概率论习题课05
(完整版)概率论第二版习题

习题一 1习题一1. 用集合的形式写出下列随机试验的样本空间与随机事件A :(1)掷两枚均匀骰子,观察朝上面的点数,事件A 表示“点数之和为7”;(2)记录某电话总机一分钟内接到的呼唤次数,事件A 表示“一分钟内呼唤次数不超过3次”;(3)从一批灯泡中随机抽取一只,测试它的寿命,事件A 表示“寿命在2 000到2 500小时之间”.2. 投掷三枚大小相同的均匀硬币,观察它们出现的面.(1)试写出该试验的样本空间;(2)试写出下列事件所包含的样本点:A ={至少出现一个正面},B ={出现一正、二反},C ={出现不多于一个正面};(3)如记i A ={第i 枚硬币出现正面}(i =1,2,3),试用123,,A A A 表示事件A ,B ,C .3. 袋中有10个球,分别编有号码1~10,从中任取1球,设A ={取得球的号码是偶数},B ={取得球的号码是奇数},C ={取得球的号码小于5},问下列运算表示什么事件:(1)A B U ;(2)AB ;(3)AC ;(4)AC ;(5)C A ;(6)B C U ;(7)A C -.4. 在区间]2,0[上任取一数,记112A x x ⎧⎫=<≤⎨⎬⎩⎭,1342B x x ⎧⎫=≤≤⎨⎬⎩⎭,求下列事件的表达式:(1)A B U ;(2)AB ;(3)AB ,(4)A B U .5. 用事件A ,B ,C 的运算关系式表示下列事件:(1)A 出现,B ,C 都不出现;(2)A ,B 都出现,C 不出现;(3)所有三个事件都出现;(4)三个事件中至少有一个出现;(5)三个事件都不出现;(6)不多于一个事件出现;(7)不多于二个事件出现;(8)三个事件中至少有二个出现.6. 一批产品中有合格品和废品,从中有放回地抽取三个产品,设i A 表示事件“第i 次抽到废品”,试用i A 的运算表示下列各个事件:(1)第一次、第二次中至少有一次抽到废品;(2)只有第一次抽到废品;(3)三次都抽到废品;(4)至少有一次抽到合格品;(5)只有两次抽到废品.7. 接连进行三次射击,设i A ={第i 次射击命中}(i =1,2,3),试用321,,A A A 表示下述事件:(1)A ={前两次至少有一次击中目标};(2)B ={三次射击恰好命中两次};工程数学 概率统计简明教程(第二版)2 (3)C ={三次射击至少命中两次};(4)D ={三次射击都未命中}.8. 盒中放有a 个白球b 个黑球,从中有放回地抽取r 次(每次抽一个,记录其颜色,然后放回盒中,再进行下一次抽取).记i A ={第i 次抽到白球}(i =1,2,…,r ),试用{i A }表示下述事件:(1)A ={首个白球出现在第k 次};(2)B ={抽到的r 个球同色},其中1k r ≤≤.*9. 试说明什么情况下,下列事件的关系式成立:(1)ABC =A ;(2)A B C A =U U .习题二 3习题二1. 从一批由45件正品、5件次品组成的产品中任取3件产品,求其中恰有1件次品的概率.2. 一口袋中有5个红球及2个白球.从这袋中任取一球,看过它的颜色后放回袋中,然后,再从这袋中任取一球.设每次取球时口袋中各个球被取到的可能性相同.求:(1)第一次、第二次都取到红球的概率;(2)第一次取到红球、第二次取到白球的概率;(3)两次取得的球为红、白各一的概率;(4)第二次取到红球的概率.3. 一个口袋中装有6只球,分别编上号码1~6,随机地从这个口袋中取2只球,试求:(1)最小号码是3的概率;(2)最大号码是3的概率.4. 一个盒子中装有6只晶体管,其中有2只是不合格品,现在作不放回抽样.接连取2次,每次随机地取1只,试求下列事件的概率:(1)2只都是合格品;(2)1只是合格品,一只是不合格品;(3)至少有1只是合格品.5. 从某一装配线上生产的产品中选择10件产品来检查.假定选到有缺陷的和无缺陷的产品是等可能发生的,求至少观测到一件有缺陷的产品的概率,结合“实际推断原理”解释得到的上述概率结果.6. 某人去银行取钱,可是他忘记密码的最后一位是哪个数字,他尝试从0~9这10个数字中随机地选一个,求他能在3次尝试之中解开密码的概率.7. 掷两颗骰子,求下列事件的概率:(1)点数之和为7;(2)点数之和不超过5;(3)点数之和为偶数.8. 把甲、乙、丙三名学生随机地分配到5间空置的宿舍中去,假设每间宿舍最多可住8人,试求这三名学生住在不同宿舍的概率.9. 总经理的五位秘书中有两位精通英语,今偶遇其中的三位秘书,求下列事件的概率:(1)事件A ={其中恰有一位精通英语};(2)事件B ={其中恰有两位精通英语};(3)事件C ={其中有人精通英语}.10. 甲袋中有3只白球,7只红球,15只黑球,乙袋中有10只白球,6只红球,9只黑球,现从两个袋中各取一球,求两球颜色相同的概率.11. 有一轮盘游戏,是在一个划分为10等份弧长的圆轮上旋转一个球,这些弧上依次标着0~9十个数字.球停止在那段弧对应的数字就是一轮游戏的结果.数字按下面的方式涂色:0看作非奇非偶涂为绿色,奇数涂为红色,偶数涂为黑色.事件A ={结果为奇数},事件B ={结果为涂黑色的数}.求以下事件的概率:(1))(A P ;(2))(B P ;(3)()P A B U ;(4))(AB P .12. 设一质点一定落在xOy 平面内由x 轴,y 轴及直线x +y =1所围成的三角形内,而落在这三角形内各点处的可能性相等,即落在这三角形内任何区域上的可能性与这区域的面积成正比,计算这质点落在直线x =31的左边的概率. 13. 甲、乙两艘轮船都要在某个泊位停靠6 h ,假定它们在一昼夜的时间段中随机地到达,试求这两艘船中至少有一艘在停靠泊位时必须等待的概率.工程数学 概率统计简明教程(第二版)4 14. 已知B A ⊂,4.0)(=A P ,6.0)(=B P ,求:(1))(),(B P A P ;(2)()P A B U ;(3))(AB P ;(4))(),(B A P A B P ;(5))(B A P .15. 设A ,B 是两个事件,已知P (A )=0.5,P (B )=0.7,()P A B U =0.8,试求:P (A -B )与P (B -A ).*16. 盒中装有标号为1~r 的r 个球,今随机地抽取n 个,记录其标号后放回盒中;然后再进行第二次抽取,但此时抽取m 个,同样记录其标号,这样得到球的标号记录的两个样本,求这两个样本中恰有k 个标号相同的概率.习题三 5习题三1. 已知随机事件A 的概率5.0)(=A P ,随机事件B 的概率6.0)(=B P 及条件概率8.0)(=A B P ,试求)(AB P 及)(B A P .2. 一批零件共100个,次品率为10%,每次从中任取一个零件,取出的零件不再放回去,求第三次才取得正品的概率.3. 某人有一笔资金,他投入基金的概率为0.58,购买股票的概率为0.28,两项投资都做的概率为0.19.(1)已知他已投入基金,再购买股票的概率是多少?(2)已知他已购买股票,再投入基金的概率是多少?4. 罐中有m 个白球,n 个黑球,从中随机抽取一个,若不是白球则放回盒中,再随机抽取下一个;若是白球,则不放回,直接进行第二次抽取,求第二次取得黑球的概率.5. 一个食品处理机制造商分析了很多消费者的投诉,发现他们属于以下列出的6种类型:如果收到一个消费者的投诉,已知投诉发生在保质期内,求投诉的原因是产品外观的概率.6. 给定5.0)(=A P ,3.0)(=B P ,15.0)(=AB P ,验证下面四个等式:)()(A P B A P =;)()(A P B A P =;)()(B P A B P =;)()(B P A B P =.7. 已知甲袋中装有6只红球,4只白球,乙袋中装有8只红球,6只白球.求下列事件的概率:(1)随机地取一只袋,再从该袋中随机地取一只球,该球是红球;(2)合并两只口袋,从中随机地取1只球,该球是红球.8. 设某一工厂有A ,B ,C 三间车间,它们生产同一种螺钉,每个车间的产量,分别占该厂生产螺钉总产量的25%、35%、40%,每个车间成品中次货的螺钉占该车间出产量的百分比分别为5%、4%、2%.如果从全厂总产品中抽取一件产品,(1)求抽取的产品是次品的概率;(2)已知得到的是次品,求它依次是车间A ,B ,C 生产的概率.9. 某次大型体育运动会有1 000名运动员参加,其中有100人服用了违禁药品.在使用者中,假定有90人的药物检查呈阳性,而在未使用者中也有5人检验结果显示阳性.如果一个运动员的药物检查结果是阳性,求这名运动员确实使用违禁药品的概率.10. 发报台分别以概率0.6和0.4发出信号“*”和“—”.由于通信系统受到干扰,当发出信号“*”时,收报台未必收到信号“*”,而是分别以概率0.8和0.2收到信号“*”和“—”.同样,当发出信号“—”时,收报台分别以概率0.9和0.1收到信号“—”和“*”.求:(1)收报台收到信号“*”的概率;(2)当收报台收到信号“*”时,发报台确是发出信号“*”的概率.*11. 甲袋中有4个白球6个黑球,乙袋中有4个白球2个黑球.先从甲袋中任取2球投入乙袋,然后再从乙袋中任取2球,求从乙袋中取到的2个都是黑球的概率.12. 设事件B A ,相互独立.证明:B A ,相互独立,B A ,相互独立.工程数学 概率统计简明教程(第二版)6 13. 设事件A 与B 相互独立,且p A P =)(,q B P =)(.求下列事件的概率:(),(),().P A B P A B P A B U U U14. 已知事件A 与B 相互独立,且91)(=B A P ,)()(B A P B A P =.求:)(),(B P A P . 15. 三个人独立破译一密码,他们能独立译出的概率分别为0.25,0.35,0.4,求此密码被译出的概率.16. 设六个相同的元件,如下图所示那样安置在线路中.设每个元件不通达的概率为p ,求这个装置通达的概率.假定各个元件通达、不通达是相互独立的.*17. (配对问题)房间中有n 个编号为1~n 的座位.今有n 个人(每人持有编号为1~n 的票)随机入座,求至少有一人持有的票的编号与座位号一致的概率.(提示:使用概率的性质5的推广,即对任意n 个事件12,,,n A A A L ,有1121111111()()(1)()(1)().)k k n nk k i j k i j n k k n i i n i i i n P A P A P A A P A A P A A =≤<≤=--≤<<<≤⎛⎫=-+ ⎪⎝⎭+-++-∑∑∑L LL L L U *18. (波利亚(Pólya )罐子模型)罐中有a 个白球,b 个黑球,每次从罐中随机抽取一球,观察其颜色后,连同附加的c 个同色球一起放回罐中,再进行下一次抽取.试用数学归纳法证明:第k 次取得白球的概率为a a b+(1k ≥为整数).(提示:记{}k A k =第次取得白球,使用全概率公式1111()=()()+()()k k k P A P A P A A P A P A A 及归纳假设.)19. 甲乙两人各自独立地投掷一枚均匀硬币n 次,试求:两人掷出的正面次数相等的概率.20. 假设一部机器在一天内发生故障的概率为0.2,机器发生故障时全天停止工作.若一周五个工作日里每天是否发生故障相互独立,试求一周五个工作日里发生3次故障的概率.21. 灯泡耐用时间在1 000 h 以上的概率为0.2,求:三个灯泡在使用1 000 h 以后最多只有一个坏了的概率.22. 某宾馆大楼有4部电梯,通过调查,知道在某时刻T ,各电梯正在运行的概率均为0.75,求:(1)在此时刻所有电梯都在运行的概率;(2)在此时刻恰好有一半电梯在运行的概率;(3)在此时刻至少有1台电梯在运行的概率.23. 设在三次独立试验中,事件A 在每次试验中出现的概率相同.若已知A 至少出现一次的概率等于2719,求事件A 在每次试验中出现的概率)(A P . *24. 设双胞胎中为两个男孩或两个女孩的概率分别为a 及b .今已知双胞胎中一个是男孩,求另一个也是男孩的概率.习题三725. 两射手轮流打靶,谁先进行第一次射击是等可能的.假设他们第一次的命中率分别为0.4及0.5,而以后每次射击的命中率相应递增0.05,如在第3次射击首次中靶,求是第一名射手首先进行第一次射击的概率.26. 袋中有2n-1个白球和2n个黑球,今随机(不放回)抽取n个,发现它们是同色的,求同为黑色的概率.*27. 3个外形相同但可辨别的球随机落入编号1~4的四个盒子,(1)求恰有两空盒的概率;(2)已知恰有两空盒,求有球的盒子的最小编号为2的概率.工程数学 概率统计简明教程(第二版)8 习题四1. 下列给出的数列,哪些可作为随机变量的分布律,并说明理由.(1)15i i p =(0,1,2,3,4,5)i =; (2)6)5(2i p i -=(0,1,2,3)i =; (3)251+=i p i (1,2,3,4,5)i =. 2. 试确定常数C ,使i C i X P 2)(== (0,1,2,3,4)i =成为某个随机变量X 的分布律,并求:(1)(2)P X >;(2)1522P X ⎛⎫<< ⎪⎝⎭;(3)(3)F (其中F (·)为X 的分布函数). 3. 一口袋中有6个球,在这6个球上分别标有-3,-3,1,1,1,2这样的数字.从这口袋中任取一球,设各个球被取到的可能性相同,求取得的球上标明的数字X 的分布律与分布函数.4. 一袋中有5个乒乓球,编号分别为1,2,3,4,5.从中随机地取3个,以X 表示取出的3个球中最大号码,写出X 的分布律和分布函数.5. 在相同条件下独立地进行5次射击,每次射击时击中目标的概率为0.6,求击中目标的次数X 的分布律.6. 从一批含有10件正品及3件次品的产品中一件一件地抽取产品.设每次抽取时,所面对的各件产品被抽到的可能性相等.在下列三种情形下,分别求出直到取得正品为止所需次数X 的分布律:(1)每次取出的产品立即放回这批产品中再取下一件产品;(2)每次取出的产品都不放回这批产品中;(3)每次取出一件产品后总以一件正品放回这批产品中.7. 设随机变量X ),6(~p B ,已知)5()1(===X P X P ,求p 与)2(=X P 的值.8. 一张试卷印有十道题目,每个题目都为四个选项的选择题,四个选项中只有一项是正确的.假设某位学生在做每道题时都是随机地选择,求该位学生未能答对一道题的概率以及答对9道以上(包括9道)题的概率.9. 市120接听中心在长度为t 的时间间隔内收到的紧急呼救的次数X 服从参数为0.5t 的泊松分布,而与时间间隔的起点无关(时间以小时计算):求:(1)某天中午12点至下午3点没有收到紧急呼救的概率;(2)某天中午12点至下午5点至少收到1次紧急呼救的概率.10. 某商店出售某种物品,根据以往的经验,每月销售量X 服从参数4=λ的泊松分布.问在月初进货时,要进多少才能以99%的概率充分满足顾客的需要?11. 有一汽车站有大量汽车通过,每辆汽车在一天某段时间出事故的概率为0.000 1.在某天该段时间内有1 000辆汽车通过,求事故次数不少于2的概率.12. 设鸡下蛋数X 服从参数为λ的泊松分布,但由于鸡舍是封闭的,我们只能观察到从鸡舍输出的鸡蛋.记Y 为观察到的鸡蛋数,即Y 的分布与给定>0X 的条件下X 的分布相同,今求Y 的分布律.习题四 9 (提示:()(0),1,2,.P Y k P X k X k ===>=L 对于)13. 袋中有n 把钥匙,其中只有一把能把门打开,每次抽取一把钥匙去试着开门.试在:(1)有放回抽取;(2)不放回抽取两种情况下,求首次打开门时试用钥匙次数的分布律.14. 袋中有a 个白球、b 个黑球,有放回地随机抽取,每次取1个,直到取到白球停止抽取,X 为抽取次数,求()P X n ≥.15. 据统计,某高校在2010年上海世博会上的学生志愿者有6 000名,其中女生3 500名.现从中随机抽取100名学生前往各世博地铁站作引导员,求这些学生中女生数X 的分布律.16. 设随机变量X 的密度函数为2,()0,x f x ⎧=⎨⎩0,x A <<其他,试求:(1)常数A ;(2))5.00(<<X P . 17. 设随机变量X 的密度函数为()ex f x A -=()x -∞<<+∞,求:(1)系数A ;(2))10(<<X P ;(3)X 的分布函数. 18. 证明:函数22e ,0,()0,0,xc x x f x c x -⎧⎪≥=⎨⎪<⎩(c 为正的常数)可作为一个密度函数.19. 经常往来于某两地的火车晚点的时间X (单位:min )是一个连续型随机变量,其密度函数为23(25),55,()5000,x x f x ⎧--<<⎪=⎨⎪⎩其他. X 为负值表示火车早到了.求火车至少晚点2 min 的概率.20. 设随机变量X 的分布函数为0()1(1)e x F x x -⎧=⎨-+⎩,0,,0,x x ≤>求X 的密度函数,并计算)1(≤X P 和)2(>X P .21. 设随机变量X 在(1,6)上服从均匀分布,求方程012=++Xt t 有实根的概率.22. 设随机变量X 在)1,0(上服从均匀分布,证明:对于0,0,1a b a b ≥≥+≤,()P a X b b a ≤≤=-,并解释这个结果.23. 设顾客在某银行的窗口等待服务的时间X (单位:min )是一随机变量,它服从51=λ的指数分布,其密度函数为51e ()50x f x -⎧⎪=⎨⎪⎩,0,,x >其它.某顾客在窗口等待服务,若超过10 min ,他工程数学 概率统计简明教程(第二版)10 就离开.(1)设某顾客某天去银行,求他未等到服务就离开的概率;(2)设某顾客一个月要去银行五次,求他五次中至多有一次未等到服务而离开的概率.24. 以X 表示某商店从早晨开始营业起直到第一个顾客到达的等待时间(单位:min ),X 的分布函数是0.21e ,0,()0,x x F x -⎧->=⎨⎩其他. 求:(1)X 的密度函数;(2)P (至多等待2 min );(3)P (至少等待4 min );(4)P (等待2 min 至4 min 之间);(5)P (等待至多2 min 或至少4 min ).25. 设随机变量X 的分布函数为()arctan ()F x A B x x =+-∞<<+∞,求:(1)常数A ,B ;(2)(1)P X <;(3)随机变量X 的密度函数.26. 设随机变量X 服从)1,0(N ,借助于标准正态分布的分布函数表计算:(1))2.2(<X P ;(2))76.1(>X P ;(3))78.0(-<X P ;(4))55.1(<X P ;(5))5.2(>X P ;(6)确定a ,使得99.0)(=<a X P .27. 设随机变量X 服从)16,1(-N ,借助于标准正态分布的分布函数表计算:(1))44.2(<X P ;(2))5.1(->X P ;(3))8.2(-<X P ;(4))4(<X P ;(5))25(<<-X P ;(6))11(>-X P ;(7)确定a ,使得)()(a X P a X P <=>.28. 设随机变量X 服从正态分布2(,)N μσ,且二次方程240t t X ++=无实根的概率为12,求μ的值. 29. 某厂生产的滚珠直径X 服从正态分布)01.0,05.2(N ,合格品的规格规定直径为2.02±,求滚珠的合格率.30. 某人上班路上所需的时间)100,30(~N X (单位:min ),已知上班时间是8:30.他每天7:50分出门,求:(1)某天迟到的概率;(2)一周(以5天计)最多迟到一次的概率.习题五11习题五1. 二维随机变量),(Y X 只能取下列数组中的值:(0,0),(-1,1),11,3⎛⎫- ⎪⎝⎭,(2,0),且取这些组值的概率依次为125,121,31,61.求这二维随机变量的分布律,并写出关于X 及关于Y 的边缘分布律.2. 一口袋中有四个球,它们依次标有数字1,2,2,3.从这袋中任取一球后,不放回袋中,再从袋中任取一球.设每次取球时,袋中每个球被取到的可能性相同.以Y X ,分别记第一、二次取得的球上标有的数字,求),(Y X 的分布律及)(Y X P =.*3. 从3名数据处理经理、2名高级系统分析师和2名质量控制工程师中随机挑选4人组成一个委员会,研究某项目的可行性.设X 表示从委员会选出来的数据处理人数,Y 表示选出来的高级系统分析师的人数,求:(1)X 与Y 的联合分布律;(2)()P X Y ≥.*4. 盒中有4个红球4个黑球,不放回抽取4次,每次取1个,X ={前2次抽中红球数},Y ={4次共抽中红球数},求(1)二维随机变量),(Y X 的联合分布律:(2)给定1X =,Y 的条件分布律.5. 箱子中装有10件产品,其中2件是次品,每次从箱子中任取一件产品,共取2次.定义随机变量Y X ,如下:⎩⎨⎧=10X ,,若第一次取出正品,若第一次取出次品,⎩⎨⎧=10Y ,,若第二次取出正品,若第二次取出次品,分别就下面两种情况(1)放回抽样,(2)不放回抽样.求:(1)二维随机变量),(Y X 的联合分布律; (2)关于X 及关于Y 的边缘分布律;(3)X 与Y 是否独立,为什么?6. 设二维随机变量),(Y X的联合密度函数为01,01,(,)0,x y f x y <<<<=⎩其他.求:(1)关于X 及关于Y 的边缘密度函数;(2)110,022P X Y ⎛⎫≤≤≤≤ ⎪⎝⎭. 7. 设二维随机变量),(Y X 服从在区域D 上的均匀分布,其中区域D 为x 轴,y 轴及直线y =2x +1围成的三角形区域.求:(1)),(Y X 的联合密度函数;(2)110,044P X Y ⎛⎫-<<<< ⎪⎝⎭;(3)关于X 及关于Y 的边缘密度函数;(4)X 与Y 是否独立,为什么?8. 设二维随机变量),(Y X 服从在区域D 上的均匀分布,其中D 为由直线x +y =1,x +y =-1,工程数学 概率统计简明教程(第二版)12x -y =1,x -y =-1围成的区域.求:(1)关于X 及关于Y 的边缘密度函数;(2)()P X Y ≤;(3)X 与Y 是否独立,为什么?9. 设随机变量X ,Y 是相互独立且分别具有下列分布律:写出表示),(Y X 的联合分布律.10. 设进入邮局的人数服从参数为λ的泊松分布,每一个进入邮局的人是男性的概率为p (0<p <1),X 为进入邮局的男性人数,Y 为女性人数,求:(1)关于X 及关于Y 的边缘分布律;(2)X 与Y 是否独立,为什么?11. 设X 与Y 是相互独立的随机变量,X 服从[0,0.2]上的均匀分布,Y 服从参数为5的指数分布,求:),(Y X 的联合密度函数及)(Y X P ≥.12. 设二维随机变量),(Y X 的联合密度函数为(34)e (,)0x y k f x y -+⎧=⎨⎩,0,0,x y >>其他,求:(1)系数k ;(2))20,10(≤≤≤≤Y X P ;(3)证明X 与Y 相互独立.13. 已知二维随机变量),(Y X 的联合密度函数为⎩⎨⎧-=0)1(),(y x k y x f ,01,0,x y x <<<<其他,,(1)求常数k ;(2)分别求关于X 及关于Y 的边缘密度函数;(3)X 与Y 是否独立?为什么.14. 设随机变量X 与Y 的联合分布律为:且53)01(===X Y P ,求:(1)常数a ,b 的值;(2)当a ,b 取(1)中的值时,X 与Y 是否独立,为什么?*15. 对于第2题中的二维随机变量),(Y X 的分布,求当2=Y 时X 的条件分布律.习题五13*16. 对于第7题中的二维随机变量),(Y X 的分布,求:(1)1110442P X Y ⎛⎫-<<<< ⎪⎝⎭;(2)当102X x x ⎛⎫=-<< ⎪⎝⎭时Y 的条件密度函数()Y X f y x . *17. 设二维连续型随机变量),(Y X ,证明:对任何x ,有()()()d ,Y P X x P X x Y y f y y +∞-∞≤=≤=⎰其中()Y f g 为Y 的边缘密度函数.工程数学 概率统计简明教程(第二版)14习题六1. 设随机变量X 的分布律为求出:(1)2+X ;(2)1+-X ;(3)2X 的分布律.2. 设随机变量X 服从参数1=λ的泊松分布,记随机变量⎩⎨⎧=10Y ,11.X X ≤>若,若试求随机变量Y 的分布律.3. 设随机变量X 的分布密度为⎩⎨⎧=02)(x x f ,01,,x <<其他,求出以下随机变量的密度函数:(1)X 2;(2)1+-X ;(3)2X .4. 对圆片直径进行测量.测量值X 服从)6,5(上的均匀分布,求圆片面积Y 的密度函数.5. 设随机变量X 服从正态分布),(10N ,试求随机变量函数2Y X =的密度函数)(y f Y .6. 设随机变量X 服从参数1=λ的指数分布,求随机变量函数e X Y =的密度函数)(y f Y .7. 设随机变量X 服从)1,0(N ,证明:a X +σ服从),(2σa N ,其中σ,a 为两个常数且0>σ.8. 设随机变量X 在区间]2,1[-上服从均匀分布,随机变量⎪⎩⎪⎨⎧-=101Y 0,0,0.X X X >=<,若,若,若试求随机变量函数Y 的分布律.9. 设二维随机变量),(Y X 的分布律:习题六15求以下随机变量的分布律:(1)Y X +;(2)Y X -;(3)X 2;(4)XY . 10. 设随机变量X ,Y 相互独立,且11,4X B ⎛⎫ ⎪⎝⎭:,11,4Y B ⎛⎫⎪⎝⎭:, (1)记随机变量Y X Z +=,求Z 的分布律;(2)记随机变量X U 2=,求U 的分布律.从而证实:即使X ,Y 服从同样的分布,Y X +与X 2的分布并不一定相同.*11. 设随机变量X 服从参数为λ的泊松分布,给定X k =,Y 的条件分布为参数为k ,p 的二项分布(0<p <1,k 为非负整数).求:(1)Y 的分布律;(2)X -Y 的分布律;(3)证明:Y 与X -Y 相互独立. (提示:()()(),0,1,.k yP Y y P Y y X k P X k y +∞=======∑L )12. 设二维随机变量X ,Y 的联合分布律为:求:(1)max(,)U X Y =的分布律; (2)),min(Y X V =的分布律; (3)(,)U V 的联合分布律.13. 设二维随机变量()Y X ,服从在D上的均匀分布,其中D为直线0,0==y x ,2,2==y x 所围成的区域,求X Y -的分布函数及密度函数.*14. 设随机变量X ,Y 相互独立,且有相同的分布(0,1)N ,U X Y =-,V X Y =-,求:(1)U 的密度函数;(2)V 的密度函数.15. 设二维随机变量,X Y 的分布密度为),(y x f ,用函数f 表达随机变量Y X +的密度函数.16. 设随机变量2~(,)X N a σ,2~(,)Y N b τ,且X ,Y 相互独立,Z X Y =+,求Z X x =的条件分布密度函数.17. 用于计算机接线柱上的保险丝寿命服从参数2.0=λ的指数分布.每个接线柱要求两个这样的保险丝,这两个保险丝有独立的寿命X 与Y .(1)其中一个充当备用件,仅当第一个保险丝失效时投入使用.求总的有效寿命Z =X +Y 的密度函数.(2)若这两个保险丝同时工程数学 概率统计简明教程(第二版)16独立使用,则求有效寿命max(,)U X Y =的密度函数.18. 设随机变量X ,Y 相互独立,且都服从区间(0,1)上的均匀分布,记Z 是以X ,Y 为边长的矩形的面积,求Z 的密度函数.*19. 设随机变量X ,Y 相互独立,且都服从区间(0,1)上的均匀分布,求X Z Y=的密度函数.(提示:使用1()()()()d ()d Z Y F z P Z z P Z z Y y f y y P X yz y =≤=≤==≤⎰⎰,其中用到X 与Y 的独立性.)习题十二23习题七1. 设随机变量X 的分布律为求:(1)()E X ;(2))1(+-X E ;(3))(2X E ;(4)()D X .2. 设随机变量X 服从参数为λ的泊松分布(0>λ),且已知((2)(3))2E X X --=,求λ的值.3. 设X 表示10次独立重复射击命中目标的次数,每次射中目标的概率为0.4,试求2X 的数学期望2()E X .4. 国际市场每年对我国某种出口商品的需求量X 是一个随机变量.它在[2 000,4 000](单位:吨)上服从均匀分布.若每售出一吨,可得外汇3万美元,若销售不出而积压,则每吨需保养费1万美元.问应组织多少货源,才能使平均收益最大?5. 一台设备由三大部件构成,在设备运转过程中各部件需要调整的概率相应为0.1,0.2,0.3.假设各部件的状态相互独立,以X 表示同时需要调整的部件数,试求X 的数学期望()E X 和方差()D X .6. 设随机变量X 有分布律:1()(1,2,),k k p P X k pq k -====L其中01,1p q p <<=-,称X 服从具有参数p 的几何分布,求()E X 和()D X .(提示:由幂级数逐项求导的性质可知211011k kk k kq q q ∞∞-=='⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭∑∑,21(1)k k k k q∞-=-=∑3012)11k k q q q q ∞=''''⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭∑ 7. 设随机变量X 的密度函数为1()e 2x f x -=,求:(1)()E X ;(2))(2X E 的值.8. 某商店经销商品的利润率X 的密度函数为)(x f 2(1)0,x -⎧=⎨⎩,01,x <<其他,求()E X ,()D X .9. 设随机变量X 服从参数为λ的泊松分布,求1(1)E X -+.工程数学 概率统计简明教程(第二版)2410. 设随机变量X 服从参数为p 的几何分布,0M >为整数,max(,)Y X M =,求()E Y . *11. 设随机变量X 有分布律:(),0,1,2,,k M N M k n k p P X k k n M N n -⎛⎫⎛⎫⎪⎪-⎝⎭⎝⎭====∧⎛⎫ ⎪⎝⎭L ,其中min(,)n M n M ∧=. 12(1):.12(1)n n n n n n m m m m m m ⎛--⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫-== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭提示使用*12. 将已写好n 封信的信纸随机地装入已写好的n 个收信人的对应地址的信封,若有一封信的信纸的收信人与信封一致时,称之为有一个配对.今X 为n 封已随机装好的信的配对数,求(),()E X D X .111111,:(1,2,,),,(),()0,cov(,),()=()2cov(,).n i i i i j i n n ni j i j i=1i j j i X i n X X E X E X X X X D X D X X X =-==+⎛⎧=== ⎨ ⎩⎝⎫+⎪⎭∑∑∑∑L 第封信配对,提示记有先求其他及使用公式13. 设随机变量X 的概率密度为1e ,0,()0,0,x x f x x -⎧>=⎨≤⎩求()E X ,)2(X E ,2(e )X E X -+,()D X .14. 设随机向量),(Y X 的联合分布律为:求,(),(),(2),(3),(),(),cov(,),.X Y E X E Y E X Y E XY D X D Y X Y ρ-15. 盒中有3个白球和2个黑球,从中随机抽取2个,X ,Y 分别是抽到的2个球中的白球数和黑球数,求X 与Y 之间的相关系数Y X ,ρ.16. 设随机变量Y X ,相互独立,它们的密度函数分别为22e ()0x X f x -⎧=⎨⎩,0,,0,x x >≤44e ()0y Y f y -⎧=⎨⎩,0,,0,y y >≤求)(Y X D +.*17. 设随机变量1,,n X X L 独立,具有公共的(0,1)上的均匀分布,令1min ,i i nY X ≤≤=求(),()E Y D Y .习题十二25*18. 设随机变量X 有密度函数1e ,0,()()0,xx x f x ααλλα--⎧>⎪=Γ⎨⎪⎩其他λα>>(0,0为常数),则称X 服从具有参数αλ(,)的伽玛分布,记为~X αλΓ(,),其中10()e d y y y αα∞--Γ⎰=.有性质:对任意实数x ,有(1)()x x x Γ+=Γ,特别对正整数n 有(1)!n n Γ+=.今设1~(,)Y αλΓ,2~(,)Z αλΓ,且Y 与Z 相互独立,ZW Y=,求()E W 1:()().Z E W E E Z E Y Y ⎛⎫⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭提示使用独立性,有 *19. 设随机变量X 服从参数为(a ,b )的贝搭分布,即有密度11()(1),01,()()()0,a b a b x x x a b f x --Γ+⎧-<<⎪ΓΓ=⎨⎪⎩其他,求(),()E X D X .[提示:已知贝搭函数1110:(,)(1)d ,.t t t αβαββαββαβαβ--⎛⎫ΓΓ=- ⎪Γ⎝⎭⎰()()提示已知贝搭函数有关系式(,)=(+) 20. 验证:当),(Y X 为二维连续型随机变量时,按公式()(,)d d E X xf x y y x +∞+∞-∞-∞=⎰⎰及按公式()()d E X xf x x +∞-∞=⎰算得的()E X 值相等.这里,),(y x f ,)(x f 依次表示X Y X ),,(的分布密度,即证明:()(,)d d E X xf x y y x +∞+∞-∞-∞=⎰⎰()d xf x x +∞-∞=⎰21. 设二维随机变量),(Y X 服从在A 上的均匀分布,其中A 为x 轴,y 轴及直线x +y +1=0所围成的区域,求:(1)()E X ;(2))23(Y X E +-;(3))(XY E 的值.22. 设随机变量),(Y X 的联合密度函数为212,01,(,)0,y y x f x y ⎧≤≤≤=⎨⎩其他.求()E X ,()E Y , ()E XY ,22()E X Y +,()D X ,()D Y .23. 设随机变量Y X ,相互独立,且()()1E X E Y ==,()2D X =,()3D Y =.求:(1)22(),()E X E Y ;(2))(XY D .24. 袋中有2n个外形完全相同的球,其中n k ⎛⎫⎪⎝⎭个标有数字k (k =0,1,…,n ),从中不放回抽取m 次(每次取1个),以X 表示取到的m 个球上的数字之和,求E (X ).。
概率论与数理统计》课后习题习题详解第五章

习题解答习题5.11.设样本值如下:15, 20, 32, 26, 37, 18, 19, 43计算样本均值、样本方差、2阶样本矩及2阶样本中心矩.解 由样本均值的计算公式,有()8111152032263718194326.2588i i x x ===⨯+++++++=∑由样本方差的计算公式,有()28211102.2181i i s x x==-=-∑由2阶样本矩的计算公式,有82211778.58i i a x ===∑由2阶样本中心矩的计算公式,有()2821189.448i i b x x==-=∑2. 设总体~(12,4)X N ,125(,,,)X X X 是来自总体X 的样本,求概率12345{m a x (,,,,)12}P X X X X X >. 解 12345{m a x (,,,,)12}P X X X X X > []551311(0) 1()232=-Φ=-=3. 设总体X ~ P (λ),X 是容量为n 的样本的均值,求 ()E X 和 ()D X . 解 因总体X ~ P (λ),故有(),()E X D X λλ==,于是()()E X E X λ==()()D X D X n nλ== 4. 某保险公司记录的6n =起火灾事故的损失数据如下(单位:万元):1.86, 0.75, 3.21,2.45, 1.98, 4.12. 求该样本的经验分布函数.解 将样本观测值排序可得:0.751.86 1.982.453.21<<<<< 则经验分布函数为60, 0.751, 0.75 1.8661, 1.86 1.9831(), 1.98 2.4522, 2.45 3.2135, 3.21 4.1261, 4.12x x x F x x x x x <⎧⎪⎪≤<⎪⎪≤<⎪⎪⎪=≤<⎨⎪⎪≤<⎪⎪⎪≤<⎪⎪≥⎩5.求标准正态分布的上侧0.01分位数和上侧0.48分位数 .解 由题知,X ~ (0,1)N ,求X 的上侧α分位数. 即求u α使满足{}P X u αα>=得{}1P X u αα≤=-即()1u ααΦ=-取0.01α=,查标准正态分布表得上侧0.01分位数为0.012.33u u α==取0.48α=,查标准正态分布表得上侧0.48分位数为0.480.05u u α==习题5.21.设总体~(8,36)X N ,129(,,,)X X X 是取自总体X 的样本,X 是样本均值,求{|7|2}P X -< .解 因~(8,36)X N ,且样本容量9n =,故36~(8,), ~(8,4)9X N X N 即 ,于是 9858{|7|2}{59}()()22P X P X ---<=<<=Φ-Φ (0.5)( 1.5)(0.5)(1.5)10.69150.933210.6247=Φ-Φ-=Φ+Φ-=+-=2.设 2~(9)X χ ,求λ使其满足()0.95P X λ<=解 由()0.95P X λ<=,得()0.05P X λ≥=,因为2~(9)X χ,所以查表可得20.05(9)16.919λχ==3. 设总体~(0,1X N ,1210(,,,)X X X 是取自总体X 的样本,求2221210()E X X X +++ 及2221210()D X X X +++ .解 由总体~(0,1)X N 可知~(0,1) (1,2,,10)i X N i = ,且1210,,,X X X 相互独立,于是22221210()~(10)X X X χ+++故有2221210()10E X X X +++= 2221210()21020D X X X +++=⨯=4. 设总体X ~ N (20 ,3),从中独立地抽取容量分别为10和15的两个样本,求它们的样本均值之差的绝对值大于0.3的概率.解 设这两个样本分别为1210,,,X X X 和1215,,,Y Y Y , 则对样本均值有101110i i X X ==∑ ~15131(20,),1015i i N Y Y ==∑~3(20,)15N依定理 X Y -~1(0,)2N ,所以{}0.3P X Y P ⎫->=>1P ⎫=-≤1=-ΦΦ(1210.6744⎡⎤=-Φ-=⎢⎥⎣⎦(查标准正态分布表可得)5.设X ~ t (12) ,(1) 求 a 使得()0.05P X a <=;(2)求 b 使得()0.99P X b >= 解 (1)由()0.05P X a <=利用t 分布的对称性可得()0.05P X a >-=,查表可得0.05(12) 1.7823 1.7823a t a -==⇒=-(2)由()0.99P X b >=得()0.01P X b ≤=,又由t 分布的对称性可得()0.01P X b >-=于是0.01(12) 2.6810 2.6810b t b -==⇒=-6.设~(8,12)X F ,求 λ 使得()0.01P X λ<=.解 由()0.01P X λ<= 得 ()0.99P X λ>=,于是查表可得0.990.0111(8,12)0.176(12,8) 5.67f f λ====习题5.31.设总体X ~ N (μ ,4),(X 1 ,X 2 ,… ,X 16)为其样本,2S 为样本方差,求: (1) P ()666.62<S ; (2) P ()865.4279.22<<S . 解 因为()221n S σ-~()21n χ-所以本题中2154S ~()215χ 则 (1) {}(){}22215156.666 6.6661524.997544P S P S P χ⎧⎫<=<⨯=<⎨⎬⎩⎭(){}211524.997510.050.95P χ=-≥=-=(2) {}221515152.279 4.865 2.279 4.865444P S P S ⎧⎫<<=⨯<<⨯⎨⎬⎩⎭(){}28.546251518.24375P χ=<<(){}(){}22158.546251518.24375P P χχ=>-≥0.900.250.6=-= 2. 总体2~(0,)X N σ,1225(,,,)X X X 是总体X 的样本,2X S 和分别是样本均值和样本方差,求λ,使5()0.99XP Sλ<=. 解 根据抽样分布定理知5~(24)X Xt S = 又由5()0.99XP Sλ<=得 5()0.01XP Sλ>= 故查表可得0.01(24) 2.4922t λ==3.设总体X ~ N (30 ,64),为使样本均值大于28的概率不小于0.9 ,样本容量n 至少应是多少?解 因为X ~(30,64)N , 所以样本均值X .~64(30,)N n因此X ()0,1N , 故{}{}28128P X P X >=-≤1X P ⎧⎫=-≤1⎛=-Φ ⎝0.9=Φ≥1.29≥,解得 27n ≥,所以n 至少应取27.*4.设总体X ~ N )16(1,μ 与总体Y ~ N )36(2,μ 相互独立,(X 1 ,X 2 ,… ,X 13)和(Y 1 ,Y 2 ,… ,Y 10)分别为来自总体X 和总体Y 的样本.试求两总体样本方差之比落入区间(0.159 ,1.058)内的概率.解 因为()221n S σ-~()21n χ-,所以本题中211216S ~()222912,36S χ~()29χ又因为21212222121291694936S S F S S ==~()12,9F从而221122229990.159 1.0580.159 1.058444S S P P S S ⎧⎫⎧⎫<<=⨯<<⨯⎨⎬⎨⎬⎩⎭⎩⎭(){}0.3577512,92.3805P F =<< 0.85=(查F 分布表*5. 设从两个正态总体~(4,1)~(6,1)X N Y N 和中分别独立地抽取两个样本1219(,,,)X X X 和1216(,,,)Y Y Y ,样本方差分别为2212S S 和.求λ,使2122()0.05S P S λ<=.解 根据抽样分布定理可知2122~(18,15)S F S 又由2122()0.05S P S λ<=可得2122()0.95S P S λ>=,于是查表可得0.950.0511(18,15)0.44(15,18) 2.27f f λ====*6.设总体X 与总体Y 相互独立,且都服从正态分布N (0 ,9),(X 1 ,X 2 ,… ,X 9)和(Y 1 ,Y 2 ,… ,Y 9)分别为来自总体X 和Y 的样本.试证明统计量T =∑∑==91291i ii iYX服从自由度为9的t 分布.证明 由正态分布的性质及样本的独立性知91ii X=∑~2(0,9)N得9119i i X =∑~(0,1)N 又因为i Y ~(0,9) (1,2,,9)N i =所以()22222291212913339Y Y Y Y Y Y ⎛⎫⎛⎫⎛⎫+++=+++ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭ ~()29χ 由于两个总体X 和Y 是相互独立的,所以其相应的样本也是相互独立的,故 9119i i X =∑与92119i i Y =∑也相互独立,于是由t 分布的定义知991ii XX T ==∑∑ ~ ()9t综合练习五一、填空题1.设总体X 的一组样本观测值为1.4 ,2.3 ,1.8 ,3.4 ,2.7则样本均值 x= ( 2.32 ) ,样本方差 2s = ( 0.607 ) .2.设总体X 服从正态分布N (2 ,5),(X 1 ,X 2 ,… ,X 10)为其样本,则样本均值X 的分布为 ( 122N ⎛⎫⎪⎝⎭, ).3.设总体X 服从具有n 个自由度的2χ 分布,(X 1 ,X 2 ,… ,X n )为其样本,X为样本均值,则有 ()( )E X n = ,()( 2 )D X = .4.设总体X ~ N (μ ,2σ),(X 1 ,X 2 ,… ,X n )为其样本,X 、2S 分别为样本均值和样本方差,则有 X ~( 2N n σμ⎛⎫ ⎪⎝⎭, ),22)1(σS n - ~( 2(1)n χ- ),nSX μ- ~( t (n - 1) ).5.设总体X ~ N (1 ,4),(X 1 ,X 2 ,… ,X 5)为其样本,令T = 2543221)2()(X X X b X X a --+-则当a = (81 ) 、1()24b =时有T ~ 2χ(2) . 二、选择题1.设总体X ~ N (μ ,1),其中 μ 为未知参数,若(X 1 ,X 2 ,… ,X n )为来自总体X 的样本,则下列样本函数中( (b ) ) 不是统计量.(a )∑=ni i X1;(b )∑=-ni iX12)(μ ;(c) X 1 X 2 … X n ; (d )∑=ni i X12.2.设总体X ~ N (2 ,4),(X 1 ,X 2 ,… ,X 9)为其样本,X 为样本均值,则下列统计量中服从标准正态分布的是( (c ) ).(a ) X ; (b))2(43-X ; (c ))2(23-X ; (d ) )2(29-X . 3.设总体X ~ N (0 ,1),(X 1 ,X 2 ,… ,X 5)为其样本,令T = 2543221)(2)(3X X X X X +++则有T ~ ( (b ) ) .(a ) t (5) ; (b ) F (1 ,1) ; (c ) F (2 ,3) ; (d ) F (3 ,2) . 4.设总体X ~ N ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛410,,(X 1 ,X 2 ,… ,X 5)为其样本,令T=则有T ~( (d ) ).(a ) t (1) ; (b ) t (2) ; (c ) t (3) ; (d ) t (4) . 5.设总体X ~ N (0 ,1),(X 1 ,X 2 ,… ,X n )为其样本,X 、2S 分别是样本均值和样本标准差,则 ( (c ) ) .(a ) n X ~ N (0 ,1): (b ) X ~ N (0 ,1); (c )∑=ni i X 12 ~ 2χ(n ) ; (d )SX~ t (n - 1) . 6.设随机变量X 和Y 都服从标准正态分布,则 ( (c ) ) .(a ) Y X + 服从正态分布; (b ) 22Y X + 服从 2χ 分布;(c ) 2X 和 2Y 都服从 2χ 分布; (d )22Y X 服从F 分布.三、解答题1.设总体~(2,16)X N ,12(,,,)n X X X 是总体X 的样本,令2211ni i A X n ==∑,求2A 的数学期望2()E A .解 因为~(2,16)X N ,所以~(2,16) (1,2,,)i X N i n = ,则有 22()()()16420i i i E X D X E X =+=+= 于是22111()()2020n i i E A E X n n n===⨯⨯=∑2.设总体~(15,9),X N ,129(,,,)X X X 是总体X 的样本,X 是样本均值,.求常数c ,使()0.95.P X c ≤=解 根据抽样分布定理可知~(15,1)X N 又由()0.95P X c ≤=可得15()()0.951c P X c -≤=Φ= 查表可得15 1.645c -=,于是得16.645c =3.设一组数据20.5,15.5,30.2,20.5,18.6, 21.3,18.6,23.4来自于总体,X 求经验分布函数.解 将样本观测值排序可得:15.518.618.620.520.521.32<=<=<<< 则由定义可得经验分布函数为80, 15.51, 15.518.683, 18.620.585(), 20.521.386, 21.323.487, 23.430.081, 30.2x x x F x x x x x ≤⎧⎪⎪≤<⎪⎪≤<⎪⎪⎪=≤<⎨⎪⎪≤<⎪⎪⎪≤<⎪⎪≥⎩4.设总体X ~ N (0 ,4),(X 1 ,X 2 ,… ,X 9)为其样本.求系数a 、b 、c ,使得T = 298762543221)()()(X X X X c X X X b X X a ++++++++服从 2χ 分布,并求其自由度.解 由于129,,,X X X 相互独立且来自总体X ~(0,4)N ,则由正态分布的线性运算性质有12X X +~(0,8)N ,345X X X ++~(0,12)N ,6789X X X X +++~(0,16)N于是,由2χ分布与正态分布的关系,有()()()22212345678981216X X X X X X X X X T ++++++=++ 服从2χ(3)分布,因此111,,81216a b c ===,自由度为3。
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第五章习题参考答案

(2)上班所需时间在半小时以内有 25 + 60 + 85 = 170 人. 5. 40 种刊物的月发行量(单位:百册)如下: 5954 5022 14667 6582 6870 1840 2662 4508 1208 3852 618 3008 1268 1978 7963 2048 3077 993 353 14263 1714 11127 6926 2047 714 5923 6006 14267 1697 13876 4001 2280 1223 12579 13588 7315 4538 13304 1615 8612 (1)建立该批数据的频数分布表,取组距为 1700(百册) ; (2)画出直方图. 解: (1)最大观测值为 353,最小观测值为 14667,则组距为 d = 1700, 区间端点可取为 0,1700,3400,5100,6800,8500,10200,11900,13600,15300, 频率分布表为 组序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 合计 (2)作图略.
1091 1572 775 1044 738
3. 假若某地区 30 名 2000 年某专业毕业生实习期满后的月薪数据如下: 909 1086 1120 999 1320 1071 1081 1130 1336 967 825 914 992 1232 950 1203 1025 1096 808 1224 871 1164 971 950 866 (1)构造该批数据的频率分布表(分 6 组) ; (2)画出直方图. 解: (1)最大观测值为 1572,最小观测值为 738,则组距为 d =
样本的分布为 p ( x1 , x2 , L , xn ) = λ eλ x1 ⋅ λ eλ x2 L λ eλ xn = λ n e
概率论第五章习题解答课后习题答案

第五章习题解答1、据以往的经验,某种电器元件的寿命服从均值为100h 的指数分布,现随机地取16只,设它们的寿命是相互独立的,求这16只元件的寿命的总和1920h 的概率。
解 设这16只元件的寿命为i X ,1,2,,16i =,则161i i X X ==∑,因为()100i E X μθ===,22()10000i D X σθ===于是随机变量161616001600400iiXn XX Z μ-⨯--===∑∑近似的服从(0,1)N160019201600{1920}{}400400X P X P -->=>1600{0.8}400X P -=>16001{0.8}400X P -=-<1(0.8)=-Φ=10.78810.2119=-=.2\(1)一保险公司有10000个汽车保险投保人,每个投保人索赔金额的数学期望为280美元,标准差为800美元,求索赔总金额不超过2700000美元的概率; (2)一公司有50张签约保险单,每张保险单的索赔金额为i X ,1,2,,50i =(以千美元计)服从韦布尔分布,均值()5i E X =,方差()6i D X =求50张保险单索赔的合计总金额大于300的概率。
解 (1)设每个投保人索赔金额为i X ,1,2,,10000i =,则索赔总金额为100001ii X X==∑又 ()280i E X =,2()800i D X =,所以, 索赔总金额不超过2700000美元的概率{2700000}1`{270000}P X P X >=-≤10000128010000270000028000001{}80010080000ii XP =-⨯-=-≤⨯∑1000012800000101{}800008ii XP =-=-≤-∑ 10000128000001{1.25}80000ii XP =-=-≤-∑近似的服从(0,1)N即 {2700000}1( 1.25)P X >=-Φ-(1.25)0.8944=Φ= (2){300}1{300}P X P X >=-≤505051iXP -⨯=-≤∑505051iXP -⨯=-≤∑505051 2.89}iXP -⨯=-≤∑1(2.89)=-Φ10.99810.0019=-=3、计算器在进行加法时,将每个加数舍入最靠近它的整数,设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)最多可有几个数相加,使得误差总和的绝对值小于10的概率不小于0.90? 解 设每个加数的舍入误差为i X ,1,2,,1500i =,由题设知i X 相互独立同分布,且在(-0.5,0.5)上服从均匀分布,从而0.50.5()02i E X -+==,2(0.50.5)1()1212i D X +== (1)、记15001i i X X ==∑,=(0,1)N ,从而 {||15}1{||15}P X P X >=-≤1{1515}P X =--≤≤1P =-≤≤1[(=-Φ-Φ2(1=-Φ2(1(1.34))=-Φ2(10.9099)0.1802=-=。
概率论第五章习题解答

概率论第五章习题解答第一篇:概率论第五章习题解答第五章习题解答1.设随机变量X的方差为2,则根据车比雪夫不等式有估计P{X-E(X)≥2}≤ 1/2.P{X-E(X)≥2}≤D(X)22=122.随机变量X和Y的数学期望分别为-2和2,方差分别为1和4,相关系数为-0.5,则根据车比雪夫不等式有估计P{X+Y≥6}≤1/12.P{X+Y≥6}=P{(X+Y)-[E(X)+E(Y)]≥6}≤D(X)62=1123.电站供应一万户用电.设用电高峰时,每户用电的概率为0.9,利用中心极限定理,(1)计算同时用电的户数在9030户以上的概率;(2)若每户用电200 w,电站至少应具有多大发电量才能以0.95的概率保证供电?解:⑴ 设X表示用电户数,则X~B(10000,0.9),n=10000,p=0.9,np=9000,npq=900由中心定理得X~N(9000,900)近似P{X>9030}=1-P{X≤9030}⎧X-90009030-9000⎫=1-P⎨≤⎬900900⎩⎭=1-Φ(1)=1-0.8413=0.1587⑵ 设发电量为Y,依题意P{200X≤Y}=0.95⎧X-9000Y-9000⎫⎪⎪200即 P⎨≤⎬=0.95900900⎪⎪⎩⎭-9000200Φ()=0.95900Y-9000200≈1.65900Y=1809900 4.某车间有150台同类型的机器,每台机器出现故障的概率都是0.02,设各台机器的工作是相互独立的,求机器出现故障的台数不少于2的概率.解:设X表示机器出故障的台数,则X:B(150,0.02)Ynp=3,npq=2.94 由中心定理得X~N(3,2.94)近似P{X≥2}=1-P{X<2}2-3⎫⎧X-3=1-P⎨<⎬2.942.94⎩⎭=1-P{X<-0.58 32}=Φ(0.5832)=0.7201 5.用一种对某种疾病的治愈率为80%的新药给100个患该病的病人同时服用,求治愈人数不少于90的概率.解:设X表示治愈人数,则X:B(100,0.8)其中n=100,p=0.8,np=80,npq=16P{X≥90}=1-P{X<90}⎧X-8090-80⎫=1-P⎨<⎬1616⎩⎭=1-Φ(2.5)=0.0062 6.设某集成电路出厂时一级品率为0.7,装配一台仪器需要100只一级品集成电路,问购置多少只才能以99.9%的概率保证装该仪器是够用(不能因一级品不够而影响工作).解:设购置n台,其中一级品数为X,X:B(n,0.7)p=0.7,np=0.7n,npq=0.21nP{X≥100}=1-P{X<100}⎧X-0.7n100-0.7n⎫=1-P⎨<⎬0.21n0.21n⎩⎭10 0-0.7n=1-Φ()0.21n=0.999故Φ(-100-0.7n0.21n)=0.999有-100-0.7n0.21n=3.1⇒n=121(舍)或n=1707.分别用切比雪夫不等式与隶莫弗—拉普拉斯中心极限定理确定:当掷一枚硬币时,需要掷多少次才能保证出现正面的频率在0.4~0.6之间的概率不小于90%.解:设掷n次,其中正面出现的次数为X,X:B(n,p),p=⑴由切贝雪夫不等式,要使得P⎨0.4<12⎧⎩X⎫<0.6⎬≥0.9成立n⎭D(X)X⎧X⎫⎧XX⎫25⎧⎫n由于P⎨0.4< <0.6⎬=P⎨-p<0.1⎬=P⎨-E()<0.1⎬≥1-=1-2nnnn0.1n⎩⎭⎩⎭⎩⎭只要1-25X⎧⎫<0.6⎬≥0.9成立≥0.9,就有P⎨0.4<nn⎩⎭从而⇒n≥250⑵中心极限定理,要使得P⎨0.4<⎧⎩X⎫<0.6⎬≥0.9成立n⎭由于X:N(0.5n,0.25n)近似X⎧0.4n-0.5nX-0.5n0.6n-0.5n⎫⎧⎫P⎨0.4<<0.6⎬=P{0.4n<X<0.6n} =P⎨<<⎬n0.25n0.25n0.25n⎩⎭⎩⎭X-0.5n⎧-0.1n=P⎨<<0.25n⎩0.25n所以Φ(0.1n⎫0.1n-0.1n0.1n=Φ()-Φ()=2Φ()-1>0.9⎬0.25n⎭0.25n0.25n0.25 n0.1n0.25n)>0.95查表0.1n0.25n>1.65⇒n≥688.某螺丝钉厂的废品率为0.01,今取500个装成一盒.问废品不超过5个的概率是多少?解:设X表示废品数,则X:B(500,0.01) p=0.01,np=5,npq=4.955-5⎫⎧X-5P{X≤5}=P⎨≤⎬=Φ(0)=0.54.95⎭⎩4.95第二篇:概率论第一章习题解答1.写出下列随机试验的样本空间:1)记录一个小班一次数学考试的平均分数(以百分制记分);2)一个口袋中有5个外形相同的球,编号分别为1、2、3、4、5,从中同时取出3个球;3)某人射击一个目标,若击中目标,射击就停止,记录射击的次数;4)在单位圆内任意取一点,记录它的坐标.解:1)设小班共有n 个学生,每个学生的成绩为0到100的整数,分别记为x1,x2,Λxn,则全班平均分为x=∑xi=1nin,于是样本空间为12100niS={0,,Λ,}={|i=0,1,2,3,Λ100n}nnnn32)所有的组合数共有C5=10种,S={123,124,125,134,135,145,234,235,245,345} 3)至少射击一次,S={1,2,3,Λ}4)单位圆中的坐标(x,y)满足x2+y2<1,S={(x,y)|x2+y2<1}2.已知A⊂B,P(A)=0.3,P(B)=0.5,求P(A),P(AB),P(AB)和P(AB).解 P(A)=1-P(A)=1-0.3=0.7 P(AB)=P(A)=0.3(因为A⊂B)P(AB)=P(B-A)=P(B)-P(A)=0.2P(AB)=P(B)=0.5(因为A⊂B,则B⊂A)3.设有10件产品,其中6件正品,4件次品,从中任取3件,求下列事件的概率:1)只有一件次品; 2)最多1件次品; 3)至少1件次品.12C4C 解 1)设A表示只有一件次品,P(A)=36.C102)设B为最多1件次品,则表示所取到的产品中或者没有次品,或者只有一件次312C6C4C品,P(B)=3+36.C10C103)设C表示至少1件次品,它的对立事件为没有一件次品,3C6P(C)=1-P(C)=1-3C104.盒子里有10个球,分别标有从1到10的标号,任选3球,记录其号码.(1)求最小号码为5的概率.(2)求最大号码为5的概率.解1)若最小号码为5,则其余的2个球必从6,7,8,9,10号这5个球中取得。
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第五章习题参考答案

n n
4. 为估计鱼塘里有多少鱼,一位统计学家设计了一个方案如下:从鱼塘中打捞出一网鱼,计有 n 条,涂 上不会被水冲刷掉的红漆后放回,一天后再从鱼塘里打捞一网,发现共有 m 条鱼,而涂有红漆的鱼则 有 k 条,你能估计出鱼塘里大概有多少鱼吗?该问题的总体和样本又分别是什么呢? 解:设鱼塘里有 N 条鱼,有涂有红漆的鱼所占比例为
样本标准差 s = 3.7778 ≈ 1.9437 .
2. 证明:对任意常数 c, d,有
∑ ( x − c)( y − d ) = ∑ ( x − x )( y − y ) + n( x − c)( y − d ) .
i =1 i i i =1 i i
n
n
证: ∑ ( xi − c)( y i − d ) = ∑ [( xi − x ) + ( x − c)][( y i − y ) + ( y − d )]
频数 9 9 5 4 4 1 1 3 4 30
频率 0.225 0.225 0.125 0.1 0.1 0.025 0.025 0.075 0.1 1
累计频率 0.225 0.45 0.575 0.675 0.775 0.8 0.825 0.9 1
6. 对下列数据构造茎叶图 472 425 400 382 418 392 429 428 381 443 解:茎叶图为
1572 − 738 ≈ 140 , 6 区间端点可取为 735,875,1015,1155,1295,1435,1575, 频率分布表为 组序 分组区间 组中值 频数 频率 累计频率 1 (735, 875] 805 6 0.2 0.2 2 (875, 1015] 945 8 0.2667 0.4667 3 (1015, 1155] 1085 9 0.3 0.7667 4 (1155, 1295] 1225 4 0.1333 0.9
概率论习题课资料

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南京航空航天大学
概率论与数理统计习题课资料第一章 随机事件与概率一 Nhomakorabea主要内容
样本空间 随机事件 概率定义及性质 古典概型 条件概率 全概率公式 贝叶斯(Bayes)公式 事件的独立性 二.课堂练习
1.选择题:
(1)当事件A 与B 同时发生,事件C 必发生,则有( )
(A) P(C)=P(AB) (B) P(C)=P(A ∪B)
(C) P(C)>P(A)+P(B)-1 (D) P(C)<p(a)+p(b)-1 答:(c)="" 121212122112(2)="" p(b)0,a="" a="" ,="" (a)="" p(a="" |b)0;<="" p="" bdsfid="75">
概率论与数理统计(茆诗松)课后第五章习题参考答案

第五章 统计量及其分布习题5.11. 某地电视台想了解某电视栏目(如:每日九点至九点半的体育节目)在该地区的收视率情况,于是委托一家市场咨询公司进行一次电话访查. (1)该项研究的总体是什么? (2)该项研究的样本是什么? 解:(1)总体是该地区的全体用户;(2)样本是被访查的电话用户.2. 某市要调查成年男子的吸烟率,特聘请50名统计专业本科生作街头随机调查,要求每位学生调查100名成年男子,问该项调查的总体和样本分别是什么,总体用什么分布描述为宜?解:总体是任意100名成年男子中的吸烟人数;样本是这50名学生中每一个人调查所得到的吸烟人数;总体用二项分布描述比较合适.3. 设某厂大量生产某种产品,其不合格品率p 未知,每m 件产品包装为一盒.为了检查产品的质量,任意抽取n 盒,查其中的不合格品数,试说明什么是总体,什么是样本,并指出样本的分布. 解:总体是全体盒装产品中每一盒的不合格品数;样本是被抽取的n 盒产品中每一盒的不合格品数;总体的分布为X ~ b (m , p ),x m x qp x m x X P −⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛==}{,x = 0, 1, …, n , 样本的分布为nn x m x n x m x x m x n n q p x m q p x m q p x m x X x X x X P −−−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛====L L 2211212211},,,{ ∑∑⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛===−=∏ni tni tx mn x ni i q px m 111.4. 为估计鱼塘里有多少鱼,一位统计学家设计了一个方案如下:从鱼塘中打捞出一网鱼,计有n 条,涂上不会被水冲刷掉的红漆后放回,一天后再从鱼塘里打捞一网,发现共有m 条鱼,而涂有红漆的鱼则有k 条,你能估计出鱼塘里大概有多少鱼吗?该问题的总体和样本又分别是什么呢? 解:设鱼塘里有N 条鱼,有涂有红漆的鱼所占比例为Nn , 而一天后打捞出的一网鱼中涂有红漆的鱼所占比例为m k,估计mk N n ≈,故估计出鱼塘里大概有kmnN ≈条鱼;总体是鱼塘里的所有鱼;样本是一天后再从鱼塘里打捞出的一网鱼. 5. 某厂生产的电容器的使用寿命服从指数分布,为了了解其平均寿命,从中抽出n 件产品测其使用寿命,试说明什么是总体,什么是样本,并指出样本的分布. 解:总体是该厂生产的全体电容器的寿命;样本是被抽取的n 件电容器的寿命;总体的分布为X ~ e (λ ),p (x ) = λ e λ x ,x > 0,样本的分布为11212(,,,)e e e enin i x x x x n n p x x x λλλλλλλλ=∑=⋅=L L ,x i > 0.6. 美国某高校根据毕业生返校情况纪录,宣布该校毕业生的年平均工资为5万美元,你对此有何评论? 解:返校的毕业生只是毕业生中一部分特殊群体,样本的抽取不具有随机性,不能反应全体毕业生的情况.习题5.21. 以下是某工厂通过抽样调查得到的10名工人一周内生产的产品数149 156 160 138 149 153 153 169 156 156 试由这批数据构造经验分布函数并作图. 解:经验分布函数0,138,0.1,138149,0.3,149153,()0.5,153156,0.8,156160,0.9,160169,1,169.n x x x F x x x x x <⎧⎪≤<⎪⎪≤<⎪=≤<⎨⎪≤<⎪≤<⎪⎪≥⎩ 作图略.2. 下表是经过整理后得到的分组样本组序 1 2 3 4 5分组区间 (38,48] (48,58] (58,68] (68,78] (78,88] 频数 3 4 8 3 2试写出此分布样本的经验分布函数.解:经验分布函数0,37.5,0.15,37.547.5,0.35,47.557.5,()0.75,57.567.5,0.9,67.577.5,1,77.5.n x x x F x x x x <⎧⎪≤<⎪⎪≤<⎪=⎨≤<⎪⎪≤<⎪≥⎪⎩3. 假若某地区30名2000年某专业毕业生实习期满后的月薪数据如下:909 1086 1120 999 1320 1091 1071 1081 1130 1336 967 1572 825 914 992 1232 950 775 1203 1025 1096 808 1224 1044 871 1164 971 950 866 738(1)构造该批数据的频率分布表(分6组); (2)画出直方图. 解:(1)最大观测值为1572,最小观测值为738,则组距为15727381406d −=≈, 区间端点可取为735,875,1015,1155,1295,1435,1575, 频率分布表为 组序 分组区间 组中值 频数 频率 累计频率 1 (735, 875] 805 6 0.2 0.2 2 (875, 1015] 945 8 0.2667 0.4667 3 (1015, 1155] 1085 9 0.3 0.7667 4 (1155, 1295] 1225 4 0.1333 0.95 (1295,0.96672 0.066671435]13651 0.03333150516 (1435,1575]合计30 1(2)作图略.4.某公司对其250名职工上班所需时间(单位:分钟)进行了调查,下面是其不完整的频率分布表:所需时间频率0~10 0.1010~20 0.2420~3030~40 0.1840~50 0.14 (1)试将频率分布表补充完整.(2)该公司上班所需时间在半小时以内有多少人?解:(1)频率分布表为组序分组区间组中值频数频率累计频率10] 5 25 0.1 0.11 (0,20] 15 60 0.24 0.342 (10,30] 25 85 0.34 0.683 (20,40] 35 45 0.18 0.864 (30,50] 45 35 0.14 15 (40,合计250 1(2)上班所需时间在半小时以内有25 + 60 + 85 = 170人.5.40种刊物的月发行量(单位:百册)如下:5954 5022 14667 6582 6870 1840 2662 45081208 3852 618 3008 1268 1978 7963 20483077 993 353 14263 1714 11127 6926 2047714 5923 6006 14267 1697 13876 4001 22801223 12579 13588 7315 4538 13304 1615 8612 (1)建立该批数据的频数分布表,取组距为1700(百册);(2)画出直方图.解:(1)最大观测值为353,最小观测值为14667,则组距为d = 1700,区间端点可取为0,1700,3400,5100,6800,8500,10200,11900,13600,15300,频率分布表为组序分组区间组中值频数频率累计频率1700] 850 9 0.225 0.2251 (0,25509 0.225 0.453400]2 (1700,42505 0.125 0.5755100]3 (3400,59504 0.1 0.6756800]4 (5100,76504 0.1 0.7758500]5 (6800,1 0.025 0.893506 (8500,10200]1 0.025 0.825110507 (10200,11900]3 0.075 0.9127508 (11900,13600]4 0.1 11445015300]9 (13600,合计30 1(2)作图略.6.对下列数据构造茎叶图472 425 447 377 341 369 412 399400 382 366 425 399 398 423 384418 392 372 418 374 385 439 408429 428 430 413 405 381 403 479381 443 441 433 399 379 386 387 解:茎叶图为34 135369, 6377, 2, 4, 9382, 4, 5, 1, 1, 6, 7399, 8, 2400, 5, 3412, 9, 8, 8, 3, 9425, 5, 3, 8, 9, 8439, 0, 3447, 3, 14546472, 97.根据调查,某集团公司的中层管理人员的年薪(单位:千元)数据如下:40.6 39.6 37.8 36.2 38.838.6 39.6 40.0 34.7 41.738.9 37.9 37.0 35.1 36.737.1 37.7 39.2 36.9 38.3试画出茎叶图.解:茎叶图为34.735. 136.2, 7, 937.0, 1, 738. 639.6, 6, 240.6, 8, 041.742.43.844.9, 545. 4习题5.31.在一本书上我们随机的检查了10页,发现每页上的错误数为:4 5 6 0 3 1 4 2 1 4试计算其样本均值、样本方差和样本标准差.解:样本均值3)41654(101=+++++=L x ; 样本方差7778.3])34()31()36()35()34[(91222222≈−+−++−+−+−=L s ;样本标准差9437.17778.3≈=s .2. 证明:对任意常数c , d ,有11()()()()()()n niiiii i x c y d x x y y n x c y d ==−−=−−+−−∑∑.证:∑∑==−+−−+−=−−ni i i n i i i d y y y c x x x d y c x 11)]())][(()[())((∑=−−+−−+−−+−−=ni i i i i d y c x d y x x y y c x y y x x 1)])(())(())(())([())(()()()()())((111d y c x n x x d y y y c x y y x x ni i ni i ni i i −−+−−+−−+−−=∑∑∑===))(())(())((00))((11d y c x n y y x x d y c x n y y x x ni i i ni i i −−+−−=−−+++−−=∑∑==.3. 设x 1 , …, x n 和y 1 , …, y n 是两组样本观测值,且有如下关系:y i = 3 x i − 4,i = 1, …, n ,试求样本均值x和y 间的关系以及样本方差2x s 和2y s 间的关系.解:4343431)43(111111−=−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=−==∑∑∑∑====x x n n x n x n y n y ni i n i i n i i n i i ; 212121229(19)]43()43[(11)(11x n i i n i i n i i ys x x n x x n y y n s =−−=−−−−=−−=∑∑∑===. 4. 记∑==n i i n x n x 11,∑=−−=n i i n x x n s 122)(11,n = 1, 2, …,证明 )(1111n n n n x x n x x −++=++,21221)(111n n nn x x n s n n s −++−=++. 证:)(111111111111111111n n n n n n n i i n i i n x x n x x n x n n x n x n n n x n x −++=+++=++⋅+=+=+++=+=+∑∑; ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+−−=−=++=+=++∑∑21112112121))(1()(1)(1n n n i n i n i n i n x x n x x n x x n s ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+⋅+−−+−=++=∑2122112)()1(1)1()()(1n n n n n i n i x x n n x x x x n 2122112)(111)(1)(11)1(1n n n n n n i n i x x n s n n x x n n x x n n n −++−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−++−−−=++=∑.5. 从同一总体中抽取两个容量分别为n , m 的样本,样本均值分别为1x , 2x ,样本方差分别为21s , 22s ,将两组样本合并,其均值、方差分别为x , s 2,证明:12nx mx x n m+=+,)1)(()(1)1()1(22122212−++−+−+−+−=m n m n x x nm m n s m s n s . 证:m n x m x n x x m n x x m n x m j j n i i m j j n i i ++=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛++=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛++=∑∑∑∑====211211121111; ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+−−+=∑∑==m j jn i i x x x x m n s 1221212()(11 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+−+−+−−+=∑∑==221222211211)()()()(11x x m x x x x n x x m n m j j n i i ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎠⎞⎜⎝⎛++−+−+⎟⎠⎞⎜⎝⎛++−+−−+=221222221121)1()1(11m n x m x n x m s m m n x m x n x n s n m n 2212222122221)()()(111)1()1(m n x x mn x x nm m n m n s m s n +−+−⋅−++−+−+−=)1)(()(1)1()1(2212221−++−+−+−+−=m n m n x x nm m n s m s n . 6. 设有容量为n 的样本A ,它的样本均值为A x ,样本标准差为s A ,样本极差为R A ,样本中位数为m A .现对样本中每一个观测值施行如下变换:y = ax + b ,如此得到样本B ,试写出样本B 的均值、标准差、极差和中位数.解:b x a b x n a nb x a n b ax n y n y A ni i n i i n i i n i i B +=+⋅=+=+==∑∑∑∑====11111)(1)(11;A n i A i n i A i n iB i B s a x x n a b x a b ax n y y n s ||)(11||)(11)(11121212=−−⋅=−−+−=−−=∑∑∑===; R B = y (n ) − y (1) = a x (n ) + b − a x (1) − b = a [x (n ) − x (1)] = a R A ; 当n 为奇数时,b am b ax y m A n n B +=+==⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+5.021215.0,当n 为偶数时,b am b x x ab ax b ax y y m A n n n n n n B +=++=+++=+=⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛5.01221221225.0][2][21][21,故m B 0.5 = a m A 0.5 + b .7. 证明:容量为2的样本x 1 , x 2的方差为2212)(21x x s −=. 证:221212221221222112)(214)(4)(])2()2[(121x x x x x x x x x x x x s −=−+−=+−++−−=. 8. 设x 1 , …, x n 是来自U (−1, 1) 的样本,试求)(X E 和Var(X .解:因X i ~ U (−1, 1),有0211)(=+−=i X E ,3112)11()(Var 2=+=i X ,故0)(1)1()(11===∑∑==ni i n i i X E n X n E X E ,n n nXnX n X ni in i i 31311)(Var 11Var )(Var 2121=⋅⋅==⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=∑∑==. 9. 设总体二阶矩存在,X 1 , …, X n 是样本,证明X X i −与)(j i X X j ≠−的相关系数为 − (n − 1) − 1.证:因X 1 , X 2 , …, X n 相互独立,有Cov (X l , X k ) = 0,(l ≠ k ), 则),(Cov ),(Cov ),(Cov ),(Cov ),(Cov X X X X X X X X X X X X j i j i j i +−−=−−)(Var ),1(Cov )1,(Cov 0X X X nX n X j j i i +−−= 22221111)(Var )(Var 1)(Var 1σσσσnn n n X X n X n j i −=+−−=+−−=,且)1,(Cov 21),(Cov 2)(Var )(Var )(Var 22i i i i i X nX n X X X X X X −+=−+=−σσ)(Var 1212222X X nn n n j −=−=−+=σσσσ,故11111)(Var )(Var ),(Cov ),(Corr 222−−=−⋅−−=−⋅−−−=−−n nn n n n X X X X X X X X X X X X j i j i j i σσσ. 10.设x 1 , x 2 ,…, x n 为一个样本,∑=−−=ni i x x n s 122)(11是样本方差,试证: 22)()1(1s x x n n ji j i =−−∑<. 证:因⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=−−=∑∑==21212211)(11x n x n x x n s n i i n i i , 则⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+=−+=−=−∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑==========<n i n j j i n i n j j n i n j i n i n j j i j i n i n j j i j i j i x x x x x x x x x x x x 1111211211221122221)2(21)(21)( 221212111212)1(2221221s n n x n x n x n x n x n x x x n x n n i i n i i n i n j j i n j j n i i −=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+=∑∑∑∑∑∑======, 故22)()1(1s x x n n ji j i =−−∑<. 11.设总体4阶中心矩ν4 = E [X − E (X )]4存在,试对样本方差∑=−−=ni i X X n S 122(11,有 2442442442)1(3)1()2(2)1()()Var(−−+−−−−−=n n n n n S σνσνσν,其中σ 2为总体X 的方差.证:因⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−=−−−−=∑∑==212122)()(11)]()[(11µµµµX n X n X X n S n i i n i i ,其中µ = E (X ), 则⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−=∑=21222)()(Var )1(1)Var(µµX n X n S n i i⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−=∑∑==])(Var[)(,)(Cov 2)(Var )1(12212122µµµµX n X n X X n n i i n i i ⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+−−−−−=∑∑==22122122)Var())(,)Cov((2)Var()1(1µµµµX n X X n X n n i i n i i , 因E (X i − µ)2 = σ 2,E (X i − µ)4 = ν4,则)(})({}])([)({)Var(441224122412σνσνµµµ−=−=−−−=−∑∑∑===n X E X E X ni ni i i ni i ,因E (X i − µ) = 0,221)Var()(σµnX X E ==−,且当i ≠ j 时,X i − µ 与X j − µ 相互独立, 则∑∑==−−−−−=−−ni i i ni i X E X E X X E X X 12222122})()(])()[({))(,)Cov((µµµµµµ∑∑==⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⋅−⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⋅−=ni nk k i n X n X E 1222121)(1)(σσµµ∑∑=≠⎭⎬⎫⎩⎨⎧−⎥⎦⎤⎢⎣⎡−⋅−+−=n i i k k i i n X E X E X E n1422421)()()(1σµµµ)(11])1([144142242σνσσσν−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⋅+=∑=n n n nni ,且224122421)(1])([)()Var(⎥⎦⎤⎢⎣⎡−⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=−−−=−∑=σµµµµn X n E X E X E X n i i42221441)()(24)(1σµµµn X X X E n j i j i n i i −⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+−=∑∑<= 42221441)()(6)(1σµµµn X E X E X E n j i j i ni i −⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−+−=∑∑<= 42443424444222442)3(11])1(3[11261σσνσσνσσσνn n n n n n n n n n n +−=−−+=−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅+=, 故⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡+−+−⋅−−−=4244324444222)3(1)(12)()1(1)Var(σσνσνσνn n n n n n n S⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−+−−−−=444444422)3(1)(2)()1(1σσνσνσνn n n 2442442444444442)1(3)1()2(2)1()()3(1)2(2)()1(1−−+−−−−−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+−−−−=n n n n n n n n σνσνσνσνσνσν. 12.设总体X 的3阶矩存在,设X 1 , X 2 ,…, X n 是取自该总体的简单随机样本,X 为样本均值,S 2为样本方差,试证:nS X 32),Cov(ν=,其中ν3 = E [X − E (X )]3.证:因⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−=−−−−=∑∑==212122)()(11)]()[(11µµµµX n X n X X n S n i i n i i ,其中µ = E (X ), 则⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−−=−=∑=21222)()(11,Cov ),Cov(),Cov(µµµµX n X n X S X S X n i i ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−−−=∑=))(,Cov())(,Cov(11212µµµµX X n X X n n i i , 因0)()(=−=−µµi X E X E ,E (X i − µ)2 = σ 2,E (X i − µ)3 = ν3,且当i ≠ j 时,X i − µ 与X j − µ 相互独立,则∑∑∑∑====−−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=−−n i i i ni i n k k ni i X X n X X n X X 1212112))(,Cov(1)(,)(1Cov ))(,Cov(µµµµµµ331231])()()([1ννµµµ=⋅=−−−−=∑=n nX E X E X E n n i i i i , 且31232)(1)()()())(,Cov(⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=−−−−=−−∑=n i i X n E X E X E X E X X µµµµµµ323313313311)(1)(1ννµµn n n X E n X E n n i i n i i =⋅=−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=∑∑==,故n nn n n n n S X 333232111111),Cov(νννν=−⋅−=⎟⎠⎞⎜⎝⎛⋅−−=. 13.设1X 与2X 是从同一正态总体N (µ, σ 2)独立抽取的容量相同的两个样本均值.试确定样本容量n ,使得两样本均值的距离超过σ 的概率不超过0.01. 解:因µ==)()(21X E X E ,nX X 221)Var()Var(σ==,1X 与2X 相互独立,且总体分布为N (µ, σ 2),则0)(21=−=−µµX X E ,n n n X X 222212)Var(σσσ=+=−,即⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−n N X X 2212,0~σ, 因01.0222212}|{|21≤⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛Φ−=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛Φ−=>−n n X X P σσσ,有995.02≥⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛Φn ,5758.22≥n ,故n ≥ 13.2698,即n 至少14个.14.利用切比雪夫不等式求抛均匀硬币多少次才能使正面朝上的频率落在 (0.4, 0.6) 间的概率至少为0.9.如何才能更精确的计算这个次数?是多少?解:设⎩⎨⎧=,,0,,1次反面朝上第次正面朝上第i i X i 有X i ~ B (1, 0.5),且正面朝上的频率为∑==ni i X n X 11,则E (X i ) = 0.5,Var (X i ) = 0.25,且5.0(=X E ,n X 25.0)(Var =, 由切比雪夫不等式得n nX P X P 2511.025.01}1.0|5.0{|}6.04.0{2−=−≥<−=<<,故当9.0251≥−n时,即n ≥ 250时,9.0}6.04.0{≥<<X P ;利用中心极限定理更精确地计算,当n 很大时∑==ni i X n X 11的渐近分布为正态分布25.0,5.0(n N , 则)2.0()2.0()25.05.04.0(25.05.06.0()4.0()6.0(}6.04.0{n n nnF F X P −Φ−Φ=−Φ−−Φ=−=<<9.01)2.0(2≥−Φ=n ,即95.0)2.0(≥Φn ,64.12.0≥n ,故当n ≥ 67.24时,即n ≥ 68时,9.0}6.04.0{≥<<X P .15.从指数总体Exp (1/θ ) 抽取了40个样品,试求X 的渐近分布.解:因θ==)((X E X E ,2401)(Var )(Var θ==n X X ,故X 的渐近分布为)401,(2θθN .16.设X 1 , …, X 25是从均匀分布U (0, 5) 抽取的样本,试求样本均值X 的渐近分布.解:因25)()(==X E X E ,1211225)05()(Var )(Var 2=×−==n X X ,故X 的渐近分布为)121,25(N . 17.设X 1 , …, X 20是从二点分布b (1, p ) 抽取的样本,试求样本均值X 的渐近分布.解:因p X E X E ==)((,20)1()(Var )(Var p p n X X −==,故X 的渐近分布为20)1(,(p p p N −.18.设X 1 , …, X 8是从正态分布N (10, 9) 中抽取的样本,试求样本均值X 的标准差.解:因89)(Var )(Var ==n X X ,故X 的标准差为423)(Var =X . 19.切尾均值也是一个常用的反映样本数据的特征量,其想法是将数据的两端的值舍去,而用剩下的当中的值为计算样本均值,其计算公式是][2])[()2]([)1]([αααααn n X X X X n n n n −+++=−++L ,其中0 < α < 1/2是切尾系数,X (1) ≤ X (2) ≤ … ≤ X (n ) 是有序样本.现我们在高校采访了16名大学生,了解他们平时的学习情况,以下数据是大学生每周用于看电视的时间:15 14 12 9 20 4 17 26 15 18 6 10 16 15 5 8 取α = 1/16,试计算其切尾均值.解:因n α = 1,且有序样本为4, 5, 6, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 15, 15, 16, 17, 18, 20, 26,故切尾均值8571.12)20865(216116/1=++++−=L x . 20.有一个分组样本如下:区间 组中值 频数 (145,155) 150 4 (155,165) 160 8 (165,175) 170 6 (175,185) 180 2试求该分组样本的样本均值、样本标准差、样本偏度和样本峰度.解:163)2180617081604150(201=×+×+×+×=x ;2338.9]2)163180(6)163170(8)163160(4)163150[(1912222=×−+×−+×−+×−=s ; 因81]2)163180(6)163170(8)163160(4)163150[(20122222=×−+×−+×−+×−=b , 144]2)163180(6)163170(8)163160(4)163150[(20133333=×−+×−+×−+×−=b ,14817]2)163180(6)163170(8)163160(4)163150[(20144444=×−+×−+×−+×−=b ,故样本偏度1975.02/3231==b b γ,样本峰度7417.032242−=−=b b γ.21.检查四批产品,其批次与不合格品率如下:批号批量不合格品率1 100 0.052 300 0.063 250 0.04 4 150 0.03试求这四批产品的总不合格品率.解:046875.0)03.015004.025006.030005.0100(8001=×+×+×+×=p . 22.设总体以等概率取1, 2, 3, 4, 5,现从中抽取一个容量为4的样本,试分别求X (1) 和X (4) 的分布. 解:因总体分布函数为⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤<≤<=,5,1,54,54,43,53,32,52,21,51,1,0)(x x x x x x x F则F (1) (x ) = P {X (1) ≤ x } = 1 − P {X (1) > x } = 1 − P {X 1 > x , X 2 > x , X 3 > x , X 4 > x } = 1 − [1 − F (x )]4⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤<≤<=,5,1,54,625624,43,625609,32,625544,21,625369,1,0x x x x x x且F (4) (x ) = P {X (4) ≤ x } = P {X 1 ≤ x , X 2 ≤ x , X 3 ≤ x , X 4 ≤ x } = [F (x )]4⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤<≤<=,5,1,54,625256,43,62581,32,62516,21,6251,1,0x x x x x x故X (1) 和X (4) 的分布为6251625156256562517562536954321)1(P X ; 6253696251756256562515625154321)4(PX . 23.设总体X 服从几何分布,即P {X = k } = pq k − 1,k = 1, 2, …,其中0 < p < 1,q = 1 − p ,X 1, X 2, …, X n 为该总体的样本.求X (n ) , X (1)的概率分布.解:因k k kj j q qq p pqk X P −=−−==≤∑=−11)1(}{11,k = 1, 2, …,故n k n k ni i ni i n n n q q k X P k X P k X P k X P k X P )1()1(}1{}{}1{}{}{111)()()(−==−−−=−≤−≤=−≤−≤==∏∏;且nk k n ni i ni i q q k X P k X P k X P k X P k X P −=>−−>=>−−>==−==∏∏)1(11)1()1()1(}{}1{}{}1{}{.24.设X 1 , …, X 16是来自N (8, 4) 的样本,试求下列概率(1)P {X (16) > 10}; (2)P {X (1) > 5}.解:(1)1616161)16()16()]2810([1)]10([1}10{1}10{1}10{−Φ−=−=≤−=≤−=>∏=F X P X P X P i i = 1 − [Φ(1)]16 = 1 − 0.841316 = 0.9370;(2)3308.09332.0)]5.1([285(1[)]5(1[}5{}5{16161616161)1(==Φ=−Φ−=−=>=>∏=F X P X P i i . 25.设总体为韦布尔分布,其密度函数为⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=−mmm x mx m x p ηηηexp ),;(1,x > 0, m > 0, η > 0. 现从中得到样本X 1 , …, X n ,证明X (1) 仍服从韦布尔分布,并指出其参数. 解:总体分布函数mm mmx xt xmt xt mm xt t mtt t p x F ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−−=−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛===∫∫∫ηηηηηηe1e d ed ed )()(00010,x > 0,则X (1) 的密度函数为111(1)11()[1()]()eeemmmmx x x m m m n n n mmmxmnxp x n F x p x n ηηηηη⎛⎞⎛⎞⎛⎞⎛⎞−−−−−−−−⎜⎟⎜⎟⎜⎟−⎝⎠⎝⎠⎝⎠=−=⋅==,故X (1) 服从参数为⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛m n m η,的韦布尔分布. 26.设总体密度函数为p (x ) = 6 x (1 − x ), 0 < x < 1,X 1 , …, X 9是来自该总体的样本,试求样本中位数的分布. 解:总体分布函数3203223)23(d )1(6d )()(x x t t t t t t t p x F xxx−=−=−==∫∫,0 < x < 1,因样本容量n = 9,有样本中位数)5(215.0x x m n ==⎟⎠⎞⎜⎝⎛+,其密度函数为)1(6)231()23(!4!4!9)()](1[)]([!4!4!9)(432432445x x x x x x x p x F x F x p −⋅+−−⋅=−⋅=. 27.证明公式∫∑−−=−−−−=−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛110)1()!1(!!)1(p r n r rk k n k dx x x r n r n p p k n ,其中0 ≤ p ≤ 1. 证:设总体X 服从区间(0, 1)上的均匀分布,X 1, X 2, …, X n 为样本,X (1), X (2), …, X (n )是顺序统计量,则样本观测值中不超过p 的样品个数服从二项分布b (n , p ),即最多有r 个样品不超过p 的概率为∑=−+−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=>rk kn k r p p k n p X P 0)1()1(}{,因总体X 的密度函数与分布函数分别为⎩⎨⎧<<=.,0;10,1)(其他x x p ⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(x x x x x F则X (r + 1)的密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<−−−=−−−=−−−−+.,0,10,)1()!1(!!)()](1[)]([)!1(!!)(111其他x x x r n r n x p x F x F r n r n x p r n r r n r r 故∫∑−−+=−−−−=>=−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛11)1(0)1()!1(!!}{)1(p r n r r rk kn k dx x x r n r n p X P p p k n . 28.设总体X 的分布函数F (x )是连续的,X (1), …, X (n )为取自此总体的次序统计量,设ηi = F (X (i )),试证: (1)η1 ≤ η2 ≤ … ≤ ηn ,且ηi 是来自均匀分布U (0, 1)总体的次序统计量;(2)1)(+=n iE i η,)2()1()1()Var(2++−+=n n i n i i η,1 ≤ i ≤ n ; (3)ηi 和ηj 的协方差矩阵为⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎝⎛+−+−+−+−2)1(2)1(2)1(2)1(22212111n a a n a a n a a n a a 其中11+=n i a ,12+=n j a . 注:第(3)问应要求i < j . 解:(1)首先证明Y = F (X )的分布是均匀分布U (0, 1),因分布函数F (x )连续,对于任意的y ∈ (0, 1),存在x ,使得F (x ) = y , 则F Y ( y ) = P {Y = F (X ) ≤ y } = P {F (X ) ≤ F (x )} = P {X ≤ x } = F (x ) = y , 即Y = F (X )的分布函数是⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(y y y y y F Y可得Y = F (X )的分布是均匀分布U (0, 1),即F (X 1), F (X 2), …, F (X n )是均匀分布总体U (0, 1)的样本, 因分布函数F (x )单调不减,ηi = F (X (i )),且X (1) ≤ X (2) ≤ … ≤ X (n )是总体X 的次序统计量, 故η1 ≤ η2 ≤ … ≤ ηn ,且ηi 是来自均匀分布U (0, 1)总体的次序统计量; (2)因均匀分布U (0, 1) 的密度函数与分布函数分别为⎩⎨⎧<<=.,0;10,1)(其他y y p Y ⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(y y y y y F Y则ηi = F (X (i ))的密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<−−−=−−−=−−−−.,0,10,)1()!()!1(!)()](1[)]([)!()!1(!)(11其他y y y i n i n y p y F y F i n i n y p i n i Y in Y i Y i即ηi 服从贝塔分布Be (i , n − i + 1),即Be (a , b ),其中a = i ,b = n − i + 1,故1)(+=+=n i b a a E i η,)2()1()1()1()()Var(22++−+=+++=n n i n i b a b a ab i η,1 ≤ i ≤ n ; (3)当i < j 时,(ηi , ηj )的联合密度函数为z y Y Y j n Y i j Y Y i Y ij z p y p z F y F z F y F j n i j i n z y p <−−−−−−−−−−=I )()()](1[)]()([)]([)!()!1()!1(!),(111011I )1()()!()!1()!1(!<<<−−−−−−−−−−=z y j n i j i z y z y j n i j i n , 则∫∫∫∫−−−+∞∞−+∞∞−−⋅−−−−−=⋅=1001)1()()!()!1()!1(!),()(z j n i j i ij j i dy z z y z y dz j n i j i n dydz z y p yz E ηη, 令y = zu ,有dy = zdu ,且当y = 0时,u = 0;当y = z 时,u = 1,则∫∫⋅−−=−⋅−−−−−−−1101)()()1()1()(zdu zu z zu z z dy z z y z y i j i j n zj n i j ij n j j n j i j i j j n z z j i j i i j i B z z du u u z z z −+−+−−−−−−=−+⋅−=−⋅−=∫)1(!)!1(!),1()1()1()1(1111,即∫−+−−−−−−−=101)1(!)!1(!)!()!1()!1(!)(dz z z j i j i j n i j i n E jn j j i ηη )1,2(!)!1(!)!()!1()!1(!+−+−−⋅−−−−=j n j B j i j i j n i j i n)2)(1()1()!2()!()!1(!)!1(!)!()!1()!1(!+++=+−+⋅−−⋅−−−−=n n j i n j n j j i j i j n i j i n , 可得)2()1()1(11)2)(1()1()()()(),Cov(2++−+=+⋅+−+++=−=n n j n i n j n i n n j i E E E j i j i j i ηηηηηη, 因11+=n i a ,12+=n j a , 则2)1()2()1()1(),Cov(212+−=++−+=n a a n n j n i j i ηη, 且2)1()2()1()1()Var(112+−=++−+=n a a n n i n i i η,2)1()2()1()1()Var(222+−=++−+=n a a n n j n j jη, 故ηi 和ηj 的协方差矩阵为⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎝⎛+−+−+−+−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛2)1(2)1(2)1(2)1()Var(),Cov(),Cov()Var(22212111n a a n a a n a a n a a j j i j i i ηηηηηη. 29.设总体X 服从N (0, 1),从此总体获得一组样本观测值x 1 = 0, x 2 = 0.2, x 3 = 0.25, x 4 = −0.3, x 5 = −0.1, x 6 = 2, x 7 = 0.15, x 8 = 1, x 9 = −0.7, x 10 = −1.(1)计算x = 0.15(即x (6))处的E [F (X (6))],Var[F (X (6))]; (2)计算F (X (6))在x = 0.15的分布函数值.解:(1)根据第28题的结论知1)]([)(+=n iX F E i ,)2()1()1()](Var[2)(++−+=n n i n i X F i ,且n = 10, 故116)]([)6(=X F E ,2425121156)](Var[2)6(=××=X F ; (2)因F (X (i ))服从贝塔分布Be (i , n − i + 1),即这里的F (X (6))服从贝塔分布Be (6, 5),则F (X (6))在x = 0.15的分布函数值为∫−⋅=15.00456)1(!4!5!10)15.0(dx x x F , 故根据第27题的结论知0014.085.015.0101)1(!4!5!10)15.0(501015.00456=××⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=−⋅=∑∫=−k k k k dx x x F . 30.在下列密度函数下分别寻求容量为n 的样本中位数m 0.5的渐近分布.(1)p (x ) = 6x (1 − x ),0 < x < 1;(2)⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−=222)(exp π21)(σµσx x p ; (3)⎩⎨⎧<<=.,0;10,2)(其他x x x p (4)||e 2)(x x p λλ−=.解:样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅)(41,5.025.0x p n x N ,其中p (x )是总体密度函数,x 0.5是总体中位数, (1)因p (x ) = 6x (1 − x ),0 < x < 1,有35.025.003205.023)23()1(6)(5.05.05.0x x x x dx x x x F x x −=−=−==∫,则x 0.5 = 0.5,有nn p n 91)5.05.06(41)5.0(4122=×××=⋅, 故样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎠⎞⎜⎝⎛n N 91,5.0;(2)因⎭⎫⎩⎨⎧−−=222)(exp π21)(σµσx x p ,有0.5 = F (x 0.5) = F (µ), 则x 0.5 = µ ,有n n p n 2ππ2141)(41222σσµ=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛×=⋅, 故样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛n N 2π,2σµ;(3)因⎩⎨⎧<<=.,0;10,2)(其他x x x p 有25.00205.05.05.02)(5.0x x xdx x F x x ====∫, 则215.0=x ,有n n p n 8121241214122=⎟⎠⎞⎜⎝⎛××=⎟⎠⎞⎜⎝⎛⋅, 故样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎠⎞⎜⎝⎛n N 81,21; (4)因||e 2)(x x p λλ−=,有0.5 = F (x 0.5) = F (0),则x 0.5 = 0,有2221241)0(41λλn n p n =⎟⎠⎞⎜⎝⎛×=⋅, 故样本中位数m 0.5的渐近分布为⎟⎠⎞⎜⎝⎛21,0λn N .31.设总体X 服从双参数指数分布,其分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≤>⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−=.,0;,exp 1)(µµσµx x x x F其中,−∞ < µ < +∞,σ > 0,X (1) ≤ … ≤ X (n )为样本的次序统计量.试证明)(2)1()1()(−−−−i i X X i n σ服从自由度为2的χ 2分布(i = 2, …, n ). 注:此题有误,讨论的随机变量应为)(2)1()1()(−−+−i i X X i n σ.证:因(X (i − 1), X (i ))的联合密度函数为z y i n i i i z p y p z F y F i n i n z y p <−−−−−−=I )()()](1[)]([)!()!2(!),(2)1( z y in i z y z y i n i n <<−−⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⋅⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−−−=µσµσσµσσµσµI exp 1exp 1exp exp 1)!()!2(!2z y i n i z y y i n i n <<+−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−−=µσµσµσµσI exp exp 1exp )!()!2(!122,则T = X (i ) − X (i − 1)的密度函数为∫+∞∞−−⋅⋅+=dy t y y p t p i i T 1),()()1(∫∞++−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−−=µσµσµσµσdy t y y y i n i n i n i 122exp exp 1exp )!()!2(!∫∞+−+−+−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎫⎩⎨⎧−−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−=µσµσσµσµσσy d y y t i n i n i i n i n exp )(exp 1exp exp )!()!2(!2112∫−−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎭⎬⎫⎩⎨⎧−−−=−+−+−012112)()1(exp )!()!2(!du u ut i n i n i i n i n σσσ∫−+−−⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−−−−=1021)1()1(exp )!()!2(!du u ut i n i n i n i i n σσ )1,2()1(exp )!()!2(!−+−⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−−−−=i i n B t i n i n i n σσ⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−−+−=−+−⋅⎭⎬⎫⎩⎨⎧+−−−−=σσσσt i n i n n i i n t i n i n i n )1(exp 1!)!2()!1()1(exp )!()!2(!,t > 0,可得T i n X X i n S i i σσ2)1()(2)1()1()(+−=−+−=−的密度函数为⎭⎬⎫⎩⎨⎧−=+−⋅⎭⎬⎫⎩⎨⎧−+−=+−⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+−=2exp 21)1(22exp 1)1(2)1(2)(s i n s i n i n s i n p s p T S σσσσ,s > 0, 故)(2)1()1()(−−+−=i i X X i n S σ服从参数为21的指数分布,也就是服从自由度为2的χ 2分布. 32.设总体X 的密度函数为⎩⎨⎧<<=.,0;10,3)(2其他x x x p X (1) ≤ X (2) ≤ … ≤ X (5)为容量为5的取自此总体的次序统计量,试证)4()2(X X 与X (4)相互独立.z −证:因总体X 的密度函数和分布函数分别为⎩⎨⎧<<=.,0;10,3)(2其他x x x p ⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(3x x x x x F 则(X (2), X (4))的联合密度函数为)4()2(I )()()](1[)]()([)]([!1!1!1!5),()4()2(1)4(1)2()4(1)2()4()2(24x x x p x p x F x F x F x F x x p <−−⋅⋅=103)4(3)2(3)4(2)4(5)2(102)4(2)2(3)4(3)2(3)4(3)2()4()2()4()2(I )1)((1080I 33)1)((120<<<<<<−−=⋅⋅−−=x x x x x x x x x x x x x x x ,设)4()2(1X X Y =,Y 2 = X (4),有X (2) = Y 1Y 2,X (4) = Y 2,则(X (2), X (4))关于( Y 1 , Y 2 )的雅可比行列式为21221)4()2(1),(),(y y y y y x x J ==∂∂=,且0 < X (2) ≤ X (4) < 1对应于0 < Y 1 < 1, 0 < Y 2 < 1,可得(Y 1 , Y 2 )的联合密度函数为210,10323213222521221242121I )1]()([)(1080||),(),(y y y y y y y y J y y y p y y p y y ⋅−−=⋅=<<<<103211210315121I )1(I )1(1080<<<<−⋅−=y y y y y y ,由于(Y 1 , Y 2 , …, Y n )的联合密度函数p ( y 1 , y 2)可分离变量, 故)4()2(1X X Y =与Y 2 = X (4)相互独立.33.(1)设X (1)和X (n )分别为容量n 的最小和最大次序统计量,证明极差R n = X (n ) − X (1)的分布函数∫+∞∞−−−+=dy y p y F x y F n x F n R n )()]()([)(1其中F ( y )与p ( y )分别为总体的分布函数与密度函数;(2)利用(1)的结论,求总体为指数分布Exp (λ)时,样本极差R n 的分布. 注:第(1)问应添上x > 0的要求. 解:(1)方法一:增补变量法因(X (1), X (n ))的联合密度函数为z y n z y n n z p y p y F z F n n z p y p y F z F n n z y p <−<−−−=−−=I )()()]()()[1(I )()()]()([)!2(!),(221, 对于其函数R n = X (n ) − X (1),增补变量W = X (1),⎩⎨⎧−==.;y z r y w 反函数为⎩⎨⎧+==.;r w z w y 其雅可比行列式为11101==J ,则R n 的密度函数为∫+∞∞−>−+−+−=dw r w p w p w F r w F n n r p r n R n 02I )()()]()()[1()(,故R n = X (n ) − X (1)的分布函数为∫∫∫∞−+∞∞−>−∞−+−+−==x r n x R R dw r w p w p w F r w F n n dr dr r p x F n n 02I )()()]()()[1()()(∫∫+∞∞−∞−>−+−+−=xr n dr r w p w p w F r w F n n dw 02I )()()]()()[1(∫∫+∞∞−−+−+−=xn dr r w p w F r w F dw w p n n 02)()]()([)()1(∫∫+∞∞−−+−+−=xn r w dF w F r w F dw w p n n 02)()]()([)()1(∫+∞∞−−−+−⋅−=x n w F r w F n dw w p n n 01)]()([11)()1(∫+∞∞−−−+=dw w p w F x w F n n )()]()([1 ∫+∞∞−−−+=dy y p y F x y F n n )()]()([1,x > 0;方法二:分布函数法因(X (1), X (n ))的联合密度函数为z y n z y n n z p y p y F z F n n z p y p y F z F n n z y p <−<−−−=−−=I )()()]()()[1(I )()()]()([)!2(!),(221, 故R n = X (n ) − X (1)的分布函数为∫∫+∞∞−+∞−=≤−==xy n n n R dz z y p dy x X X R P x F n ),(}{)(1)1()(∫∫+∞∞−+−−−=xy yn dz z p y p y F z F dy n n )()()]()([)1(2∫∫+∞∞−+−−⋅−=xy yn z F d y F z F y p dy n n )]([)]()([)()1(2∫∫+∞∞−−+∞∞−+−−+=−−⋅⋅−=dy y p y F x y F n y F z F n y p dy n n n x y y n )()]()([)]()([11)()1(11,x > 0;(2)因指数分布Exp (λ)的密度函数与分布函数分别为⎩⎨⎧≤>=−.0,0;0,e )(x x x p x λλ ⎩⎨⎧≤>−=−.0,0;0,e 1)(x x x F x λ故R n = X (n ) − X (1)的分布函数为∫∫+∞−−−+−+∞∞−−⋅−−−=−+=01)(1e )]e 1()e 1[()()]()([)(dy n dy y p y F x y F n x F y n y x y n R n λλλλ101011)e 1()(e 1)e 1(e )1()e 1()(e −−+∞−−−+∞−−−−−−=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⋅−=−⋅−=∫n x n y n x y n x n y n n d n λλλλλλ,x > 0.34.设X 1 , …, X n 是来自U (0, θ ) 的样本,X (1) ≤ … ≤ X (n ) 为次序统计量,令)1()(+=i i i X X Y ,i = 1, …, n − 1,Y n = X (n ) ,证明Y 1 , …, Y n 相互独立.。
概率论与数理统计第五章课后习题及参考答案

概率论与数理统计第五章课后习题及参考答案1.用切比雪夫不等式估计下列各题的概率.(1)废品率为03.0,1000个产品中废品多于20个且少于40个的概率;(2)200个新生儿中,男孩多于80个而少于120个的概率(假设男孩和女孩的概率均为5.0).解:(1)设X 为1000个产品中废品的个数,则X ~)1000,03.0(B ,有30)(=X E ,1.29)(=X D ,由切比雪夫不等式,得)3040303020()4020(-<-<-=<<X P X P )103010(<-<-=X P )1030(<-=X P 709.0101.2912=-≥.(2)设X 为200个新生儿中男孩的个数,则X ~)200,5.0(B ,有100)(=X E ,50)(=X D ,由切比雪夫不等式,得)10012010010080()12080(-<-<-=<<X P X P )2010020(<-<-=X P )20100(<-=X P 87205012=-≥.2.一颗骰子连续掷4次,点数总和记为X ,估计)1810(<<X P .解:设i X 为该骰子掷第i 次出现的点数,则61)(==k X P i ,6,,2,1 =i ,6,,2,1 =k .27)654321(61)(=+++++=i X E ,691)654321(61)(2222222=+++++=i X E ,35)]([)()(22=-=i i i X E X E X D ,4,3,2,1=i .因为4321X X X X X +++=,且1X ,2X ,3X ,4X 相互独立,故有14)(=X E ,335)(=X D .由切比雪夫不等式,得)1418141410()1810(-<-<-=<<X P X P )4144(<-<-=X P )414(<-=X P 271.0433512=-≥.3.袋装茶叶用及其装袋,每袋的净重为随机变量,其期望值为100g ,标准差为10g ,一大盒内装200袋,求一盒茶叶净重大于5.20kg 的概率.解:设i X 为一袋袋装茶叶的净重,X 为一盒茶叶的净重,由题可知∑==2001i i X X ,100)(=i X E ,100)(=i X D ,200,,2,1 =i .因为1X ,2X ,…,200X 相互独立,则20000)()(2001==∑=i i X E X E ,20000)()(2001==∑=i i X D X D .)()(20500)()(()20500(2001X D X E X D X E X P X P i i ->-=>∑=)1020020000205001020020000(⋅->⋅-=X P )2251020020000(>⋅-=X P 由独立同分布的中心极限定理,1020020000⋅-X 近似地服从)1,0(N ,于是0002.0)5.3(1)2251020020000(=Φ-≈>⋅-X P .4.有一批建筑用木桩,其80%的长度不小于3m .现从这批木桩中随机取出100根,试问其中至少有30根短于3m 的概率是多少?解:设X 为100根木桩中短于3m 的根数,则由题可知X ~)2.0,100(B ,有20)(=X E ,16)(=X D ,由棣莫弗—拉普拉斯定理,得)30(1)30(<-=≥X P X P )42030(1)()((1-Φ-=-Φ-=X D X E X 0062.0)5.2(1=Φ-=.5.某种电器元件的寿命服从均值为100h 的指数分布.现随机选取16只,设它们的寿命是相互独立的.求这16只元件寿命总和大于1920h 的概率.解:设i X 为第i 只电器元件的寿命,由题可知i X ~)01.0(E ,16,,2,1 =i ,且1X ,2X ,…,16X 相互独立,则100)(=i X E ,10000)(=i X D .记∑==161i i X X ,则1600)()(161==∑=i i X E X E ,160000)()(161==∑=i i X D X D .))()(1920)()(()1920(X D X E X D X E X P X P ->-=>)400160019204001600(->-=X P )8.04001600(>-=X P ,由独立同分布的中心极限定理,1600-X 近似地服从)1,0(N ,于是2119.0)8.0(1)8.04001600(=Φ-=>-X P .6.在数值计算中中,每个数值都取小数点后四位,第五位四舍五入(即可以认为计算误差在区间]105,105[55--⨯⨯-上服从均匀分布),现有1200个数相加,求产生的误差综合的绝对值小于03.0的概率.解:设i X 为每个数值的误差,则i X ~)105,105(55--⨯⨯-U ,有0)(=i X E ,1210)(8-=i X D ,1200,,2,1 =i .从而0)()(12001==∑=i i X E X E ,61200110)()(-===∑i i X D X D .由独立同分布的中心极限定理,X 近似地服从)10,0(6-N ,于是)03.0(<X P ))()(03.0)()((X D X E X D X E X P -≤-=12101200003.0121012000(44--⋅-≤⋅-=X P 9974.01)3(2=-Φ=.7.某药厂断言,该厂生产的某药品对医治一种疑难的血液病治愈率为8.0.医院检验员任取100个服用此药的病人,如果其中多于75个治愈,就接受这一断言,否则就拒绝这一断言.(1)若实际上此药对这种病的治愈率是8.0,问接受这一断言的概率是多少?(2)若实际上此药对这种病的治愈率是7.0,问接受这一断言的概率是多少?解:设X 为100个服用此药的病人中治愈的个数,(1)由题可知X ~)8.0,100(B ,则80)(=X E ,16)(=X D ,由棣莫弗—拉普拉斯定理,得)75(1)75(≤-=>X P X P 48075(1))()((1-Φ-=-Φ-=X D X E X 8944.0)25.1(=Φ=.(2)由题可知X ~)7.0,100(B ,则70)(=X E ,21)(=X D ,由棣莫弗—拉普拉斯定理,得)75(1)75(≤-=>X P X P 217075(1)()((1-Φ-=-Φ-=X D X E X 1379.0)09.1(1=Φ-=.8.一射手在一次射击中,所得环数的分布律如下表:X678910P 05.005.01.03.05.0求:(1)在100次射击中环数介于900环与930环之间的概率是多少?(2)超过950环的概率是多少?解:设X 为100次射击中所得的环数,i X 为第i 次射击的环数,则∑==1001i i X X ,15.9)(=i X E ,95.84)(2=i X E ,2275.1)]([)()(22=-=i i i X E X E X D ,100,,2,1 =i .由1X ,2X ,…,100X 相互独立,得915)()(1001==∑=i i X E X E ,75.122)()(1001==∑=i i X D X D .由独立同分布的中心极限定理,75.122915-X 近似地服从)1,0(N ,于是(1))930900(≤≤X P ))()(930)()()()(900(X D X E X D X E X X D X E P -≤-≤-=75.12291593075.12291575.122915900(-≤-≤-=X P )75.1221575.122915(≤-=X P 823.01)35.1(2=-Φ≈.(2))950(>X P ))()(950)()((X D X E X D X E X P ->-=75.122915950)()((->-=X D X E X P 001.0)1.3(1=Φ-≈.9.设有30个电子元件1A ,2A ,…,30A ,其寿命分别为1X ,2X ,…,30X ,且且都服从参数为1.0=λ的指数分布,它们的使用情况是当i A 损坏后,立即使用1+i A (29,,2,1 =i ).求元件使用总时间T 不小于350h 的概率.解:由题可知i X ~)1.0(E ,30,,2,1 =i ,则10)(=i X E ,100)(=i X D .记∑==301i i X T ,由1X ,2X ,…,30X 相互独立,得300)()(301==∑=i i X E T E ,3000)()(301==∑=i i X D T D .))()(350)()(()350(T D T E T D T E T P T P ->-=>30103003503010300(⋅->⋅-=T P )91.03010300(>⋅-≈T P ,由独立同分布的中心极限定理,3010300⋅-T 近似地服从)1,0(N ,于是1814.0)91.0(1)91.03010300(=Φ-=>⋅-T P .10.大学英语四级考试,设有85道选择题,每题4个选择答案,只有一个正确.若需要通过考试,必须答对51道以上.试问某学生靠运气能通过四级考试的概率有多大?解:设X 为该学生答对的题数,由题可知X ~41,85(B ,则25.21)(=X E ,9375.15)(=i X D ,85,,2,1 =i .由棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理,近似地有9375.1525.21-X ~)1,0(N ,得)8551(≤≤X P ))()(85)()()()(51(X D X E X D X E X X D X E P -≤-≤-=)9375.1525.21859375.1525.219375.1525.2151(-≤-≤-=X P 0)45.7()97.15(=Φ-Φ=.即学生靠运气能通过四级考试的概率为0.。
概率论与数理统计(经管类)第五章课后习题答案

E X |
7.5 .
E X |
7.5
D X .
.
0.44
2. 在每次实验中,事件 A 发生的概率为 0.5.利用切比雪夫不等式估计,在 1000 次独立实验中,事件 A 发 生的次数在 400~600 之间的概率. 解:用 X 表示事件 A 发生的次数,它服从 n=1000,p=0.5 的二项分布. 则 E(X)=np=1000*0.5=500, D(X)=npq=1000*0.5*0.5=250 P 400 600 P |X 10
2.387 P X 6 2.387 10 6 2.387 1 Φ 10 6 2.387 1 Φ 1.68 0.0465
np P
1000 0.005
5, npq
2.23
X X 5 7 5 0.007 PX 7 P Φ 0.90 0.8159 1000 2.23 2.23 4. 在抛硬币的实验中,至少抛多少次,才能是正面出现的频率落在(0.4,0.6)区间的概率不小于 0.9? 解:用 X 表示 n 次试验中出现正面的次数, 则 X~B(120, ), np P 0.4 0.5n, npq X n 0.6 0.6 0.5n X 0.5n √n 2 √n 5 0.9 0.9505 0.6n 0.5n √n , 2
A. N 2,4 B. N 2, 解: E Z
∑
E x
2n
2
D Z
1 n
1 n2
n
n
E xi
i 1
1 n2 4 n
4n
4
n
故Zn
二,填空题
概率论与数理统计第五章习题课

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3
切比雪夫定理的特殊情况
设随机变X量1, X2,, Xn,相互独,立
且具有相同的数学和期方望差E:(Xk ) ,
D(Xk) 2 (k 1, 2,),作前n个随机变量
的算术平均X
1n nk1
Xk,
则对于任意正
数 有
l n iP { m X || } l n iP m n 1 k n 1 X k 1 .
ln i m P(i1Xi n)___.__
解: 由辛钦大数定律(取=1)有:
l n iP ( m n 1 i n 1 X i 0 1 ) l n iP ( m n 1 i n 1 X i 1 ) 1 ,
又显然有: (n 1i n1Xi 1)(i n1Xin)故 ,
l n iP m (i n 1X n i n ) l n iP m (n 1 i n 1X i 1 ) 1 . 从而 ln i m 有 P(i1Xin)1,即应 1. 填
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24
P(101900X36008) p(19000X28800)
2 8 8 0 4 0 7 5 2 0 8 0 5 0 0 1 9 0 0 0 4 7 5 2 0 8 0 5 0 0
1 .3 7 6 4 3 .5 8 9
0.9162
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2 60 61 0 0 / 60 05/0 6 1
故近似地有:
2 60 6 1 0 0 / 6 0 0 5/6 0 10 .9,9
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14
第四章 大数定律和中心极限定理
即 60 6 1 0 0 / 6 0 0 5/0 6 0 .99 , 5
查表6得 00 0 2 .5,8 60 1 /0 6 5 0 /6
概率论与数理统计(理工类_第四版)吴赣昌主编课后习题答案第五章

复制过来让大家都能下载哈第五章数理统计的基础知识5.1 数理统计的基本概念习题1已知总体X服从[0,λ]上的均匀分布(λ未知),X1,X2,⋯,Xn为X的样本,则().(A)1n∑i=1nXi-λ2是一个统计量;(B)1n∑i=1nXi-E(X)是一个统计量;(C)X1+X2是一个统计量;(D)1n∑i=1nXi2-D(X)是一个统计量.解答:应选(C).由统计量的定义:样本的任一不含总体分布未知参数的函数称为该样本的统计量.(A)(B)(D)中均含未知参数.习题2观察一个连续型随机变量,抽到100株“豫农一号”玉米的穗位(单位:cm),得到如下表中所列的数据. 按区间[70,80),[80,90),⋯,[150,160),将100个数据分成9个组,列出分组数据计表(包括频率和累积频率),并画出频率累积的直方图.解答:分组数据统计表求样本容量n,样本均值X¯,样本方差S2.解答:对于抽到的每个居民户调查均收入,可见n=200.这里,没有给出原始数据,而是给出了整理过的资料(频率分布),我们首先计算各组的“组中值”,然后计算X¯和S2的近似值:分别表示样本均值和样本二阶中心矩,试求E(X¯),E(S2).解答:由X∼B(10,3100),得E(X)=10×3100=310,D(X)=10×3100×97100=2911000,所以E(X¯)=E(X)=310,E(S2)=n-1nD(X)=291(n-1)1000n.习题6设某商店100天销售电视机的情况有如下统计资料f(2)(x)=2F(x)f(x)={2λe-λx(1-e-λx),x>00,其它,又X(1)的概率密度为f(1)(x)=2[1-F(x)]f(x)={2λe-2λx,x>00,其它.习题9设电子元件的寿命时间X(单位:h)服从参数λ=0.0015的指数分布,今独立测试n=6元件,记录它们的失效时间,求:(1)没有元件在800h之前失效的概率;(2)没有元件最后超过3000h的概率.解答:(1)总体X的概率密度f(x)={(0.0015)e-0.0015x,x>00,其它,分布函数F(x)={1-e-0.0015x,x>00,其它,{没有元件在800h前失效}={最小顺序统计量X(1)>800},有P{X(1)>800}=[P{X>800}]6=[1-F(800)]6=exp(-0.0015×800×6)=exp(-7.2)≈0.000747.(2){没有元件最后超过3000h}={最大顺序统计量X(6)<3000}P{X(6)<3000}=[P{X<3000}]6=[F(3000)]6=[1-exp{-0.0015×3000}]6=[1-exp{-4.5}]6≈0.93517.习题10设总体X任意,期望为μ,方差为σ2,若至少要以95%的概率保证∣X¯-μ∣<0.1σ,问样本容量n应取多大?解答:因当n很大时,X¯-N(μ,σ2n),于是P{∣X¯-μ∣<0.1σ}=P{μ-0.1σ<X¯<μ+0.1σ}≈Φ(0.1σσ/n)-Φ(-0.1σσ/n)=2Φ(0.1n)-1≥0.95,则Φ(0.1n)≥0.975,查表得Φ(1.96)=0.975,因Φ(x)非减,故0.1n≥1.96,n≥384.16,故样本容量至少取385才能满足要求.5.2 常用统计分布习题1对于给定的正数a(0<a<1),设za,χa2(n),ta(n),Fa(n1,n2)分别是标准正态分布,χ2(n),t(n),F(n1,n2)分布的上a分位点,则下面的结论中不正确的是().(A)z1-a(n)=-za(n);(B)χ1-a2(n)=-χa2(n);(C)t1-a(n)=-ta(n);(D)F1-a(n1,n2)=1Fa(n2,n1).解答:应选(B).因为标准正态分布和t分布的密度函数图形都有是关于y轴对称的,而χ2分布的密度大于等于零,所以(A)和(C)是对的.(B)是错的. 对于F分布,若F∼F(n1,n2),则1-a=P{F>F1-a(n1,n2)}=P{1F<1F1-a(n1,n2)=1-P{1F>1F1-a(n1,n2)由于1F∼F(n2,n1),所以P{1F>1F1-a(n1,n2)=P{1F>Fa(n2,n1)=a,即F1-a(n1,n2)=1Fa(n2,n1). 故(D)也是对的.习题2(1)2.设总体X∼N(0,1),X1,X2,⋯,Xn为简单随机样本,问下列各统计量服从什么分布? (1)X1-X2X32+X42;解答:因为Xi∼N(0,1),i=1,2,⋯,n,所以:X1-X2∼N(0,2),X1-X22∼N(0,1),X32+X42∼χ2(2),故X1-X2X32+X42=(X1-X2)/2X32+X422∼t(2).习题2(2)2.设总体X∼N(0,1),X1,X2,⋯,Xn为简单随机样本,问下列各统计量服从什么分布? (2)n-1X1X22+X32+⋯+Xn2;解答:因为Xi∼N(0,1),∑i=2nXi2∼χ2(n-1),所以n-1X1X22+X32+⋯+Xn2=X1∑i=2nXi2/(n-1)∼t(n-1).习题2(3)2.设总体X∼N(0,1),X1,X2,⋯,Xn为简单随机样本,问下列各统计量服从什么分布?(3)(n3-1)∑i=13Xi2/∑i=4nXi2.解答:因为∑i=13Xi2∼χ2(3),∑i=4nXi2∼χ2(n-3),所以:(n3-1)∑i=13Xi2/∑i=4nXi2=∑i=13Xi2/3∑i=4nXi2/(n-3)∼F(3,n-3).习题3设X1,X2,X3,X4是取自正态总体X∼N(0,22)的简单随机样本,且Y=a(X1-2X2)2+b(3X3-4X4)2,则a=?,b=?时,统计量Y服从χ2分布,其自由度是多少?解答:解法一Y=[a(X1-2X2)]2+[b(3X3-4X4)]2,令Y1=a(X1-2X2),Y2=b(3X3-4X4),则Y=Y12+Y22,为使Y∼χ2(2),必有Y1∼N(0,1),Y2∼N(0,1),因而E(Y1)=0,D(Y1)=1,E(Y2)=0,D(Y2)=1,注意到D(X1)=D(X2)=D(X3)=D(X4)=4,由D(Y1)=D[a(X1-2X2)]=aD(X1-X2)=a(D(X1)+22D(X2))=a(4+4×4)=20a=1,D(Y2)=D[b(3X3-4X4)]=bD(3X3-4X4)=b(9D(X3)+16D(X4))=b(4×9+16×4)=100b=1,分别得a=120,b=1100.这时Y∼χ2(2),自由度为n=2.解法二因Xi∼N(0,22)且相互独立,知X1-2X2=X1+(-2)X2∼N(0,20),3X3-4X4=3X3+(-4)X4∼N(0,100),故X1-2X220∼N(0,1),3X3-4X4100∼N(0,1),为使Y=(X1-2X21/a)2+(3X3-4X41/b)2∼χ2(2),必有X1-2X21/a∼N(0,1),3X3-4X41/b∼N(0,1),与上面两个服从标准正态分布的随机变量比较即是1a=20,1b=100,即a=120,b=1100.习题4设随机变量X和Y相互独立且都服从正态分布N(0,32).X1,X2,⋯,X9和Y1,Y2,⋯,Y9是分别取自总体X和Y的简单随机样本,试证统计量T=X1+X2+⋯+X9Y12+Y22+⋯+Y92服从自由度为9的t分布.解答:首先将Xi,Yi分别除以3,使之化为标准正态.令X′i=Xi3,Y′i=Yi3,i=1,2,⋯,9,则X′i∼N(0,1),Y′i∼N(0,1);再令X′=X′1+X′2+⋯+X′9,则X′∼N(0,9),X′3∼N(0,1),Y′2=Y′12+Y′22+⋯+Y′92,Y′2∼χ2(9).因此T=X1+X2+⋯+X9Y12+Y22+⋯+Y92=X1′+X2′+⋯+X9′Y′12+Y′22+⋯+Y′92=X′Y′2=X′/3Y′2/9∼t(9),注意到X′,Y′2相互独立.习题5设总体X∼N(0,4),而X1,X2,⋯,X15为取自该总体的样本,问随机变量Y=X12+X22+⋯+X1022(X112+X122+⋯+X152)服从什么分布?参数为多少?解答:因为Xi2∼N(0,1),故Xi24∼χ2(1),i=1,2,⋯,15,而X1,X2,⋯,X15独立,故X12+X22+⋯+X1024∼χ2(10),X112+X122+⋯+X1524∼χ2(5),所以X12+X22+⋯+X1024/10X112+X122+⋯+X1524/5=X12+X22+⋯+X1022(X112+X122+⋯+X152)=Y习题6证明:若随机变量X服从F(n1,n2)的分布,则(1)Y=1X服从F(n2,n1)分布;(2)并由此证明F1-α(n1,n2)=1Fα(n2,n1).解答:(1)因随机变量X服从F(n1,n2),故可设X=U/n1V/n2,其中U服从χ2(n1),V服从χ2(n2),且U与V相互独立,设1X=V/n2U/n1,由F分布之定义知Y=1x=V/n2U/n1,服从F(n2,n1).(2)由上侧α分位数和定义知P{X≥F1-α(n1,n2)}=1-α,P{1X≤1F1-α(n1,n2)=1-α,即P{Y≤1F1-α(n1,n2)=1-α,1-P{Y>1F1-α(n1,n2)=1-α,故P{Y>1F1-α(n1,n2)=α,而P{Y≥Fα(n2,n1)}=α.又Y为连续型随机变量,故P{Y≥1F1-α(n1,n2)=α,从而Fα(n2,n1)=1F1-α(n1,n2),即F1-α(n1,n2)=1Fα(n2,n1).习题7查表求标准正态分布的上侧分位数:u0.4,u0.2,u0.1与u0.05.解答:u0.4=0.253,u0.2=0.8416,u0.1=1.28,u0.05=1.65.习题8查表求χ2分布的上侧分位数:χ0.952(5),χ0.052(5),χ0.992(10)与χ0.012(10).解答:1.145,11.071,2.558,23.209.习题9查表求F分布的上侧分位数:F0.95(4,6),F0.975(3,7)与F0.99(5,5).解答:0.1623,0.0684,0.0912.习题10查表求t分布的下侧分位数:t0.05(3),t0.01(5),t0.10(7)与t0.005(10).解答:2.353,3.365,1.415,3.169.5.3 抽样分布(2)P{X¯>4.5}=P{Z>4.5-42/9=1-P{Z≤2.25}≈1-Φ(2.25)=1-0.9878=0.0122.习题2设总体X服从正态分布N(10,32),X1,X2,⋯,X6是它的一组样本,设X¯=16∑i=16Xi.(1)写出X¯所服从的分布;(2)求X¯>11的概率.解答:(1)X¯∼N(10,326),即X¯∼N(10,32).(2)P{X¯>11}=1-P{X¯≤11}=1-Φ(11-1032)≈1-Φ(0,8165)≈1-Φ(0.82)=0.2061.习题3设X1,X2,⋯,Xn是总体X的样本,X¯=1n∑i=1nXi,分别按总体服从下列指定分布求E(X¯),D(X¯).(1)X服从0-1分布b(1,p);(2)*X服从二项分布b(m,p);(3)X服从泊松分布P(λ);(4)X服从均匀分布U[a,b];(5)X服从指数分布e(λ).解答:(1)由题意,X的分布律为:P{X=k}=Pk(1-P)1-k(k=0,1).E(X)=p,D(X)=p(1-p).所以E(X¯)=E(1n∑i=1nXi)=1n∑i=1nE(Xi)=1n⋅np=p,D(X¯)=D(1n∑i=1nXi)=1n2∑i=1nD(X1)=1n2⋅np(1-p)=1np(1-p). (2)由题意,X的分布律为:P{X=k}=CmkPk(1-p)m-k(k=0,1,2,⋯,m).同(1)可得E(X¯)=mp,D(X¯)=1nmp(1-p).(3)由题意,X的分布律为:P{X=k}=λkk!e-λ(λ>0,k=0,1,2,⋯).E(X)=λ,D(X)=λ.同(1)可得E(X¯)=λ,D(X¯)=1nλ.(4)由E(X)=a+b2,D(X)=(b-a)212,同(1)可得E(X¯)=a+b2,D(X¯)=(b-a)212n.(5)由E(X)=1λ,D(X)=1λ2,同(1)可得D(X¯)=1λ,D(X¯)=1nλ2.习题4某厂生产的搅拌机平均寿命为5年,标准差为1年,假设这些搅拌机的寿命近似服从正态分布,求:(1)容量为9的随机样本平均寿命落在4.4年和5.2年之间的概率;(2)容量为9的随机样本平均寿命小于6年的概率。
概率论与数理统计第四,五章习题课(大数定律及中心极限定理)

因 此 ,E X = 1 ,E Y = 1 , 且 E X Y = E X E Y = 1 ,
以 及 X与 Y不 相 关 。
又 f(x ,y)关 于 y= x 对 称 , 可 知
P (X < Y )= P (X Y ), 于 是 , P (X < Y )= 1 。
2
整理课件
21
13.设随机变量 , 相互独立,且都服从区间
+P(Xj=1|Xj-1=0)P(Xj-1=0)
P(X
j =1)=
a+1 a+ b+1
a a+
b
+
a a+ b+1
b a+ b
=
a a+ b
。
于 是 ,由 数 学 归 纳 法 可 知
P
(X
j
=
1
)=
a a+
b
,
j=1,2,...n.
这
样
,E X
=
j
P(X
j
=1)=
a a+ b
,
j=1,2,...n.
94
32
整理课件
16
(2) Cov(X,Z)=Cov(X, 1 X - 1 Y) 32
= 1 DX- 1 Cov(X,Y) =6,
3
2
XZ
Cov(X , Z ) DXDZ
27 7
.
(3) X与 Z不 独 立 。 因 为 XZ 0。
整理课件
17
11.设随机变量X与Y相互独立,X服从标准正态分
布,Y服从参数 = 3的泊松分布。
因
此
,E
S
=
n
E
X
+
1
E
X
概率论第五章习题答案

数理统计习题答案习题5.1解答1. 设总体服从()λP 分布,试写出样本n X X X ,,,21 的联合分布律.解:()的分布律为:即X P X ,~λ ()!k e k X P k λλ-==, ,,,2,1,0n k =n X X X ,,,21 的联合分布律为:()n n x X x X x X P ===,,,2211 = ()()()n n x X P x X P x X P === 2211=nx x x x e x e x e nλλλλλλ---⋅2121=λλn n xx x e x x x n-+++!!!2121, n i n x i ,,2,1,,,2,1,0 ==2. 设总体X 服从()1,0N 分布,试写出样本n X X X ,,,21 的联合分布密度. 解:()1,0~N X ,即X 分布密度为:()2221x e x p -=π,+∞<<-∞xn X X X ,,,21 的联合分布密度为:()∏==ni inx p x x x p 121*)(,...,=22222221212121n x x x eee--⋅-πππ=()}21exp{2122∑=--n i i x n π n i x i ,,2,1, =+∞<<∞-. 3. 设总体X 服从()2,σμN 分布,试写出样本n X X X ,,,21 的联合分布密度. 解:()2,~σμN X ,即X 分布密度为:()x p =()}2exp{2122σμσπ--x ,∞<<∞-xn X X X ,,,21 的联合分布密度为:()()∏==ni i n x p x xx p 121*,...,=()})(21exp{211222∑--⋅⋅=-ni i n n x μσσπ, n i x i ,,2,1, =+∞<<∞-.4. 根据样本观测值的频率分布直方图可以对总体作什么估计与推断? 解:频率分布直方图反映了样本观测值落在各个区间长度相同的区间的频率大小,可以估计X 取值的位置与集中程度,由于每个小区间的面积就是频率,所以可以估计或推断X 的分布密度. 5. 略. 6. 略.习题5.2解答1. 观测5头基础母羊的体重(单位:kg)分别为53.2,51.3,54.5,47.8,50.9,试计算这个样本观测值的数字特征:(1)样本总和,(2)样本均值,(3)离均差平方和,(4)样本方差,(5)样本标准差,(6)样本修正方差,(7)样本修正标准差,(8)样本变异系数,(9)众数,(10)中位数,(11)极差,(12)75%分位数.解:设9.50,8.47,5.54,3.51,2.5354321=====x x x x x()7.257151=∑=i ix,()54.51251==∑=i ixx(3) ss =()2512512x n xx xi ii i-=-∑∑===13307.84-5×51.542=25.982(4)2s =()∑=-51251i i x x =51ss =5.1964, (5)s =2.28; (6)s s * =ss n 11-=6.4955 (7)*s =2.5486; (8)cv =100⨯*xs =4.945;(9)每个数都是一个,故没有众数. (10)中位数为3x =51.3; (11)极差为54.5-47.8=6.7;(12)0.75分位数为53.2.2. 观测100支金冠苹果枝条的生长量(单位:cm)得到频数表如下:组下限 19.5 24.5 29.5 34.5 39.5 44.5 49.5 54.5 59.5 组上限 24.5 29.5 34.5 39.5 44.5 49.5 54.5 59.5 64.5 组中值 22 27 32 37 42 47 52 57 62频数 8 11 13 18 18 15 10 4 3试计算这个样本观测值的数字特征:(1)样本总和,(2)样本均值,(3)离均差平方和,(4)样本方差,(5)样本标准差,(6)样本修正方差,(7)样本修正标准差,(8)样本变异系数,(9)众数,(10)中位数,(11)极差,(12)75%分位数.解:设组中值依次为921,,,x x x ,频数依次为921,,,n n n ,=+++=921n n n n 100,()=∑=911i ii x n 3950;()=+=∑=919112i ii xn n n x 39.5;()()=-=-=∑∑==29129123x n xn x x n ss i ii i i i 25.39100166300⨯-=10275;()==ss s 100142102.75; ()=s 510.137;()=-=*ss n s 1162103.788 ()=*s 710.188;()=⨯=*1008xs cv 25.79;()42379或众数是(),50210=n ;中位数为5.3924237=+;()11极差为:62-22=40;()4775.0,83,6812621521分位数为∴=+++=+++n n n n n n .3.略.4. 设n x x x ,,,21 是一组实数,a 和b 是任意非零实数,bax y i i -=(n i ,,1 =),x 、y 分别为i x 、i y 的均值,2xs =∑-iix xn2)(1,2ys =1n()y y i i-∑2,试证明:① b a x y -=;② 222b s s x y =. 解①:∑∑==-==ni i ni i b a x ny ny 1111= ()∑=-ni i a x bn11= ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-∑=n i i na x nb 11=b a x -; ②2y s =1n∑-ii y y 2)(=∑=⎪⎪⎭⎫⎝⎛---ni i b a x b a x n121=∑=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-ni i b x x n121=221x s b .1.求分位数(1)()8205.0x ,(2)()12295.0x 。
王明慈 概率论与数理统计 第二版 习题解答 习题五

n1 X1 + n2 X 2 ; n1 + n2
(2).联合样本的样本方差 S
2
( n − 1) S12 + ( n2 −1) S22 + = 1
证明: ( 1)
X=
Sum1 + Sum 2 n1 X1 + n2 X 2 = n1 + n2 n1 + n2
n1
S2 =
(2)
w.
又∑ ( X1i − X1 + X1 − X )2
(
)
(
)
(
(
(
)
(
)
9. 设总体 X 服从正态分布 N µ ,
(1) 从总体中抽取容量为 64 的样本,求样本均值 X 与总体均值 µ 之差的绝对值小于 1 的概率 P X − µ < 1 ;
(
kh da
课
)
后
答 案
(
52 )
即F1−α ( k1, k2 )=
(2)抽取样本容量 n 多大时,才能使概率 P X − µ < 1 达到 0.95? 解:(1) ∵
n1 + n2
(n X + (n + n )⋅
1 1 2
1
+ n2 X 2 )
2
( n1 + n2 )
n1 + n2
2
答 案
=
n1n2 ( X 1 − X 2 )
U = X 2 + Y 2 + Z 2 的分布函数与概率密度;并验证§5.4 定理 1 当 k=3 时成立,即 U~ χ 2 ( 3)
解:X, Y, Z 相互独立且都服从 N(0, 1),则 U~ χ 2 ( 3) 显然
概率论与数理统计习题5答案

350 300 5 故 P{T 350} 1 1 1 (0.913) 0.1814. 3000 30 3. 计算器在进行加法时,将每个加数舍入最靠近它的整数,设所有舍入误差相互独立且在
又知为使系统正常运行, 至少必需要有 85 个元件工作, 求系统的可靠程度(即正常运行的概率);
(2)上述系统假设有 n 个相互独立的元件组成,而且又要求至少有 80%的元件工作才能使系统
正常运行,问 n 至少为多大时才能保证系统的可靠程度为 0.95? 解:(1)设 X 表示正常工作的元件数,则 X ~ b(100, 0.9) ,
10 2 1 0.9 , 解得 n 443 . n / 12
4. 某保险公司有 10000 人参加保险, 每人每年交 12 元保险费, 在一年内一个人死亡的概率为 0.006,
死亡后其家属可向保险公司领到 1000 元。试用中心极限定理求 (1) 保险公司亏本的概率是多少? (2) 保险公司一年的利润不少于 40000 元的概率是多少? (已知 2.5898 0.9952 ,其中 x 是正态分布 N 0, 1 的分布函数) 解:设 X={一年内的死亡的人数},则 X~B(10000,0.006) (1)由中心极限定理,有保险公司亏本的概率为
X 60 80 60 80000/1000=80 人, P X 80 P 2.5898 0.9952 59.64 59.64
补: 某保险公司有 3000 个同一年龄段的人参加人寿保险, 在一年中这些人的死亡率为 0.1%. 参 加保险的人在一年的开始交付保险费 100 元,死亡时家属可从保险公司领取 10000 元.求:
概率论与数理统计第五章

4. 设 X 1, X 2 , 为相互独立的随机变量序列, 且 X i ( i 1, 2, ), 服
从参数为 的泊松分布, 则
n
Xi n
lim P i 1
n
n
x _____ .
三、解答题 1. 一药厂试制成功一种新药, 卫生部门为了检验此药的效果, 在100
名患者中进行了试验 , 决定若有 75 名或更多患者显示有效时, 即
验中 , 事件 A 出现的次数 , 试用切比雪夫不等式估计得
P 0.74
0.76
.
10000
10
3. 某批产品的次品率为 0.1, 连续抽取10000 件, 表示其中的次品
数 , 试用中心极限定理计算 P{ 970 }
.
已知 F0.1(1) 0.8413 , F 0.1 (2) 0.9772 , F0.1(33.333) 1.
5. 某灯泡厂生产的一批灯泡 , 次品率为 1% , 现随机地抽样 500 个 ,
试用泊松逼近和正态逼近二种方法计算次品不超过5个的概率是
多少? 已知标准正态分布函数 F0,1 ( x) 的值
F0,1(2.25) 0.9878, F0,1(0) 0.5, F0,1(1.01) 0.8438.
k
泊松分布
11
3. 为了使问题简化 , 假定计算机进行数的加法运算时, 把每个加数 取为最接近于它的整数 (其后一位四舍五入) 来计算, 设所有的取 整误差是相互独立的, 且它们都在[ 0.5, 0.5]上服从均匀分布, 若 有 1500 个数相加,问误差总和的绝对值超过15 的概率是多少?已
知标准正态分布函数 F 0,1( x)的值 : F0,1(0.12) 0.5478, F0,1(1.342) 0.9099, F0,1(0.134) 0.5517.
哈工大概率论与数理统计课后习题答案五

习 题 五1.假设有10只同种电器元件,其中两只废品,从这批元件中任取一只,如果是废品,则扔掉重新取一只,如仍是废品,则扔掉再取一只,试求在取到正品之前,已取出的废品只数的数学期望和方差。
解 设X 为已取出的废品只数,则X 的分布为012828218101091098X P ⋅⋅⋅即012881104545XP所以 82245459EX =+=, 2844,454515EX =+=224488().1581405DX EX EX =-=-= 2.假设一部机器在一天内发生故障的概率为0.2,机器发生故障时全天停止工作,若1周5个工作日里无故障,可获利10万元;发生一次故障仍可获利5万元,发生两次故障所获利润零元;发生三次或三次以上故障就要亏损2万元。
求1周内期望利润是多少? 解 设一周所获利润为T (万元),则T 的可能值为10,5,0,2-.又设X 为机器一周内发生故障的次数,则~(5,0.2)X B ,于是,5(10)(0)(0.8)0.3277P T P X =====145(5)(1)0.2(0.8)0.4096P T P X C ====⨯=类似地可求出T 的分布为205100.05790.20480.40960.3277T P -所以一周内的期望利润为20.057950.4096100.3277ET =-⨯+⨯+⨯5.209=(万元)3.假设自动线加工的某种零件的内径X (毫米)服从正态分布(,1)N μ,内径小于10或大于12为不合格品,销售每件合格品获利,销售每件不合格品亏损,已知销售利润T (元)与零件的内径X 有如下关系:1,10,20,1012,5,12.X T X X ⎧-<⎪=≤≤⎨⎪->⎩若若若问平均内径μ取何值时,销售一个零件的平均利润最大. 解1(10)20(1012)5(E T P X P X P X =-⨯<+⨯≤≤-⨯>10()20[(12)(10)]5[1(12)]1μμμμ-=-Φ+Φ--Φ---Φ-25(12)21(10)5μμ=Φ--Φ--25(12)21(10)dETd ϕμϕμμ=--+-22(10)(12)2221250μμ----=-即221[(12)(10)]22125e μμ----= 两边取对数得 21222ln25μ-= 即12511ln221μ=-. 时,平均利润最大.4.从学校到火车站的途中有3个交通岗,假设在各个交通岗遇到红灯的事件是相互独立的,并且概率都是25,设X 为途中遇到红灯的次数,求随机变量X 的分布律、分布函数和数学期望. 解 2~(3,)5X B ,分布律为3323()()()0,1,2,3.55k k k P X k C k -===即01232754368125125125125XPX 的分布函数为0,0,27,01,12581(),12,125117,23,1251,3.x x F x x x x <⎧⎪⎪≤<⎪⎪⎪=≤<⎨⎪⎪≤<⎪⎪≥⎪⎩ 54722415061251251251255EX =++==5.设随机变量服从几何分布,其分布列为1()(1)k P X k p p -==-,01,1,2,p k <<=求EX 与DX 解1 111111(1)()k k kk k k k k x qx qEX k p p p kqp x p x ∞∞∞∞--======'⎛⎫'=-=== ⎪⎝⎭∑∑∑∑其中1q p =-由函数的幂级数展开有 011k k x x∞==-∑, 所以21111.1(1)x qx qEX p px x p=='⎡⎤=-==⎢⎥--⎣⎦ 因为221211()(1)k k x q x qk k x EX k pqp x x p x ∞∞-====''⎡⎤⎡⎤'===⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦∑∑22p p -=, 所以2222221().p qDX EX EX p p p -=-=-=解22123k EX P pq pq kpq -=+++++21(123),k p q q kq -=+++++设21123,k S q q kq -=+++++ (1) 则2323,k qS q q q kq =+++++(2)(1)–(2)得211(1)11k q S q q q q--=+++++=-, 所以2211(1)S q p ==-,从而,得 211EX pS p p p==⋅=.22222123n EX p pq pq n pq -=+++++222211(123)n p q q n q pS -=+++++,22232123,n qS q q q n q =+++++2112(1)135(21),n q S q q n q S --=++++-+23235(21),n qS q q q n q =++++-+21222(1)12()111n q qq S q q q q p--=+++++=+=+-,2212q S p p =+, 于是 212312S qS p p p==+, 所以 22321212()q qEX p p p p p =+=+, 故得X 的方差为2222221211().q q pDX EX EX p p p p p-=-=+-==6.设随机变量X 分别具有下列概率密度,求其数学期望和方差. (1)||1()2x f x e -=;(2)1||,||1,()0,||1;x x f x X -≤⎧=⎨>⎩ (3)2215(2),02,()160,x x x f x ⎧-≤≤⎪=⎨⎪⎩其他; (4),01,()2,12,0,.x x f x x x ≤<⎧⎪=-≤≤⎨⎪⎩其他解 (1)||102x EX x e dx +∞--∞=⋅=⎰,(因为被积函数为奇函数)22||2012x x DX EX x e dx x e dx +∞+∞---∞===⎰⎰202x xx exe dx +∞+∞--=-+⎰2[] 2.x x xee dx +∞+∞--=-+=⎰(2)11(1||)0,EXx x dx -=-=⎰3411222310101(1||)2()2[]346x x DX EX x x dx x x dx -==-=-=-=⎰⎰. (3)2232543001515(2)(44)1616EX x x dx x x x dx =-=-+⎰⎰26450154415161166541615x x x ⎡⎤=-+=⋅=⎢⎥⎣⎦, 22654015(44)16EX x x x dx =-+⎰2765015448167657x x x ⎡⎤=-+=⎢⎥⎣⎦, 所以2281()177DX EX EX =-=-=. (4)223122220111128(2)313333x EXx dx x x dx x =+-=+-=+-=⎰⎰,1223230112114(2)(81)(161)43412EX x dx x x dx =+-=+---=⎰⎰,所以1411126DX =-=. 7.在习题三第4题中求11EX+解 因X 的分布为 012311112488X P所以11111111671224384896EX =+⨯+⨯+⨯=+.8.设随机变量X 的概率密度为,02,(),24,0,ax x f x cx b x ⎧<<⎪=+≤≤⎨⎪⎩其他.已知32,(13)4EX P X =<<=,求(1),,a b c 的值(2)随机变量XY e =的数学期望和方差.解 (1)2421()()f x dx axdx cx b dx +∞-∞==++⎰⎰⎰24422202226,22a c x x bx a b c =++=++24222()()xf x dx ax dx cx b xdx +∞-∞==++⎰⎰⎰856633a cb =++, 2312335()422axdx cx b dx a c b =++=++⎰⎰,解方程组13281856633252a b c a b c a b c ⎧++=⎪⎪++=⎨⎪⎪++=⎩得 14a =, 1b =,14c =-.(2)242202111()()(1)(1)444X x x x EYE e e f x dx xe dx x e dx e +∞-∞===+-+=-⎰⎰⎰,24222220211()()(1)44X x xx EY E e e f x dx xe dx x e dx +∞-∞===+-+⎰⎰⎰2222211(1)[(1)]44e e e =-+-222221()(1)4DY EY EY e e =-=-.9.游客乘电梯从底层到电视塔顶层观光;电梯于每个整点的第5分钟,25分钟和55分钟从底层起行。
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E ( X ) 7000, D( X ) 2100,
P {| X E ( X ) | } 1 D( X )
2
,
故
P 6800 X 7200 P{| X 7000 | 200}
1 2100 200
2
0.9475
为所求
三、解答题
概率论
1) 设 供 电 网 有 10000 盏 电 灯 , 夜 晚 每 盏 电 灯 开 灯 的 概 率 均 为 0 .7 , 并 且 彼 此 开 闭 与 否 相 互 独立,试用切比雪夫不等式和中心极限定理 分 别 估 算 夜 晚 同 时 开 灯 数 在 6800 到 7200 之 间的概率
2
2
2
( i 1,2,)
且X 1 , X 2 ,, X n ,相互独立
故 1 n X i
2 P 2 i 1 n 2
2
2
2
概率论
一.填空题:
3) 设 当C
X 1, X 2, X 3, X
4
是 来 自 正 态 总 体 N 0 , 2
2 2 2
的样本,令
1 8
因
( 1.960 ) 0.975
0.1n 0.3 n 1.960
所以
解得
即
n 34.5744
n 35
概率论
三、解答题
3) 甲 乙 两 电 影 院 在 竞 争 1000 名 观 众 , 假 设每位观众在选择时随机的,且彼此相互 独立,问甲至少应设多少个座位,才能使 观 众 因 无 座 位 而 离 去 的 概 率 小 于 1%
概率论
概率论与数理统计习题课五
概率论
一.填空题:
1. 设
X 1 , X 2 , X n
是独立同分布的随机变
量 序 列 ,且 均 值 为
X
,方 差
X ~
为
2
,那 么 当
2
n
充 或
分 大 时 , 近 似 有
/
~
N ( ,
)
n
N ( 0,1)
。特别的,当同为正态分
X
n
布 时 , 对 于 任 意 的 n, 都 精 确 有
解: (1)设X表示来甲电影院的人数 至少设个N座位
则X ~ B(1000,0.5) 由中心极限定理
E ( X ) 500,
D( X ) 250,
故
P{ X N } X 500 N 500 N 500 P 1 250 250 250
a a2 2 X i 近似服从正态分布 N a2 , 4 n i 1 n
1
D( X i ) D( X ) E ( X ) E ( X ) a4 a2 ( i 1,2, n)
2
2
4 2 2
2
于是
2 1 n a4 a 2 2 D Xi n n i 1
且X 1 , X 2 ,, X n ,相互独立同分布
由独立同分布中心极 限定理
X ~
N ( ,
2
)
n
或
/
~
N ( 0,1)
n
概率论
一.填空题:
2. 设
X 1 , X 2 , X n
i
是独立同分布的随机
2 i
变 量 序 列 ,且 E X , D X , 那 么
n
1
n
Xi
2
依概率收敛于
2
2
2
i1
解: E ( X i ) D( X i ) E ( X i )
于是
P{ n X 0.8n }
概率论
n 0.9n X 0.9n 0.8n 0.9n P 0.09n 0.09n 0.09n 0.1n 2 1 0.95 0.3 n 0.1n 即 0.975 0.3 n
( 解:1)设X表示夜晚同时开灯的盏 数 则X ~ B(10000,0.7 ) 由中心极限定理
E ( X ) 7000, D( X ) 2100,
X np np(1 p )
近似
~ N ( 0,1)
概率论
故
P 6800 X 7200
6800 7000 X 7000 7200 7000 P 2100 2100 2100 200 200 2100 2100 200 2 1 2100
概率论
1) 设 供 电 网 有 10000 盏 电 灯 , 夜 晚 每 盏 电 灯 开 灯 的 概 率 均 为 0 .7 , 并 且 彼 此 开 闭 与 否 相 互 独立,试用切比雪夫不等式和中心极限定理 分 别 估 算 夜 晚 同 时 开 灯 数 在 6800 到 7200 之 间的概率
( 解:2)设X表示夜晚同时开灯的盏 数 则X ~ B(10000,0.7 ) 由切比雪夫不等式
于是
即
X X n 1 X n1 X
n 1 n
( n 1 )s ( n 1 )
~ t n 1
n n 1
S
~ t n 1
四、证明题 设 本,
X 1 , X 2 , X n , 是
i
概率论
来 自 总 体X 的 简 单 样 在
2 i
, k 0 ,1 , 2 , n
k k k n k P X C n p (1 p ) , k 0 ,1 , 2 , n n
i
D ) P X
k C 1 p (1 p )
k k
1 k
, 1 i n,
k 0 ,1 ,
概率论
Y
X 1 X 2 X 3 X 4
~
2
则
时 CY
2 .
X 3 X 4 ~ N ( 0,8)
~ N ( 0,1)
解: 因
X 1 X 2 ~ N ( 0 ,8 )
~ N ( 0,1)
2
X1 X 2 8
X3 X4 8
2
所以
X1 X 2 X3 X4 2 ~ (2) 8 8
即
Y 8
~ ( 2)
2
故
C
1 8
概率论
二、选择题
1) 设
X ~ N ,
3
2
, 其 中 已 知 ,
C
2
未知,
X 1, X 2, X
为样本,则下列选项中不是
X
统计量的是 A)
X1 X
3 2 3
B ) max X D)
X1
1
, X 2, X
3
C)
X
2 i 2
因
( 2.327 ) 0.99
N 500 250 2.327 ,
所以
解得 即
N 536.79
N 537
三、解答题
4) 总 体
X
概率论
2
X ~ N ,
i
, X
n i1
1
, X 2 , X n , X
i
n1
为 样 本 ,
n
X
1
n
X
,
S
2
n
1 n
i1
二、选择题
3) 已 知 A)
X ~ t n 那
么X
2
~
A
F (1 , n )
B ) F ( n ,1 )
C)
U V /n
2
(n)
D ) t n
解:
X ~ t( n ), 则 X
V ~ (n)
2
其中
故
U ~ N ( 0 ,1 ) ,
X
2
U /1 V /n
2
~ F (1, n)
三、解答题
2
2
2
概率论
n很大时 n 1 n 1 2 2 Xi E n Xi n i 1 i 1
1 2 D Xi n i 1 n
n
2
近似服从标准正态分布
1 即 n
X i a2
i 1 2 4
a
a2 / nn源自近似服从标准正态分布2
因而
解: 1)设X表示正常工作的部件个数 (
则X ~ B( n,0.9) 由中心极限定理
E ( X ) 0.9n,
X 0.9n 0.09n
D( X ) 0.09n,
近似
~ N ( 0,1)
故
P{ n X 0.8n } n 0.9n X 0.9n 0.8n 0.9n P 0.09n 0.09n 0.09n
X 500 近似 ~ N ( 0,1) 2500
概率论
于是
P{ X N }
X 500 N 500 N 500 P 1% 1 250 250 250 N 500 即 99% 250
24.3644 1
1
三、解答题
概率论
2) 一 系 统 是 由 n个 相 互 独 立 起 作 用 的 部 件 组 成 , 每 个 部 件 正 常 工 作 的 概 率 为 0 .9 , 且 必 须 至 少 由 80% 的 部 件 正 常 工 作 , 系 统 才 能 正 常 工 作 , 问 n至 少 为 多 大 时 , 才 能 使 系 统 正 常 工 作 的 概 率 不 低 于 0 .9 5 ?