随机信号分析(常建平+李海林)习题答案.
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1-9 已知随机变量X 的分布函数为
2
0,0(),01
1,
1X x F x kx x x <⎧⎪
=≤≤⎨⎪>⎩
求:①系数k ; ②X 落在区间(0.3,0.7)内的概率; ③随机变量X 的概率密度。 解:
第①问 利用()X F x 右连续的性质 k =1
第②问
{}{}{}
()()
0.30.70.30.70.70.30.7P X P X F P X F =<<=<≤-=-
第③问 201
()()0
X X x
x d F x f x else
dx ≤<⎧==⎨
⎩
1-10已知随机变量X 的概率密度为()()
x
X f x ke
x -=-∞<<+∞(拉普拉斯分布),求:
①系数k ②X 落在区间(0,1)内的概率 ③随机变量X 的分布函数 解: 第①问 ()1
1
2
f x dx k ∞
-∞==⎰ 第②问
{}()()()21
1221x x P x X x F x F x f x dx <≤=-=⎰
随机变量X 落在区间12(,]x x 的概率12{}P x X x <≤就是曲线()y f x =下的曲边梯形的面积。
{}{}()()
1
0101011
12
P X P X f x dx
e -<<=<≤==-⎰
第③问
()102
10
2
x
x e x f x e x -⎧≤⎪⎪=⎨
⎪>⎪⎩
()00()1100
2
2111010
2
22
x
x x
x
x x x x F x f x dx
e dx x e
x e dx e dx
x e x -∞
-∞---∞=⎧⎧≤≤⎪⎪⎪⎪==⎨
⎨
⎪⎪+>->⎪⎪⎩⎩⎰
⎰⎰⎰
1-11 某繁忙的汽车站,每天有大量的汽车进出。设每辆汽车在一天内出事故的概率为0.0001,若每天有1000辆汽车进出汽车站,问汽车站出事故的次数不小于2的概率是多少?
,(01)p q λ
→∞→→∞→−−−−−−−−→
−−−−−−−−→
−−−−−−−−→n=1
n ,p 0,np=n 成立,0不成立
-分布
二项分布泊松分布
高斯分布
汽车站出事故的次数不小于2的概率
()()P(2)101k P k P k ≥=-=-= 答案
0.1
P(2)1 1.1k e -≥=-10
0.1n p ≥≤实际计算中,只需满足,二项分布就趋近于泊松分布
()np
!
k e P X k k λ
λλ-==
=
1-12 已知随机变量(,)X Y 的概率密度为
(34)0,0
(,)0x y XY ke
x y f x y -+⎧>>⎪=⎨
⎪⎩
,,其它
求:①系数k ?②(,)X Y 的分布函数?③{01,02}P X X <≤<≤?
第③问 方法一:
联合分布函数(,)XY F x y 性质:
若任意四个实数1
2
1
2
,,,a a b b ,满足
1212,a a b b ≤≤,则
121222111221{,}(,)(,)(,)(,)
XY XY XY XY P a X a b Y b F a b F a b F a b F a b <≤<≤=+--
{01,02}(1,2)(0,0)(1,0)(0,2)XY XY XY XY P X Y F F F F ⇒<≤<≤=+--
方法二:利用
(){(,)},XY D
P x y D f u v dudv
∈∈⎰⎰
)(21
0{01,02},XY P X Y f x y dxdy <≤<≤=⎰
⎰
1-13 已知随机变量(,)X Y 的概率密度为
101,(,)0x y x
f x y ⎧<<<=⎨⎩
,,其它 ①求条件概率密度(|)X f x y 和(|)Y f y x ?②判断X 和Y 是否独立?给出理由。
先求边缘概率密度()X f x 、()Y f y
注意上下限的选取
()X 2,01
,01(),00,x
x XY x x dy x f x f x y dy else else +∞--∞⎧<<<<⎧⎪===⎨⎨
⎩⎪⎩
⎰⎰, ()1
1
,01
1||(),,100
11,y Y XY y
dx
y y f y f x y dx dx y else
y else
+∞-∞
-⎧
<<⎪
-⎪
⎧===⎨
⎨-<<-<<⎩⎪⎪⎩
⎰⎰⎰
1-14 已知离散型随机变量X 的分布律为
求:①X 的分布函数31X +的分布律
1-15 已知随机变量X 服从标准高斯分布。求:①随机变量X
Y e =的概率密度?②随机变量Z X =的概率密度? 分析:①[]()'()()Y X f y h y f h y =⋅
②1122()|'()|[()]|'()|[()]Y X X f y h y f h y
h y f h y =⋅+⋅
答案:
()2
2
ln 2
2
100()()00
y z Y Z e y z f y f z else
else
-
-⎧>≥==⎩
⎩