中山第4版概率论习题解答 第二章

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第二章:随机变量及其分布函数

2.甲乙两名篮球队员独立的轮流投篮,直至某人投中篮筐为止。今让甲先投,果甲投中的概率为0.4,乙为0.6。求各队员投篮次数的概率分布。 解:

对甲而言: ξ=1 甲(未中)乙(中)或甲(中) ………………. ξ=k 意味着

1

.k -⋯⋯甲(未)乙(未)甲(未)乙(未)甲(中)

或者

.k

⋯⋯甲(未)乙(未)甲(未)乙(未)

所以

111()(0604)04(0604)0606(0604)076k k k P k ξ---==⋅⨯⋅⨯⋅+⋅⨯⋅⨯⋅⨯⋅=⋅⨯⋅⨯⋅

其中1=k 、2、3…..

对乙而言:

40)()0(⋅===甲首次即投中P P η

4560)240(40)4060(60)4060()(121⋅⨯⋅=⋅⨯⋅⨯⋅+⋅⨯⋅⨯⋅==--k k k k P η

其中1=k 、2、3…..

5.设某个动物生下r 个蛋的概率是p(r =ξ)=

λλ-e r r

!

。若每一个蛋能发育成

动物的概率是p ,且各个蛋能否发育成小动物是彼此相互独立的。证明恰有k 个后代的概率分布是具有参数为p λ的泊松分布。 证明;

令η表示恰有k 个后代,k 个后代是由于r 个蛋孵化出来的,r ≥k. 那么据全概率公式得

P(η=k)= ()(|)r k P r P k r ξηξ∞

====∑

=λλ--∞

=-∑e r p p c r

k

r k

k

r k r

!

)

1(

=e

r k r k

k r p p r k r k r λλ

-∞

=---∑)1(!

1)!(!! =e

k k r k r k k r p p k r k λλλ

--∞

=---∑)1()!

(!1

=e

k

r k r k

p k r k p -∞

=---∑))

1(()!(1

!)(λλλ

=e

()(1)!

!

k i i

i p p k i λ

λλ∞

-=-∑

=e

(1)

()!

k p p e k λ

λλ-- =k p

p k e )(!

λλ- 即函数为p λ的泊松分布。

6.设1ξ与2ξ相互独立,并具有共同的几何分布 {}k i p k pq ξ==()1,2;0,1,2,......i k == (1)证明:()121

1

i p k n n ξξξ=+==+。 (2)求{}12max ,ηξξ=的分布。 (3)求η与1ξ的联合分布。

(1)证明:

()()

()

()()

()()

()21121212121

20

022

,1,0,1,2, (11)

n

i n

n

k n k

k k n

n n

n n

k p k n p k p n k p q p k n p n p k p n k p pq pq p q q k n q n p q

ξξξξξξξξξξξ

ξ-====+===-=+===

=

+===-====++∑∑∑(2)(){}()

1,2max p k p k ηξξ===

=()()()112212112,,,p k p k p k ξξξξξξξξξ=>+=<+== =Ⅰ+Ⅱ+Ⅲ 其中

()()()1

1

120

1

111k k k i

i i k

k k i k k k i I p k p i pq pq q

pq p q pq p

pq q q

ξξ--==-=====-===--∑∑∑

Ⅱ=Ⅰ

Ⅲ=()12,k k p k k pq pq ξξ=== ∴()()21k k k k p k pq q pq pq η==-+ =()()222k k k k k k k pq q pq pq q q pq -+=--+

=()()()1212,0,1,2......k k k k k k pq q q p pq q q k +---=--=

(3)()1,p i j ηξ==

if i j = ()()()1112,,1k k p i j p j pq q ηξξξξ====>=-

即{}12122,,max ,j i ξξηξξξ====

∴()()2112,,j i i j p i j p j i pq pq p q ηξξξ+=======

if ,i j <这不可能∴()1,0p i j ηξ===

()

()()112110

21221,{,} {,}, 0, 1,,0,,,j j j k i i

P i j P i i j

P j i i j i j pq q i j p q i j j i k i p ξξηξξξξξξ=++==⎧

=≤==⎪⎪⎪

=====>⎨⎪<⎪⎪⎩

-==><∑⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩

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