξ~N (μ,σ2), 对于P {μ-kσ<ξ<μ+kσ}=0.90, 或0.95, 或0.99, 分别查表找出相应的k值.解: 先求P {μ-kσ<ξ<μ+kσ}=0.90对应的k 值. 因)1,0(~N σμξ-, 因此 90.01)(2}{}{0=-Φ=<-=+<<-k k P k k P σμξσμξσμ 即95.0290.01)(0=+=Φk , 查表得k =1.64 同理, 由975.0295.01)(0=+=Φk , 查表得k =1.96 由995.0299.01)(0=+=Φk , 查表得k =2.57 28. 某批产品长度按N (50, 0.252)分布, 求产品长度在49.5cm 和50.5cm 之间的概率, 长度小于49.2cm 的概率.解: 设ξ为产品长度, 则ξ~N (50, 0.252), 且有)1,0(~25.050N -ξ, 则9545.0197725.021)2(2}225.050{}225.0502{}5.505.49{0=-⨯=-Φ=<-=<-<-=<<ξξξP P P0006871.09993129.01)2.3(1)2.3(}25.0502.4925.050{}2.49{00=-=Φ-=-Φ=-<-=<ξξP P29. ξi ~N (0,1)(i =1,2,3), 并且ξ1,ξ2,ξ3相互独立, ∑==3131i i ξξ,∑=-=312)(i i ξξη, 求),cov(,),,cov(1ηξηξξE解: 此题要用到, 两个独立的服从正态分布的随机变量相加后得到的随机变量仍然服从正态分布. 因此, 因为3131,031=⎪⎭⎫ ⎝⎛==∑=i i D D E ξξξ, 则)31,0(~N ξ313131)()cov(2131111==⎪⎭⎫ ⎝⎛==∑=ξξξξξξξE E E i i32313121)cov(2)2()(22222=+⨯-=+-=+-=-ξξξξξξξξξξE E E E i i i i i因此2323)()(312312=⨯=-=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑==i i i i E E E ξξξξη ξξ-i 也服从正态分布, 且有03131)]([),cov(2=-=-=-=-ξξξξξξξξξE E E i i i即ξ与ξξ-i 不相关, 而因为它们服从正态分布, 因此也就是ξ与ξξ-i 相互独立,则ξ与2)(ξξ-i 也相互独立, 则ξ与η中的加和中的每一项相互独立, 当然也与η相互独立, 因此有0),cov(=ηξ, 因为相互独立的随机变量一定不相关.30. (ξ,η)有联合概率密度22)(21,2122ηξζπ+=+-y x e , 求ζ的概率密度.解: 由联合概率密度看出, ξ与η相互独立服从标准正态分布, 则有 ξ2与η2也相互独立且服从自由度为1的χ2-分布, 即ξ2~χ2(1), η2~χ2(1), 因此ζ=ξ2+η2~χ2(2), 即它的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<>=-00212x x exζϕ即ζ服从λ=1/2的指数分布.。
概率论与数理统计课后答案第4章
概率论与数理统计课后答案第第4章大数定律与中心极限定理4.1设D(x)为退化分布:讨论下列分布函数列的极限是否仍是分布函数?1 1 卄亠(1){D(x n)}; (2){D(x )};(3){D(x 0},其中n =1,2;n n解:(1) (2)不是;(3)是。
4.2设分布函数F n(x)如下定义:‘0x 兰-nl /、x + nF n (x)=」---- 一n c x 兰n2n1 x > n问F(x) =lim F n(x)是分布函数吗?n_)pC解:不是。
4.3设分布函数列{ F n(x)}弱收敛于分布函数F(x),且F(x)为连续函数,则{F n(x)}在(」:,::)上一致收敛于F(x)。
证:对任意的;.0,取M充分大,使有1 —F(x) ::;, —x _ M; F(x) ::;,—x^ -M对上述取定的M,因为F(x)在[-M,M]上一致连续,故可取它的k分点:捲- -M :: X2 :…X k4 ::X k = M ,使有F(X j .J - F(xJ ::;,1 一i ::k ,再令x° - - ::, X k 1 =::,则有F(X i J —FW) :::;,0 G ::k 1(1)这时存在N,使得当n • N时有| F n(X i) —F(X i)|::;,0 叮牛 1(2)成立,对任意的X •(-::,::),必存在某个i(0 _i 一k),使得x・(X i,X i 1),由(2) 知当n •N时有F n (X)— F n (X i i ) ::: F(X j .J ;F n (X)_ F n (X i ) . F(X i )-;(4) 由( 1), (3), (4)可得F n (x) -F(x)::: F(X i 1)-F(x) , F(X i i )-F(X i ); :::2;,F n (x) - F (x) F (X i ) - F (x) - ; _ F (X i ) - F (X i .1)- ; -2 ;,即有F n (x )-F (x ) 名成立,结论得证4.5设随机变量序列「鳥同时依概率收敛于随机变量 •与,证明这时必有P (二)二1。
陈国华等主编概率论与数理统计第四章习题答案
( A) 1;
( B) −1 ;
(C )
( D) ρ XY < 1 .
) .
4.若随机变量 X 和 Y 的协方差等于 0,则以下结论正确的是(
( A) X 和 Y 相互独立;
(C ) D( X − Y ) = D( X ) − D(Y ) ;
( B) D( X + Y ) = D( X ) + D(Y ) ;
则Z = ⎨
⎧1000 X + 500(Y − X ), X ≤ Y 1 , f ( x) = f ( y ) = ,10 ≤ X , Y ≤ 20 Y≤X 10 ⎩ 1000Y ,
E (Z ) =
20
10≤ x , y ≤ 20
20
∫∫
Z
20 x 20 y 1 dxdy = ∫ ∫ 10 ydydx + ∫ ∫ 5( x + y ) dydy 0 0 0 0 100
答案: fY ( y ) =
试求 E ( X | Y = y )
∫
1
0
f ( x, y )dx =
1 f ( x, y ) 2( x + y ) + y (0 < y < 1), f X |Y ( x | y ) = = 2 1+ 2 y fY ( y )
1 0
E ( X | Y = y) = ∫
+∞
的单位数(1 单位等于 1000 千克) ,它在[200,400]上服从均匀分布,又设每卖出一个单位, 而因卖不出去油失效每单位将损失 1000 元, 问工厂在每年开工前 工厂可获得 3000 元利润, 应决定生产多少单位的润滑油,才能使期望利润最大? 答案:解:设 X 表示该厂一年内卖出润滑油的单位数,Y 表示利润,且工厂在每年开工前 应决定生产 a 单位的润滑油,才能使期望利润最大.则
概率论第四章课后习题答案
习题四1.设)2,5(~2N X ,求下列概率(1))52(≤≤X P ;(2))2(≤X P ;(3))3(>X P ;(4))93(≤≤-X P .解:(1))0255.1()25525252()52(≤-≤-=-≤-≤-=≤≤X P X P X P 4332.019332.05.01)5.1()0()5.1()0(=-+=-Φ+Φ=-Φ-Φ=(2))25225252()22()2(-≤-≤--=≤≤-=≤X P X P X P )5.3()5.1()5.1255.3(-Φ--Φ=-≤-≤-=X P 0666.09332.099977.0)5.1()5.3(=-=Φ-Φ=(3)8413.0)1()1(1)125()25325()3(=Φ=-Φ-=->-=->-=>X P X P X P (4))2254()25925253()93(≤-≤-=-≤-≤--=≤≤-X P X P X P 9772.01999968.09772.01)4()2()4()2(=-+=-Φ+Φ=-Φ-Φ=2.已知某次测试的成绩),73(~2σN X ,95分以上的同学占2.28%.求 (1)介于80分与90分之间的同学的比例; (2)小于60分的同学的比例.解:因0228.0%28.2)7395(1)739573()95(==-Φ-=->-=>σσσX P X P即9772.0)22(=Φσ,查表得222=σ,则11=σ,故).11,73(~2N X(1))11171173117()1173901173117380()9080(<-<=-<-<-=<<X P X P X P 2005.07389.09394.0)64.0()55.1(=-=Φ-Φ=(2))18.1()11131173()1173601173()60(-Φ=-<-=-<-=<X P X P X P 119.0881.01)18.1(1=-=Φ-=3.已知随机变量),2(~2σN X ,且44.0)13(=≤-X P ,求)22(≥-X P .解:因)24222()42()13(σσσ-≤-≤-=≤≤=≤-X P X P X P44.0)0()2(=Φ-Φ=σ即94.0)0(44.0)2(=Φ+=Φσ,则12.094.022)2(22)22()22(=⨯-=Φ-=≥-=≥-σσσX P X P4. 已知随机变量),(~2σμN X ,且)1()3()1(-Φ=≥=-<X P X P 求σμ,.解:依题有)1()1()1()1(-Φ=--Φ=--<-=-<σμσμσμX P X P)1()3()3(1)3()3(-Φ=--Φ=-Φ-=-≥-=≥σμσμσμσμX P X P由此可得,⎪⎩⎪⎨⎧=-=+1311σμσμ,解得.2,1==σμ6.设随机变量)1,0(~N X ,求)(2X E .解:因1)(,0)(==X D X E ,则.1)]([)()(22=+=X E X D X E 11.一加法器同时收到48个噪声电压(1,2,,48)i X i =,设它们是相互独立的随机变量,且都在区间[0,10]上服从均匀分布,记481i i X X ==∑,求(180)P X >.解:依题可知,32512)010()(,52100)(22=-===+==i i X D X E σμ,由独立同分布中心极限定理得48481(180)(180)ii i Xn P X P X P μ=->=>=>∑∑11(3)(3)0.99865=-Φ=-Φ-=Φ=12. 一部件包括100个部分,每部分的长度是一个随机变量,它们相互独立,且服从同一分布,其数学期望为2mm ,均方差为0.05mm.规定总长度200mm 误差在1mm 内算合格品,试求产品合格的概率.解:设随机变量i X 表示“第i 个部分的长度”,1,2,,100.i =则12100,,,X X X 相互独立,05.0)(,2)(====i i X D X E σμ且1001ii X X ==∑表示“该部件的总长度”, 由独立同分布中心极限定理得(0.1)21P X n P μ-<=<=Φ- 2(2)120.977210.9554=Φ-=⨯-=13. 掷硬币900次,试求: (1)至少出现正面480次的概率;(2)出现正面在420次到480次之间的概率.解:设随机变量X 表示“掷900次硬币中出现正面的次数”,则15)1(,450),21,900(~=-=p np np B X ,由棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理得(1)0228.09772.01)2(1)1545048015450()480(=-=Φ-≈-≥-=≥X P X P (2)9544.019772.021)2(2)153015450()480420(=-⨯=-Φ≈<-=<<X P X P 14. 一船舶在某海区航行,已知每遭受一次波浪的冲击,纵摇角大于 3的概率31=p ,若船舶遭受了90000次波浪冲击,问其中有30500~29500次纵摇角度大于 3的概率是多少?解:设随机变量X 表示“在90000次波浪冲击中纵摇角大于 3的次数”,则2100)1(,30000),31,90000(~=-=p np np B X ,由棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理得1)54.3(2)2100500210030000()3050029500(-Φ≈<-=<<X P X P9996.019998.02=-⨯=16.设有30个电子器件3021,,,D D D ,它们的使用情况如下:1D 损坏,2D 接着使用;2D 损坏,3D 接着使用等等.设器件i D 的使用寿命服从参数1.0=λ(单位:1-h )的指数分布.令T 为30个器件使用的总时数,问T 超过350h 的概率是多少?解:设随机变量i T 表示“第i 个电子器件的使用寿命”,.30,,2,1 =i 依题可知,3021,,,T T T 相互独立,1001)(,101)(),1.0(~22======λσλμi i i T D T E e T ,且∑==301i i T T ,由独立同分布中心极限定理得)30101030350(1)350()350()350(301301⨯-Φ-≈->-=>=>∑∑==σμσμn n n n TP T P T P i ii i。
概率第四章答案
习题四1.设随机变量X 的分布律为X -1 0 1 2 P1/8 1/2 1/8 1/4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 X 0 12345P5905100C 0.583C = 1410905100C C 0.340C = 2310905100C C 0.070C = 3210905100C C 0.007C = 4110905100C C 0C = 5105100C 0C = 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.=-⨯+-⨯++-⨯=3.设随机变量X 的分布律为X -1 0 1 Pp 1 p 2 p 3且已知E (X )=0.1,E (X 2)=0.9,求P 1,P 2,P 3. 【解】因1231P P P ++=……①,又12331()(1)010.1E X P P P P P =-++=-=……②,222212313()(1)010.9E X P P P P P =-⋅+⋅+⋅=+=……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 ===∑全概率公式1{}{}1().NNk k k P X k kP X k N Nn E X N N========∑∑5.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】1221()()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 =YZ -4X .【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 ⋅-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 (3X -2Y ),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 1,2x f 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 ==⎰ 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 ==⨯=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 --⎧≤≤>==⎨⎩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 +∞+∞----=⋅==⨯=⎰⎰⎰⎰10.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】22-200E()()d =2e d [e ]+e d x x x X X xf x x x x x x +∞+∞+∞--+∞-∞=⋅=-⎰⎰⎰201e d .2x x +∞-==⎰401()()d =4e dy .4y Y E Y yf y y y +∞+∞--∞=⋅=⎰⎰22242021()()d 4e d .48y Y E Y y f y y y y +∞+∞--∞==⋅==⎰⎰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 ed 12k x cf x x cx x k+∞+∞--∞===⎰⎰得22c k =. (2) 2220()()d()2e d k x E X xf x x x k x x +∞+∞--∞==⋅⎰⎰22220π2e d .2k x k x x k+∞-==⎰(3) 22222221()()d()2e.k x E X x f x x x k x k +∞+∞--∞==⋅⎰⎰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 P0.7500.2040.0410.005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 ===⎛⎫===== ⎪⎝⎭∑∑∑22111111()()n nni i i ii i i D X D X D X X DXn nn ===⎛⎫== ⎪⎝⎭∑∑∑之间相互独立2221.n n nσσ==(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 ===+-=-∑∑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==--⎡⎤⎛⎫=+-+=⎢⎥ ⎪-⎝⎭⎣⎦∑15.对随机变量X 和Y ,已知D (X )=2,D (Y )=3,Cov(X ,Y )= -1,计算:Cov (3X -2Y +1,X +4Y -3). 【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=⎰⎰同理E (Y )=0. 而 Cov(,)[()][()](,)d d X Y x E x y E Y f x y x y +∞+∞-∞-∞=--⎰⎰222π1200111d 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,2212112()1.ππx X x f x y x --- 当|y |≤1时,2212112()1ππy Y y f y x y ----显然()()(,).X Y f x f y f x y ≠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 1-1 0 1 1/8 1/8 1/8 1/8 0 1/8 1/8 1/8 1/8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X -1 0 1P 382838Y -1 0 1P 382838XY -1 0 1P 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 =-=-=⨯≠==-=-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.XY()(,)d d DE X xf x y x y =⎰⎰1101d 2d 3xx x y -==⎰⎰22()(,)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 =-=-⨯=-. 从而1Cov(,)12)()XY X Y D Y 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 xx y y +∞+∞-∞-∞==+=⎰⎰⎰⎰ππ2222201ππ()d sin()d 2.282E X x x x y y =+=+-⎰⎰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 -⎛⎫⎛⎫=-=--⨯=- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭222222π4Cov(,)(π4)π8π164.πππ8π32π8π32)()2162XY X Y D Y ρ-⎛⎫- ⎪--+⎝⎭===-=-+-+-+- 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 YY Y D X XY D Y =--+=-+=⨯-⨯+⨯=故12Z Z ρ===21.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 =++∀∈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 ≥∆=- 2224{[()]()()}.E VW E V E W =-故222[()]()()}.E VW E V E W ≤22.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 }=1 -e -λx ,所以F (y )=P {Y ≤y }=P {min(X ,2)≤y }=P {X ≤y }=1 -e -y/5.23.已知甲、乙两箱中装有同种产品,其中甲箱中装有3件合格品和3件次品,乙箱中仅装有3件合格品.从甲箱中任取3件产品放乙箱后,求:(1)乙箱中次品件数Z 的数学期望;(2)从乙箱中任取一件产品是次品的概率. 【解】(1) Z 的可能取值为0,1,2,3,Z 的概率分布为33336C C {}C k kP Z k -==, 0,1,2,3.k =因此,()0123.202020202E Z =⨯+⨯+⨯+⨯=(2) 设A 表示事件“从乙箱中任取出一件产品是次品”,根据全概率公式有30(){}{|}k P A P Z k P A Z k ====∑191921310.202062062064=⨯+⨯+⨯+⨯= 24.假设由自动线加工的某种零件的内径X (毫米)服从正态分布N (μ,1),内径小于10或大于12为不合格品,其余为合格品.销售每件合格品获利,销售每件不合格品亏损,已知销售利润T (单位:元)与销售零件的内径X 有如下关系T =⎪⎩⎪⎨⎧>-≤≤<-.12,5,1210,20,10,1X X X 若若若 问:平均直径μ取何值时,销售一个零件的平均利润最大?【解】(){10}20{1012}5{12}E T P X P X P X =-<+≤≤->{10}20{1012}5{12}(10)20[(12)(10)]5[1(12)]25(12)21(10) 5.P X u u P u X u u P X u u u u u u u u =--<-+-≤-≤--->-=-Φ-+Φ--Φ---Φ-=Φ--Φ--故2/2d ()25(12)(1)21(10)(1)0(()),d x E T u u x u ϕϕϕ-=-⨯---⨯-= 令这里得 22(12)/2(10)/225e 21eu u ----=两边取对数有2211ln 25(12)ln 21(10).22u u --=--解得 125111ln 11ln1.1910.91282212u =-=-≈(毫米)由此可得,当u =10.9毫米时,平均利润最大.25.设随机变量X 的概率密度为f (x )=⎪⎩⎪⎨⎧≤≤.,0,0,2cos 21其他πx x 对X 独立地重复观察4次,用Y 表示观察值大于π/3的次数,求Y 2的数学期望.(2002研考)【解】令 π1,,3(1,2,3,4)π0,3i X Y i ⎧>⎪⎪==⎨⎪≤⎪⎩X .则41~(4,)i i Y Y B p ==∑.因为ππ{}1{}33p P X P X =>=-≤及π/30π11{}cos d 3222x P X x ≤==⎰,所以111(),(),()42,242i i E Y D Y E Y ===⨯=2211()41()()22D YE Y EY =⨯⨯==-,从而222()()[()]12 5.E Y D Y E Y =+=+=26.两台同样的自动记录仪,每台无故障工作的时间T i (i =1,2)服从参数为5的指数分布,首先开动其中一台,当其发生故障时停用而另一台自动开启.试求两台记录仪无故障工作的总时间T =T 1+T 2的概率密度f T (t ),数学期望E (T )及方差D (T ). 【解】由题意知:55e ,0,()0,0t i t f t t -⎧≥=⎨<⎩.因T 1,T 2独立,所以f T (t )=f 1(t )*f 2(t ).当t <0时,f T (t )=0;当t ≥0时,利用卷积公式得55()5120()()()d 5e 5e d 25e tx t x t T f t f x f t x x x t +∞-----∞=-==⎰⎰故得525e ,0,()0,0.t T t t f t t -⎧≥=⎨<⎩ 由于T i ~E (5),故知E (T i )=15,D (T i )=125(i =1,2)因此,有E (T )=E (T 1+T 2)=25.又因T 1,T 2独立,所以D (T )=D (T 1+T 2)=225. 27.设两个随机变量X ,Y 相互独立,且都服从均值为0,方差为1/2的正态分布,求随机变量|X -Y |的方差.【解】设Z =X -Y ,由于22~0,,~0,,22X N Y N ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭且X 和Y 相互独立,故Z ~N (0,1).因22()()(||)[(||)]D X Y D Z E Z E Z -==-22()[()],E Z E Z =-而22/2()()1,(||)||e d 2πz E Z D Z E Z z z +∞--∞===⎰ 2/202e d π2πz z z +∞-==所以 2(||)1πD X Y -=-. 28.某流水生产线上每个产品不合格的概率为p (0<p <1),各产品合格与否相互独立,当出现一个不合格产品时,即停机检修.设开机后第一次停机时已生产了的产品个数为X ,求E (X )和D (X ).【解】记q =1 -p ,X 的概率分布为P {X =i }=q i -1p ,i =1,2,…,故12111()().1(1)i ii i q p E X iq p p q p q q p ∞∞-=='⎛⎫'===== ⎪--⎝⎭∑∑ 又221211121()()i i i i i i E X i qp i i q p iq p ∞∞∞---=====-+∑∑∑2232211()12112.(1)ii q pq q pq p q p pq q p q p p p∞=''⎛⎫''=+=+⎪-⎝⎭+-=+==-∑所以 22222211()()[()].p pD XE X E X p p p--=-=-=题29图29.设随机变量X 和Y 的联合分布在点(0,1),(1,0)及(1,1)为顶点的三角形区域上服从均匀分布.(如图),试求随机变量U =X +Y 的方差. 【解】D (U )=D (X +Y )=D (X )+D (Y )+2Cov(X ,Y )=D (X )+D (Y )+2[E (XY ) -E (X )·E (Y )]. 由条件知X 和Y 的联合密度为2,(,),(,)0,0.x y G f x y t ∈⎧=⎨<⎩ {(,)|01,01,1}.G x y x y x y =≤≤≤≤+≥ 从而11()(,)d 2d 2.X xf x f x y y y x +∞-∞-===⎰⎰因此11122300031()()d 2d ,()2d ,22X E X xf x x x x E X x x =====⎰⎰⎰22141()()[()].2918D XE X E X =-=-=同理可得 31(),().218E Y D Y ==1115()2d d 2d d ,12xGE XY xy x y x x y y -===⎰⎰⎰⎰541Cov(,)()()(),12936X Y E XY E X E Y =-=-=- 于是 1121()().18183618D U D X Y =+=+-=30.设随机变量U 在区间[ -2,2]上服从均匀分布,随机变量X =1,1,1,1,U U -≤-⎧⎨>-⎩ Y =1,1,1, 1.U U -≤⎧⎨>⎩若试求(1)X 和Y 的联合概率分布;(2)D (X +Y ).【解】(1) 为求X 和Y 的联合概率分布,就要计算(X ,Y )的4个可能取值( -1, -1),( -1,1),(1, -1)及(1,1)的概率.P {x = -1,Y = -1}=P {U ≤ -1,U ≤1}112d d 1{1}444x x P U ---∞-=≤-===⎰⎰P {X = -1,Y =1}=P {U ≤ -1,U >1}=P {∅}=0, P {X =1,Y = -1}=P {U > -1,U ≤1}11d 1{11}44x P U -=-<≤==⎰21d 1{1,1}{1,1}{1}44x P X Y P U U P U ===>->=>=⎰. 故得X 与Y 的联合概率分布为(1,1)(1,1)(1,1)(1,1)(,)~1110424X Y ----⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦. (2) 因22()[()][()]D X Y E X Y E X Y +=+-+,而X +Y 及(X +Y )2的概率分布相应为202~111424X Y -⎡⎤⎢⎥+⎢⎥⎣⎦, 24()~1122X Y ⎡⎤⎢⎥+⎢⎥⎣⎦. 从而11()(2)20,44E X Y +=-⨯+⨯= 211[()]042,22E X Y +=⨯+⨯=所以22()[()][()] 2.D X Y E X Y E X Y +=+-+= 31.设随机变量X 的概率密度为f (x )=x-e 21,( -∞<x <+∞) (1) 求E (X )及D (X );(2) 求Cov(X ,|X |),并问X 与|X |是否不相关? (3) 问X 与|X |是否相互独立,为什么?【解】(1)||1()e d 0.2x E X xx +∞--∞==⎰ 2||201()(0)e d 0e d 2.2x x D X x x x x +∞+∞---∞=-==⎰⎰(2) Cov(,|)(||)()(||)(||)X X E X X E X E X E X X =-= ||1||e d 0,2x x x x +∞--∞==⎰所以X 与|X |互不相关.(3) 为判断|X |与X 的独立性,需依定义构造适当事件后再作出判断,为此,对定义域-∞<x <+∞中的子区间(0,+∞)上给出任意点x 0,则有0000{}{||}{}.x X x X x X x -<<=<⊂<所以000{||}{} 1.P X x P X x <<<<<故由00000{,||}{||}{||}{}P X x X x P X x P X x P X x <<=<><<得出X 与|X |不相互独立.32.已知随机变量X 和Y 分别服从正态分布N (1,32)和N (0,42),且X 与Y 的相关系数ρXY = -1/2,设Z =23YX +. (1) 求Z 的数学期望E (Z )和方差D (Z ); (2) 求X 与Z 的相关系数ρXZ ;(3) 问X 与Z 是否相互独立,为什么? 【解】(1) 1().323X Y E Z E ⎛⎫=+=⎪⎝⎭ ()2Cov ,3232XY X Y D Z D D ⎛⎫⎛⎫⎛⎫=++⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭11119162Cov(,),9432X Y =⨯+⨯+⨯⨯ 而1Cov(,))()3462XY X Y D Y ρ⎛⎫==-⨯⨯=- ⎪⎝⎭所以 1()146 3.3D Z =+-⨯= (2) 因()()11Cov(,)Cov ,Cov ,Cov ,3232X Y X Z X X X X Y ⎛⎫=+=+ ⎪⎝⎭ 119()(6)3=0,323D X =+⨯-=- 所以 Cov(,)0.)()XZ X Z D Z ρ==(3) 由0XZ ρ==,得X 与Z 不相关.又因1~,3,~(1,9)3Z N X N ⎛⎫ ⎪⎝⎭,所以X 与Z 也相互独立.33.将一枚硬币重复掷n 次,以X 和Y 表示正面向上和反面向上的次数.试求X 和Y 的相关系数XY ρ.【解】由条件知X +Y =n ,则有D (X +Y )=D (n )=0.再由X ~B (n ,p ),Y ~B (n ,q ),且p =q =12, 从而有 ()()4nD X npq D Y ===所以 0()()()2()()XY D X Y D X D Y D X D Y ρ=+=++2,24XY n nρ=+ 故XY ρ= -1. 34.设随机变量X 和Y 的联合概率分布为-1 0 10 10.07 0.18 0.15 0.08 0.32 0.20试求X 和Y 的相关系数ρ.【解】由已知知E (X )=0.6,E (Y )=0.2,而XY 的概率分布为YX -1 0 1 P 0.080.720.2所以E (XY )= -0.08+0.2=0.12Cov(X ,Y )=E (XY ) -E (X )·E (Y )=0.12 -0.6×0.2=0从而 XY ρ=035.对于任意两事件A 和B ,0<P (A )<1,0<P (B )<1,则称ρ=())()()()()()(B P A P B P A P B P A P AB P ⋅-为事件A 和B 的相关系数.试证:(1) 事件A 和B 独立的充分必要条件是ρ=0; (2) |ρ|≤1. 【证】(1)由ρ的定义知,ρ=0当且仅当P (AB ) -P (A )·P (B )=0.而这恰好是两事件A 、B 独立的定义,即ρ=0是A 和B 独立的充分必要条件. (2) 引入随机变量X 与Y 为1,,0,A X A ⎧⎪=⎨⎪⎩若发生若发生; 1,,0,B Y B ⎧⎪=⎨⎪⎩若发生若发生.由条件知,X 和Y 都服从0 -1分布,即01~1()()X P A P A ⎧⎨-⎩ 01~1()()Y P B P B ⎧⎨-⎩从而有E (X )=P (A ),E (Y )=P (B ),D (X )=P (A )·P (A ),D (Y )=P (B )·P (B ),Cov(X ,Y )=P (AB ) -P (A )·P (B )所以,事件A 和B 的相关系数就是随机变量X 和Y 的相关系数.于是由二元随机变量相关系数的基本性质可得|ρ|≤1. 36. 设随机变量X 的概率密度为YXf X (x )=⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧<≤<<-.,0,20,41,01,21其他x x令Y =X 2,F (x ,y )为二维随机变量(X ,Y )的分布函数,求:(1) Y 的概率密度f Y (y ); (2) Cov(X ,Y );(3)1(,4)2F -. 解: (1) Y 的分布函数为2(){}{}Y F y P Y y P X y =≤=≤.当y ≤0时, ()0Y F y =,()0Y f y =; 当0<y <1时,(){{0}{0Y F y P X P X P X =≤≤=≤<+≤≤=,()Y f y =;当1≤y <4时,1(){10}{02Y F y P X P X =-≤<+≤≤=()Y f y =;当y ≥4时,()1Y F y =,()0Y f y =. 故Y 的概率密度为1,()04,0,.Y y f y y <<=≤<⎪⎩其他(2) 0210111()()d d d 244+X E X =xf x x x x x x ∞∞=+=⎰⎰⎰--, 02222210115()()()d d d )246+X E Y =E X =x f x x x x x x ∞∞=+=⎰⎰⎰--, 02233310117()()()d d d 248+X E XY =E Y =x f x x x x x x ∞∞=+=⎰⎰⎰--, 故 Cov(X,Y ) =2()()()3E XY E X E Y =⋅-.(3) 2111(,4){,4}{,4}222F P X Y P X X -=≤-≤=≤-≤11{,22}{2}22P X X P X =≤--≤≤=-≤≤-11{1}24P X =-≤≤-=.37. 设随机变量X 服从参数为1的泊松分布,求P{X=E(X 2)}.解:因为其分布律为P{x=k}=1!e k -,k=0,1,2,…,12211011121111()!(1)!(1)!11(2)!(1)!() 2.k k k k k e k k E X k e e k k k e k k e e e -∞∞∞--===∞∞-==--+===--⎛⎫=+ ⎪--⎝⎭=+=∑∑∑∑∑所以211{()}{2}.2!2P x E X P X e e --=====所以。
概率论与数理统计课后习题答案 第四章
(2) 令
,求 Y 的概率密度 fY(y).
解:
(1)
(2)
由 Y=2X-1 得
, X’=
=
七、 设二维随机变量(X,Y)的概率密度为
其他
求: (1)E(X+Y); (2)E(XY); (3)
.
解:
(1)
(2)
(3)
八、 设随机变量 X 的分布律为
X
-1
0
1
P
记 Y=X2,求: (1)D(X), D(Y); 解:
ρ
ρ
ρ
ρ
5. 证明 D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y). 证:
6. 设(X,Y)的协方差矩阵为 解:
,求 X 与 Y 的相关系数 ρxy.
ρ
自测题 4
一、 选择题
1. 设随机变量 X 服从参数为 0.5 的指数分布,则下列各项中正确的是 B .
A. E(X)=0.5, D(X)=0.25
2. 设二维随机变量(X,Y)的概率密度为
求 Cov(X,Y). 解:
其他
3. 设二维随机变量(X,Y)的概率密度为
求 X 与 Y 的相关系数 ρxy. 解:
其他
运用分部积分法. 服从λ =1 的指数分布
所以 ρ
4. 设二维随机变量(X,Y)服从二维正态分布,且 E(X)=0, E(Y)=0, D(X)=16, D(Y)=25, Cov(X,Y)=12,求(X,Y)的联合概 率密度函数 f(x,y). 解:
解: Cov(X,Y)=0
2. 设随机变量 X 的分布律为 3 .
X
-1
0
1
2
P
0.1 0.2 0.3 0.4
概率论与数理统计习题解答(第4章)
第4章习题答案三、解答题1. 设随机变量X求)(X E ,)(2X E ,)53(+X E .解:E (X ) =∑∞=1i ixp= ()2-4.0⨯+03.0⨯+23.0⨯= -0.2E (X 2) =∑∞=12i i p x= 44.0⨯+ 03.0⨯+ 43.0⨯= 2.8E (3 X +5) =3 E (X ) +5 =3()2.0-⨯+5 = 4.42. 同时掷八颗骰子,求八颗骰子所掷出的点数和的数学期望. 解:记掷1颗骰子所掷出的点数为X i ,则X i 的分布律为6,,2,1,6/1}{ ===i i X P记掷8颗骰子所掷出的点数为X ,同时掷8颗骰子,相当于作了8次独立重复的试验, E (X i ) =1/6×(1+2+3+4+5+6)=21/6 E (X ) =8×21/3=283. 某图书馆的读者借阅甲种图书的概率为p 1,借阅乙种图书的概率为p 2,设每人借阅甲乙图书的行为相互独立,读者之间的行为也是相互独立的. (1) 某天恰有n 个读者,求借阅甲种图书的人数的数学期望.(2) 某天恰有n 个读者,求甲乙两种图书至少借阅一种的人数的数学期望. 解:(1) 设借阅甲种图书的人数为X ,则X~B (n , p 1),所以E (X )= n p 1 (2) 设甲乙两种图书至少借阅一种的人数为Y , 则Y ~B (n , p ),记A ={借甲种图书}, B ={借乙种图书},则p ={A ∪ B }= p 1+ p 2 - p 1 p 2 所以E (Y )= n (p 1+ p 2 - p 1 p 2 )4. 将n 个考生的的录取通知书分别装入n 个信封,在每个信封上任意写上一个考生的姓名、地址发出,用X 表示n 个考生中收到自己通知书的人数,求E (X ).解:依题意,X~B (n ,1/n ),所以E (X ) =1.5. 设)(~λP X ,且}6{}5{===X P X P ,求E (X ).解:由题意知X ~P (λ),则X 的分布律P{}k X ==λλ-e k k!,k = 1,2,...又P {}5=X =P {}6=X , 所以λλλλ--=e e!6!565解得 6=λ,所以E (X ) = 6.6. 设随机变量X 的分布律为,,4,3,2,1,6}{22 --===k kk X P π问X 的数学期望是否存在?解:因为级数∑∑∑∞=+∞=+∞=+-=-=⨯-11212112211)1(6)6)1(()6)1((k k k k k k kk k k πππ, 而 ∑∞=11k k 发散,所以X 的数学期望不存在.7. 某城市一天的用电量X (十万度计)是一个随机变量,其概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧>=-.0,0,91)(3/其它x xe x f x 求一天的平均耗电量.解:E (X ) =⎰⎰⎰∞-∞-∞∞-==03/203/9191)(dx e x dx xe xdx x f x x x =6.8. 设某种家电的寿命X (以年计)是一个随机变量,其分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧>-=.0,5,251)(2其它x x x F求这种家电的平均寿命E (X ).解:由题意知,随机变量X 的概率密度为)()(x F x f '=当x >5时,=)(x f 3350252xx =⨯--,当x ≤5时,=)(x f 0. E (X ) =10|5050)(5-53=-==∞++∞∞+∞⎰⎰xdx x x dx x xf 所以这种家电的平均寿命E (X )=10年.9. 在制作某种食品时,面粉所占的比例X 的概率密度为⎩⎨⎧<<-=.0,10,)1(42)(5其它x x x x f 求X 的数学期望E (X ).解:E (X ) =dx x x dx x xf ⎰⎰+∞∞-=-152)1(42)(=1/410. 设随机变量X 的概率密度如下,求E (X ).⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≤<-≤≤-+=.010,)1(2301)1(23)(22其它,,,,x x x x x f解:0)1(1023)1(0123)()(22=-++-=+∞∞-=⎰⎰⎰dx x x dx x x dx x xf X E .111. 设),4(~p B X ,求数学期望)2(sinX E π. 解:X 的分布律为k n kk n p p C k X P --==)1(}{, k = 0,1,2,3,4,X 取值为0,1,2,3,4时,2sinX π相应的取值为0,1,0,-1,0,所以)21)(1(4)1(1)1(1)2(sin13343114p p p p p C p p C XE --=-⨯--⨯=π12. 设风速V 在(0,a )上服从均匀分布,飞机机翼受到的正压力W 是V 的函数:2kV W =,(k > 0,常数),求W 的数学期望.解:V 的分布律为⎪⎩⎪⎨⎧<<=其它 ,00 ,1)(a v a v f ,所以 ===+∞∞-=⎰⎰aa v a k dv a kv dx v f kv W E 03022|)31(1)()(231ka13. 设随机变量(X ,求E (X ),E (Y ),E (X – Y ).解:E (X )=0×(3/28+9/28+3/28)+1×(3/14+3/14+0)+ 2×(1/28+0+0)= 7/14=1/2 E (Y )=0×(3/28+3/14+1/28)+1×(9/28+3/14+0)+ 2×(3/28+0+0)=21/28=3/4 E (X -Y ) = E (X )- E (Y )=1/2-3/4= -1/4.14. 设随机变量(X ,Y )具有概率密度⎩⎨⎧≤+≤≤≤≤=其它,01,10,10,24),(y x y x xy y x f ,求E (X ),E (Y ),E (XY )解:E (X )=⎰⎰⎰⎰-=⋅11022424xDydydx x xydxdy x dx x x ⎰-⋅=1022)1(2124dx x x x ⎰+-=10432)2412(52)51264(1543=+-=x x x.152)34524638()1(31242424)(5/22424)(1654311010322210102=-+-=-⋅==⋅===⋅=⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰--x x x x dx x x dydx y xxydxdy xy XY E xdxdy y xydxdy y Y E DxDy15.所得利润(以元计)为)12(1000X Y -=,求E (Y ),D (Y ).解: E (Y) = E [1000(12-X )]=1000E [(12-X )]=1000×[(12-10)×0.2+(12-11)]×0.3+(12-12)×0.3+(12-13)×0.1+(12-14)×0.1] = 400E (Y 2) = E [10002(12-X )2]=10002E [(12-X )2]=10002[(12-10)2×0.2+(12-11)2×0.3+(12-12)2×0.3+(12-13)2×0.1 +(12-14)2×0.1]=1.6×106D (Y )=E (Y 2)-[E (Y )]2=1.6×106- 4002=1.44×10616. 设随机变量X 服从几何分布 ,其分布律为,,2,1,)1(}{1 =-==-k p p k X P k 其中0 < p < 1是常数,求E (X ),D (X ).解:令q=1- p ,则∑∑∑∑∞=∞=-∞=-∞==⨯=⨯==⨯=111111)()}{()(k kk k k k k dqdq p qk p p qk k X P k X Ep q dq d p q dq d p k k /1)11(0∑∞==-==∑∑∑∑∞=-∞=-∞=-∞=⨯+⨯-=⨯==⨯=1111112122])1([)()}{()(k k k k k k k q k qk k p p qk k X P k X Ep qk k pq k k /1)1(12+⨯-=∑∞=-p qdq d pq p q dqd pq k k kk /1)(/1012222∑∑∞=∞=+=+=p p q p q pq p q dq d pq /1/2/1)1(2/1)11(2322+=+-=+-= D (X ) = E (X 2)- E (X ) =2q /p 2+1/p -1/p 2 = (1-p )/p 217. 设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<-=其它,01||,11)(2x x x f π,试求E (X ),D (X ).解:E (X )=011)(112=-=⎰⎰-∞∞-dx xxdx x f x πD (X )=E (X 2)=⎰⎰⎰--∈-∞∞-=-=2/2/2]2/,2/[11222cos sin sin 11)(ππππππdt tt tx dx xxdx x f x t2122cos 122/0=-=⎰ππdt t 18. 设随机变量(X ,Y )具有D (X ) = 9,D (Y ) = 4,6/1-=XY ρ,求)(Y X D +,)43(+-Y X D . 解:因为)()(),(Y D X D Y X Cov XY =ρ,所以)()(),(Y D X D Y X Cov XY ρ==-1/6×3×2=-1,11249),(2)()()(=-+=++=+Y X Cov Y D X D Y X D51)1(6369)3,(2)(9)()43(=--+=-++=+-Y X Cov Y D X D Y X D19. 在题13中求Cov (X ,Y ),ρXY . 解:E (X ) =1/2, E (Y ) =3/4, E (XY )=0×(3/28+9/28+3/28+3/14+1/28)+1×3/14+2×0+4×0=3/14, E (X 2)= 02×(3/28+9/28+3/28)+12×(3/14+3/14+0)+ 22×(1/28+0+0)=4/7, E (Y 2)= 02×(3/28+3/14+1/28)+12×(9/28+3/14+0)+ 22×(3/28+0+0)=27/28, D (X )= E (X 2) -[E (X )]2 = 4/7-(1/2)2= 9/28, D (Y )= E (Y 2)- [E (Y )]2=27/28-(3/4)2= 45/112, Cov (X ,Y )= E (XY )- E (X ) E (Y ) =3/14- (1/2) ×(3/4)= -9/56, ρXY = Cov (X ,Y ) /()(X D )(Y D )=-9/56 ÷ (28/9112/45)= -5/520. 在题14中求Cov (X ,Y ),ρXY ,D (X + Y ).解:52)()(==Y E X E ,,)(152=XY E 752)()()(),(-=-=Y E X E XY E Y X Cov )(5124)(2101032Y E dydx y x X E x ===⎰⎰-[])(25125451)()()(22Y D X E X E X D ==-=-= 752),(2)()()(32)()(),(=++=+-==Y X Cov Y D X D Y X D Y D X D Y X Cov XYρ21. 设二维随机变量(X , Y )的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤+=.0,1,1),(22其它y x y x f π试验证X 和Y 是不相关的,但X 和Y 不是相互独立的.解:0/12/)(112111122=-==⎰⎰⎰-----dx x x dydx x X E x xππOx2x20/)(111122==⎰⎰----x x dydx y Y E π 0/)(111122==⎰⎰----x x dydx xy XY E π,所以Cov (X ,Y )=0,ρXY =0,即X 和Y 是不相关.⎪⎩⎪⎨⎧<<--=⎪⎩⎪⎨⎧<<-==⎰⎰---∞+∞-其他,,其他,01112011,/1),()(21122x x x dy dy y x f x f x x X ππ ⎪⎩⎪⎨⎧<<--=⎪⎩⎪⎨⎧<<-==⎰⎰---∞+∞-其他,,其他,01112011,/1),()(21122y y y dx dx y x f y f y y Y ππ 当x 2 + y 2≤1时,f ( x,y )≠f X ( x ) f Y (y ),所以X 和Y 不是相互独立的22. 设随机变量(X , Y )的概率密度为⎩⎨⎧<<<=.010,2||,2/1),(其它x x y y x f 验证X 和Y 是不相关的,但X 和Y 不是相互独立的.解:由于f ( x,y )的非零区域为D : 0 < x < 1, | y |< 2x32221102212====⎰⎰⎰⎰⎰-dx x xdydx dxdy y x xf X E xx D ),()(,0211022⎰⎰⎰⎰-===xx Dydydx dxdy y x yf Y E ),()(,0211022⎰⎰⎰⎰-===xx Dxydydx dxdy y x xyf XY E ),()(,所以Cov (X ,Y )=0,从而0)()(),(==y D x D y x Cov xy ρ,因此X 与Y 不相关 .⎪⎩⎪⎨⎧<<===⎰⎰-∞∞-其他,010,221),()(22Xx x dy dy y x f x x x f⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧<≤-=<<-+===⎰⎰⎰-∞+∞-其他,020,421202,42121),()(1212Y y y dx y y dx dx y x f y y y f所以,当0<x <1, -2<y<2时,)()(),(y f x f y x f Y X ≠,所以X 和Y 不是相互独立的 .⎪⎩⎪⎨⎧≤>>=⎩⎨⎧≥<<--==-0,00,0,1)(,0),()(y y e y f Y x Y mx xY Y x n mY Y Q Q y Y θθθ的密度函数为[]()()()取最大值时,当又则令)(n ln 0n m )(d n ln,n 0)(1)()(d )()()()(1.1.)()(.)()( 20000000Q E n m x e dx Q E n m x n m e n e n m n e n m dx Q E nxn m e n m m xenx nxe e n m xe n m m xe nxe dy n m e ye n m m xde de nx yde n m dye m x dy e y x n m y dy Yf Y Q Q E x xxx x x x x y x xyx y x y x y x y x y y x x y x y Y +-=∴<+-=+-=∴+==-+=-⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-=-+++-=+-++-+-=-+⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-+=-++-=+--==---------∞+----∞+---∞+--∞∞-⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰θθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθ四、应用题.1. 某公司计划开发一种新产品市场,并试图确定该产品的产量,他们估计出售一件产品可获利m 元,而积压一件产品导致n 元的损失,再者,他们预测销售量Y (件)服从参数θ的解:设生产x 件产品时,获利Q 为销售量Y 的函数2. 设卖报人每日的潜在卖报数为X 服从参数为λ的泊松分布,如果每日卖出一份报可获报酬m 元,卖不掉而退回则每日赔偿n 元,若每日卖报人买进r 份报,求其期望所得及最佳卖报数。
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第四章 大数定律与中心极限定理4.1 设D(x)为退化分布: D(x)=⎩⎨⎧≤>,0,00,1x x讨论下列分布函数列的极限是否仍是分布函数? (1){D(x+n)}; (2){D(x+n 1)}; (3){D(x-n1)},其中n=1,2,…。
解:(1)(2)不是;(3)是。
4.2 设分布函数列Fn(x)如下定义:Fn(x)=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧>≤<-+-≤n x n x n n n x n x,1 ,2,0问F(x)=∞→n lim Fn(x)是分布函数吗?解:不是。
4.3 设分布函数列{ Fn(x)}弱收敛于分布函数F(x),且F(x)为连续函数,则{Fn(x)}在(∞∞-,)上一致收敛于F(x)。
证:对任意的ε>0,取M 充分大,使有1-F(x)<ε,;M x ≥∀ F(x)<ε, ;M x ≤∀对上述取定的M ,因为F(x)在[-M ,M]上一致连续,故可取它的k 分点:x 1=M<x 2<… <x 1-K <x K =M ,使有<-+)()(1i i x F x F ε,1∞=-∞=<≤=10,,k x x k i 再令,则有<-+)()(1i i x F x F ε,0≤i<k+1 (1)这时存在N ,使得当n>N 时有<-)()(i i n x F x F ε,0≤i ≤k+1 (2)成立,对任意的x ∈(∞∞-,),必存在某个i (0≤i ≤k ),使得],(1+∈i i x x x ,由(2)知当n>N 时有+<≤++)()()(11i i n n x F x F x F ε, (3) ->≥)()()(i i n n x F x F x F ε, (4)有(1),(3),(4)可得+-<-+)()()()(1x F x F x F x F i n ε)()(1i i x F x F -≤++ε<2ε,)()(x F x F n ->--)()(x F x F i εε2)()(1->--≥+δi i x F x F ,即有<-)()(x F x F n 2ε成立,结论得证。
4.4 设)(x F n 是只取非负整数值的离散型随机变量,又{)(x F n }弱收敛于分布函数F(x)也是只取非负整数值的离散型随机变量的分布函数。
证:只要证明对任意的非负整数k ,若x 1,x ∈2(k,k+1),必有F(x 1)=F(x 2)成立即可。
设121+<<<k x x k ,总能够找到43,x x ,使有14213+<<<<<k x x x x k ,且43,x x 是F(x)的连续点。
这时∞→n lim Fn(x i )=F(x i )(i=3,4)成立,已知)(x F n 仅在非负整数点上有跳跃,所以对任意的n 有)(3x F n =)(4x F n ,从而)(δx F =∞→n lim Fn(x 3)= ∞→n lim Fn(x 4)=)(4x F ,由此知)()(21x F x F =,结论得证。
4.5 设随机变量序列{ξ}同时依概率收敛于随机变量ξ与η,证明这时必有P(ξ=η)=1。
证:对任意的ε>0有(故)],2ε2-[εn ≥-≥⊂≥-ηξδξξηξn P(ε)(0≤≥-≤ηξP )2ε-n ≥ξξP +(0,0)2ε-→→≥n n ηξ即对任意的ε>0有P(ε≥-ηξ)=0成立,于是有∑∞=∞==≥-≤≥-=≠11,0)1()]1([)(k k k P k P P ηξηξηξ从而1)(==ηξP 成立,结论得证。
4.6 设随机变量序列{n ξ},{n η}分别依概率收敛于随机变量ξ与η,证明:(1)n n ηξ+−→−P ξ+η;(2) n n ηξ⨯−→−Pξ⨯η。
证:(1)因为)]2()2[()(εηηεξξεηξηξ≥-≥-⊂≥--+n n n n ,故∞→→≥-+≥-≤≥--+≤n P P P n n n n ,0)2()2()(0εηηεξξεηξηξ即n n ηξ+−→−Pξ+η成立。
(2)先证明这时必有22ξξ−→−P n 。
对任给的,0,0>>δε取M 足够大δξε<->≤)21()1M P M,使有(成立,对取定的M ,存在N ,当n>N 时有δεξξξξ<≥-≤≥-)()1(MP P n n4.7设随机变量序列a pn →ξ,证明是一个常数,且,00≠≠n a ξ。
apn 11→ξ证:不妨设a >0,对任意的0<ξ<a ,当εξ<-a n 时有,)(22ξξξa a a a a a n n -≥-+=,因而 ⎝⎛≥⎪⎭⎫--⊂⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≥-εεξεξξa a a a a n n n 2。
于是有 0())(。
∞→→≥-+⎪⎪⎭⎫≥ ⎝⎛--≤⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≥-+⎪⎭⎪⎬⎫<-⎪⎪⎭⎫≥⎪⎩⎪⎨⎧ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫≥- ⎝⎛≤n a P a a aP a P a a a P a P n n n nn n n n ,0112εξεξξεξξεξεξξεξ结论成立。
4.8设随机变量序列{n ξ}依概率收敛于随机变量ξ,()())()(04.6mi i i pn f x f x a x m f f ξξ==−−→∑为直线上的连续函数,证明是次多项式函数,由题知有成立结论为真。
现在证明一般情形。
对任意的()()()({)()}()()()()()()()()1120,0,,1,112,,,1,1,,,3,n n nm pm m m m m M P M N n N P P M PM M f x m g x f x g x x M M m g x g g n N n εδξδξξδξξξξξεξξ>>><≥-><>+≤>-><-<∈-++−−→⎡⎤⎣⎦→∞≥ 取充分大使有又选取充分大使当时有于是有对取定的因为是连续函数,可以用多项式函数任意逼近,并且在任意有限区间上还可以是一致的,因而有次多项式,使有对取定的次多项式因为故存在使当2N 时有P ()(()δεξξ<⎪⎭⎫≥-3n m m g g成立,又()()())()()()()()[]{}()()()()()[]{},1121I I M M f f P M M f f P f f P n n n n n +=+≤≤≥-++>>≥-=≥-ξξεξξξξεξξεξξ当n ()()(),31,max 121δξξ<+>+>≤≥M P M P I N N n时,其中的且因为()()()()()()()()(),333⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎪⎭⎫ ⎝⎛≥-⎪⎭⎫ ⎝⎛≥-⎪⎭⎫ ⎝⎛≥-⊂≥-εξξεξξεξξεξξnn m nm m mnf g g g g f f f 而()()()()()()()(),013,013=⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤≤⎪⎭⎫⎝⎛≥-=⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤≤⎪⎭⎫⎝⎛≥-M M f g P M M g f P n n n m n m ξξεξξξξεξξ所以()()()()()(),3132δεξξξξεξξ<⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥-≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤≤⎪⎭⎫ ⎝⎛≥-≤n m m n n m m g g P M M g g P I 从而有()()()()()成的任,成立,由ξξδεδεξξf f I I f f P pn n −→−<+=≥-4214.9证明随机变量序列()n ξ依概率收敛于随机变量ξ的充要条件为: ∞→→-+-n E n n ,01ξξξξ证:充分性,令()()于是有的单调上升函数,因而是故则,11)0()(,0,0)1(1)(',0,12⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+>-+-⊂>->>>+=>+=εεξξξξεξξn n n x x x f x x x f x x x x f ()∞→→-+-+≤⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+>-+-<>-n E P P n n n n n ,01111ξξξξεεεεξξξξεξξ 对任意的成立,充分性得证。
0>ε必要性,对任给的{}故存在因为令,,:,0ξξεξξωεε−→−>-=>pnn A 充分大的N,使得当于是有时有,)(εε<≥A P N n,2)(111εεξξξξξξξξξξξξεε<+≤⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-=-+-A P I E I E E n n A n n n n 由结论为真。
的任意性知,,01∞→→-+-n En n ξξξξε 4.10设随机变量n ξ按分布收敛于随机变量 ξ,又数列a a n →,b b n →,证明n n n b a +ξ也按分布收敛于b a +ξ。
证:先证明n a ξ按分布收敛于ξa 。
0=a 时为显然,不妨设0>a (0<a 时显然),若ξa ,ξ,n a ξ,n ξ的分布函数分别记作)(∙ξa F ,)(∙ξF ,)(∙n a F ξ,与)(∙n F ,则=)(x F a ξ)(a xF ξ,当x 是)(∙ξa F 的连续点时,ax是)(∙ξF 的连续点,于是有 ∞→n lim =)(x F n a ξ∞→n lim )(a x F n =∞→n lim )(axF ξ=)(x F a ξ 成立,结论为真。
由 4.12题知n ξ0)(−→−-pn a a ,再由 4.6(1)题知b b a a pn n n −→−+-ξ)(,于是由前述结论及4.11题知+=+n n n n a b a ξξn n n b a a +-ξ)(按分布收敛于b a +ξ,结论得证。
4.11设随机变量序列 n ξ按分布收敛于随机变量ξ,随机变量序列 n η 依概率收敛于常数a ,证明n ξ+n η 按分布收敛于ξ+a 。
证:记n ξξ, 的分布函数分别为()()x F x F n 和,则a +ξ的分布函数为()a F -ξ,设x 是()a x F -的连续点,则对任给的0>ε,存在0>δ,使当0<δε<'时有()()εε<--±-a x F a x F '现选取0<δεε<<21,使得21,εε+-+-a x a x 都是()∙F 的连续点,这时存在11,N n N ≥当时有()()()()εεεεεε<-----<+--+-2211a x F a x F a x F a x F对取定的时有当,存在221,N n N ≥ε ()εεη<≥-1a P n于是当()21,max N N ≥时,由(1),(2),(4)式有()()(){}()(){}()()()εεηεξεηηξεηηξηξ3.......1111+-<≥-++-<≤≥--<-++<--<-+=-<-+a x F a P a x P a a x a P a a x a P a x a P n n n n n n n n n n又因为()()[](){}()(){}22222εηεξεηεηηξεξ≥---<+<--<--+=--<a a x P a x a P a x P n n n n n n n于是由(1),(3),(4)式有()()[](){}()()()εεηεξεηεηηξηξ32222--≥≥----<≥<--<--+≥-<-+a x F a P a x P a x a P a x a P n n n n n n n n由(5),(6)两式可得()()aa x F a x a P n n n n ++<---<-+ξηξεεηξ按分布收敛于的任意性即知由,3,结论得证。