随机数学

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随机数学_相遇问题

随机数学_相遇问题

随机数学研究报告——会面问题
Q13010130 樊晓强问题描述:
甲乙两人相约某天9:00-10:00在某地会面商谈生意。

双方约定先到这必须等候另外一人二十分钟。

过时如果另一人仍未到则可离去。

试求两人能够会面的概率。

模型建立:
设甲到达的时间为x,乙到达的时间为y。

容易知道甲乙两个人都是在9:00-10:00的任意时间到达,那么可以将x, y看作[9,10]上的均匀分布。

简化一下可以看作[0,1]上的均匀分布。

两个人相遇的条件是一个人等待另外一个的时间不超过20分钟,即甲到达的时间和乙到达的时间相差不超过20min,即x-y的绝对值不大于1/3小时。

可得f(x,y)的分布函数为
f(x,y)={1 ,0<x,y<1 0 ,其他
两人会面的条件为−1
3≤x−y≤1
3
,所以两个人的相遇的概率P为
∬f(x,y)

1
3≤x−y≤
1
3
dxdy=
5
9
Matlab仿真:
通过随机函数生成每次两个人到达的时间,如果两个人到达的时间间隔满足相遇的条件,则记下这次事件。

最后输出记下事件的次数除以实验的总次数,即得到两人相遇的概率。

T = input('请输入实验次数:');
S = 0;
for i = 1:T
A = rand();
B = rand();
if abs(A-B)<= 1/3
S = S +1;
end
end
fprintf('两人相遇的概率:%.4f\n',S/T)
仿真结果:。

随机数学基础

随机数学基础
结合律: ( A B) C A (B C),
( AB)C A(BC)
分配律: A (B C) ( A B) ( A C);
A (B C) ( A B) ( A C).
德摩根公式:
A B A B; A B A B.
P(B)=P(A)+P(B-A),
再由概率的非负性知 P( B A) 0,
于是有P(B) P(A).
性质4 对任一事件 A, P( A) 1.
性质5 对任一事件 A, P( A) 1 P( A).
性质6 对任意两事件 A, B有 P ( A B) P ( A) P ( B) P ( AB ).
明确所有可能的结果;
(3) 一次试验只出现一个结果,且试验前
不能确定出现哪个结果。
样本空间
随机试验中,每一个可能结果称为该试验 的一个样本点,记为. 全体样本点组成的集合称为该试验的样本 空间,记为。 E1: 抛一枚硬币,观察正(H)反(T) 面 的情 况.
1={H,T} 1=H ,2=T
C C P( Ak ) C
k M
nk N M n N
例2 将n只球一只一只随机地放入N (N≥n)个 盒子中去,试求 A: 1-n号盒子各有一球的概率 B:每个盒子至多有 一只球的概率.(设盒子的 容量不限)
生日问题
假定每个人的生日在一年365天的任一天都 等可能, 随机选取n(<365)个人, 求A:“至少有 两个人生日相同”的概率。
2 种取法 (1)取到1号球共有 C 8 2 C8 P( A) 3 C9
2种取法. (2)最小号码为5,共有 C 4
C P ( B) C

随机数学模型在估计水塔流量中的应用

随机数学模型在估计水塔流量中的应用

随机数学模型在估计水塔流量中的应用张先波(三峡大学理学院,湖北宜昌443002)1991年的美国大学生数学建模竞赛A题(A M C M l991A),由于它是水库调度、自来水管理、公共场所的人流量估计等问题的代表,因此有许多文献对其进行了研究,但一般都是采用差分与拟合的方法。

而由于居民何时用水是无法准确的预报的,可能引起的水位的变化是随机事件,因此,可以以水容量作为随机变量,建立一个随机数学模型,不仅可以给出了水塔流量函数,同时还可以讨论水容量函数的数学期望。

1991年的美国大学生数学建模竞赛A题:某州的各用水管理机构要求各社区提供以每小时多少加仑计的用水率以及每天所用的总水量,但许多社区并没有测量流人或流出当地水塔的水量的设备,他们只能代之以每小时测量水塔中的水位,其精度在0.5%以内。

更为重要的是,无论什么时候,只要水塔中的水位下洚至4某一最低水位L时,水泵就启动向水塔重新充水直至某一最高水位,但也无法得到水泵的供水量的测量数据。

因此,在水泵正在工作时,人们不容易建立水塔中的水位与水泵工作时的用水量之间的关系。

水泵每天向水塔充水一次或两次,每次约二小时。

试估计在任何时刻,甚至包括水泵正在工作的时间内,水从水塔流出的流量,并估计一天的总用水量。

表1给出了某个真实小镇某一天的真实数据。

表l某小镇某天的水塔水位时间水位时间水位时问水位时间水位(秒1(001英尺)(杪)(0ol菇哟(秒){。

01蓖尺l f秒)e0ol j踅足)03175252232795466363350718542767 331631102854327524905332607502126976635305432284269753936316779254水泵工作10619299435932水泵工作57254308782619水泵工作13937294739332水泵列#605743012859683475l79212892394353550645542927988533397212402850433183445685352842932703340表中以秒为单位给出开使测量的时间、水位(单位是0.01英尺j。

随机数学

随机数学
f n ( A)
A1 设试验 E 的基本空间为 ,A 为 E 中的随机事件, , A2 ,, Am为 E 中两两 互不相容的事件,则由定义1易知频率具有下述性质:
nA n

性质1 0≤
f n (A) ≤1.
性质2 f n ( ) 1 . 性质3 f n ( A1 A2 Am ) f n ( A1 ) f n ( A2 ) f n ( Am ) .
AB 就是把事件 A 与事件 B 所公有的基本事件放在一起作成的事件.
AC AB 在 E 2中, ={2}, ={1,3}, . BC 对于任一事件 A,有
AA A
A A
A
事件的和与事件的积可以推广到多个事件的情形: n 事件 A1 , A2 ,, An 的和事件记作 A1 A2 An 或 Ai, i A 表示事件“ 1 , A2 ,, An 中至少有一个事件发生”.1 n Ai 事件 A1 , A2 ,, An 的积事件记作 A1 A2 An 或 , i 1 A1 表示事件“ , A2 ,, An 同时发生”. A 可数无穷多个事件 A1 , A2 ,, Ai , 的和与积分别记作 Ai 与 Ai , i 表 i 1 i 1 i 1 A1 A 示“事件 1 , A2 ,, Ai , 中至少有一个发生”; Ai 表示“事件, A2 ,, Ai , 同 i 1 时 发生”. “事件 A发生而事件 B 不发生”,这样的事件称为事件 与事 A 5.事件的差: 件 B 的差,记为 A B .
一、随机试验与随机事件 随机试验: 具有以下特点的试验称为随机试验: 1°试验可以在相同条件下重复进行; 2°试验可能出现的结果不只一个,在试验之前知道所有可能的结果; 3°试验结束后会出现哪一个结果是随机的(无法事先知道,也无法控制). 通常用字母E表示随机试验(以后简称试验).

随机数学基础

随机数学基础

随机数学基础引言随机数学是现代数学中的一个重要分支,它研究的是随机现象背后的数学规律。

在现代科学和工程领域,随机数学被广泛应用于概率论、统计学、密码学、模拟实验等各个领域。

本文将介绍随机数学的基础知识,包括概率论的基本概念、随机变量与概率分布、期望与方差等内容。

概率论基础概率论是随机数学的基石,它研究的是不确定性事件的数学描述和分析。

概率论的基本概念包括样本空间、事件、概率等。

样本空间与事件样本空间是指一个随机现象的所有可能结果的集合。

而事件是样本空间的子集,表示某些结果的集合。

例如,投掷一颗骰子的样本空间为{1, 2, 3, 4, 5, 6},而事件可以是“出现奇数点数的结果”。

概率概率是用于描述事件发生可能性大小的数值。

在概率论中,通过将事件与样本空间的元素对应起来,定义了概率函数。

概率函数具有以下性质: - 非负性:对于任意事件A,概率P(A)大于等于0。

- 单调性:如果事件A包含在事件B中,那么P(A)小于等于P(B)。

- 规范性:对于整个样本空间Ω,P(Ω)等于1。

- 可列可加性:对于任意可列个两两互不相容的事件Ai,它们的概率之和等于P(A1∪A2∪…)。

随机变量与概率分布随机变量是样本空间到实数域的映射,它将随机现象的结果映射为一个实数。

概率分布则是用于描述随机变量取值的概率规律的函数。

常见的概率分布包括离散型概率分布和连续型概率分布。

离散型概率分布在有限或可数个取值上存在,并且每个取值的概率都是非负的。

其中最常见的离散型概率分布是伯努利分布和二项分布。

连续型概率分布则在一个区间上存在,而每个点的概率为0。

最常见的连续型概率分布是正态分布。

期望与方差期望是随机变量取值的平均数,它描述了随机变量的中心位置。

方差则度量了随机变量取值与期望之间的差异,它描述了随机变量的离散程度。

随机数生成随机数生成是计算机科学中的一个重要问题,它研究如何生成接近真实随机数的数列。

而计算机科学中的随机数,实际上是伪随机数,通过一定的算法生成。

随机数学课程简介

随机数学课程简介

随机数学是研究随机现象的现代概率论和数理统计理论的统称,包括概率论,随机过程,鞅论,随机分析,数理统计,统计决策理论等。

由于现代概率论和数理统计理论,尤其是随机微分方程理论在军事、工程、经济等各个领域的应用越来越广泛和深入,非概率统计专业研究生掌握随机数学理论的需求也越来越迫切。

随机数学课程是为我校非概率统计专业研究生开设的一门公共基础课。

在内容安排上,以应用随机过程为主线,补充必要的预备知识,并简要介绍随机微分方程理论. 讲述的重点放在介绍重要概念、结论及其应用方面. 一些经典理论的证明仅给出思路或提供参考书.
课程的主要教学目标是培养学生运用随机分析的思想,分析和解决问题的能力,使学生在尽可能短的时间内对现代概率论,随机过程、随机分析的基本理论有一个比较全面的了解,以便将来一旦工作需要,能够自寻合适的参考书和查阅文献,解决工作中遇到的有关问题。

该课程以理论教学为主。

考核方式为笔试、开卷。

主要考察学生对基本概念的理解及处理随机现象的基本方法的掌握情况。

随机数学 第5讲 第4章马尔科夫链(1)

随机数学 第5讲 第4章马尔科夫链(1)

等时刻发生游动 .
分析:状态空间I={1,2,3,4,5} 这是一个马氏链, 且是齐次的.
1
注意: 以后,我们所讨论的马氏链都是齐次的,并简 称马氏链。
我们把各状态之间的转移概率排列起来,形成矩阵, 为转移概率矩阵。
一步转移概率阵:
P = P(1) = ( pij ) =
n步转移概率矩阵:
a1 a2 a 1 ⎡ p ( n) p ( n) 11 12 P ( n) = ( pij ( n)) = a ⎢ p22 ( n ) 2 ⎢ p21 ( n )
ai
⎢ ⎢ ⎢ pi 1 ( n ) ⎢ ⎢ ⎣ p21 ⎢ ⎢ ⎢ a i ⎢ pi 1 ⎢ ⎣
a1
a2
p12 p22 pi 2
p1 j p1 j pij
aj
⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦
0⎤ 0⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦
p1 j ( n ) p1 j ( n ) pij ( n )
= ∑ P ( X ( 0 ) = k , X ( n1 ) = i1 , X ( n2 ) = i2 ,
k
定理4.3 齐次马尔科夫链的有限维分布满足:
(1)P ( X ( 0 ) = i0 , X ( n1 ) = i1 , X ( n2 ) = i2 ,
(2)P ( X ( n1 ) = i1 , X ( n2 ) = i2 ,
m m−1
马尔可夫链的无后效性,用条件分布律表 示,就有了马尔可夫链的如下定义:
二、 转移概率、转移概率矩阵
定义4.2
称 P{ X m+ n = j | X m = i}
为马氏链在时刻m处于状态i条件下, 在时刻 m + n
例1 某学生在高中中每个学期期中、期末六次考试及

工程随机数学20117

工程随机数学20117

无偏性
定义:若参数的估计量ˆ ˆ X1, X2, , Xn ,满足E ˆ ,
则称ˆ是的一个无偏估计量。
若E ˆ ,那么 E ˆ 称为估计量ˆ的偏差 若lim E ˆ ,则称ˆ是的渐近无偏估计量
n
1。无偏性只有在大量重复抽样时才有意义,它只保证无系统误差,只涉 及一阶矩 2。无偏性并非给出准确无误的估计,只是讲平均误差为零 3。误差可以分为系统误差和随机误差 4。无偏性不保证在一次具体使用时无误差
0 其它
故 参数的似然函数为:L 1n
由于
dln
d



n


0, 不能用微分法求ˆL
0
0 x1, x2 , 其它
, xn
以下从定义出发求ˆL :
因为 0 xi ,故的取值范围最小为xn maxx1, x2, , xn
又L


1
n


xn的 是减函数, 越小,L越大,故ˆL

xn时,L最大;
所以的极大似然估计量为ˆL Xn maxx1, x2, , xn
2 矩估计

E

X



0
1

xdx


2

X
ˆ 2X
例6:设总体X的概率分布率为:1
2
2
3
1- 3
二、 极大似然估计法(Fisher)
极大似然估计原理: 一个随机事件,可能有A、B、C诸个结果,若在一次实验
中,A发生,则认为A出现的概率最大; 又如,一个事件发生的概率,可能是0.1或0.3,若在一次试 验中,该事件发生,就认为它发生的概率为0.3 极大似然估计基本思想:

随机数学模型

随机数学模型
天气预报
天气预报基于大量的气象数据和随机过程模型。
03
随机变量的分布
随机变量的定义与性质
随机变量
在随机试验中,每个样本点被赋予一个实数值,这个 实数值称为随机变量的值。
随机变量的性质
随机变量可以是离散的、连续的、有限的、无限的。
随机变量的分类
根据不同的性质,随机变量可以分为离散型和连续型。
随机变量的分布函数
随机数学模型的重要性
预测不确定性和风

随机数学模型能够预测不确定性 和风险,帮助决策者制定更加科 学和合理的决策。
提高决策效率
通过随机数学模型,决策者可以 快速了解系统的动态变化和趋势, 提高决策效率。
优化资源配置
在资源有限的情况下,随机数学 模型可以帮助决策者优化资源配 置,实现资源的最优利用。
随机数学模型的求解方法
解析法
通过数学公式和定理,直接求解模型的解。
数值法
通过数值计算方法,如迭代法、有限差分法等,求解模型的近似 解。
模拟法
通过模拟随机过程,生成样本点,然后对样本点进行分析和统计。
随机数学模型的实例分析
随机游走模型
描述随机行走的数学模型,可以应用于金融市场分析、物理系统模 拟等领域。
仿真优化
随机数学模型用于仿真 优化工程设计,降低实 验成本和风险。
在社会科学领域的应用
01
人口统计学
随机数学模型用于预测人口发展趋势,分析人口结构变化对社会的影响。
02
经济学
随机数学模型在经济学中用于分析市场行为、预测经济趋势和评估政策
效果。
03
社会网络分析
随机数学模型用于分析社会网络的结构和动态,研究人际关系和社会影

随机数学答案

随机数学答案

随机数学答案【篇一:第1章工程随机数学基础习题_答案】t>习题 11.写出下列随机试验的样本空间。

(1)记录一个班级一次概率统计考试的平均分数(设以百分制记分)。

解:以n表示该班的学生数,总成绩的可能取值为0,1,2,3,...,100n,所以试验的样本空间为is?{|i?0,1,2,...,100n}.n(2)同时掷三颗骰子,记录三颗骰子点数之和。

4,5,...,18} 解:s?{3,(3)生产产品直到有10件正品为止,记录生产产品的总件数。

解:设在生产第10件正品前共生产了k件不合格品,样本空间为11,12,...} s?{10?k|k?0,1,2,...}或写成s?{10,(4)对某工厂出厂的产品进行检查,合格的记上“正品”,不合格的记上“次品”,如连续查出2个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。

s?{00,100,0100,0101,0110,1100,1010,1011,0111,1101,1110,1111}.(5)在单位正方形内任意取一点,记录它的坐标。

解:s?{(x,y)|0? x?1,0?y?1}(6)实测某种型号灯泡的寿命。

解:s?{x|x?0}2.设a,b,c为三事件,用a,b,c的运算关系表示下列各事件,。

(1)a发生,b与c不发生。

(2)a与b都发生,而c不发生。

(3)a,b,c中至少有一个发生。

(4)a,b,c都发生。

(5)a,b,c都不发生。

(6)a,b,c中不多于一个发生。

(7)a,b,c至少有一个不发生。

(8)a,b,c中至少有两个发生。

解:以下分别用d(i?1,2,...,8)表示(1),(2),...,(8)中所给出的事件。

注意到一个事件 i不发生即为它的对立事件的发生,例如事件a不发生即为发生。

(1)(2)a发生,b与c不发生,表示a,,同时发生,故d1d1?a?b?c。

?a或写成a与b都发生而c不发生,表示a,b,同时发生,故d2?ab或写成d2?ab?c。

金融随机数学基础

金融随机数学基础

金融随机数学基础
金融中的随机数学基础是指在金融领域中应用的随机过程、概率论和统计学等数学原理。

以下是一些金融中常见的随机数学基础:
1. 随机过程:
- 随机过程在金融中被广泛应用,如布朗运动(Brownian motion)、随机漫步(random walk)等模型用于描述资产价格的变动过程。

2. 概率论:
- 概率论是金融中的基础,用于描述随机现象的概率分布、期望值、方差等,如正态分布、泊松分布等。

3. 随机变量:
- 随机变量用于描述金融中涉及的不确定性,如股票价格、汇率波动等可以被视为随机变量。

4. 蒙特卡洛模拟:
- 蒙特卡洛模拟是金融中常用的技术,通过随机数生成来模拟复杂的金融问题,如期权定价、风险管理等。

5. 统计学:
- 统计学在金融中用于数据分析、风险评估等,如统计推断、回归分析、时间序列分析等方法。

6. 随机过程中的随机微分方程:
- 随机微分方程在金融数学中有重要应用,如布莱
克-舒尔斯期权定价模型中的随机微分方程。

这些数学基础在金融领域中起着至关重要的作用,帮助金融从业者理解和分析市场的不确定性、风险和波动性。

熟练掌握金融中的随机数学基础对于进行定价、风险管理和决策制定是至关重要的。

吉林大学网络教育随机数学_概率论与数理统计__概率作业

吉林大学网络教育随机数学_概率论与数理统计__概率作业

普通高等教育“十一五”国家级规划教材随机数学(A)标准化作业简答吉林大学公共数学中心2013.2第一次作业一、填空题 1.解:应填29. 分析:样本空间含基本事件总数210C ,事件所含基本事件数为10个,即(1,2),(2,3)…,(9,10),(10,1)共10个,故所求概率为2101029C =. 2.应填0.6.分析: ()()()1()1()()()P AB P AB P A B P A B P A P B P AB ==+=-+=--+, 故()1()0.6.P B P A =-=3.应填15.4. 应填1725. 5.应填23. 6二、选择题1.(D ).2.(C ).3.(B ).4.(C ).5.(C ).6.(A ). 三、计算题1.将n 只球随机地放入N ()n N ≤个盒子中,设每个盒子都可以容纳n 只球,求:(1)每个盒子最多有一只球的概率1p ;(2)恰有()m m n ≤只球放入某一个指定的盒子中的概率2p ;(3)n 只球全部都放入某一个盒子中的概率3p .解:此题为古典概型,由公式直接计算概率.(1)1n N n P p N=.(2)2(1)m n mN nC N p N --=.(3)311n n N p N N -==.2.三个人独立地去破译一份密码,已知每个人能译出的概率分别为111,,534,问三人中至少有一人能将此密码译出的概率是多少?解:设i A 表示事件“第i 个人译出密码”,1,2,3.i =B 表示事件“至少有一人译出密码”. 则1231234233()1()1()()()15345P B P A A A P A P A P A =-=-=-=. 3.随机地向半圆)0(202>-<<a x ax y 内掷一点,点落在半圆内任何区域的概率与区域的面积成正比,求原点与该点的连线与x 轴夹角小于4π的概率. 解:此为几何概型问题.设A 表示事件“原点与该点的连线与x 轴夹角小于4π”. 则2221142()22a a P A a πππ+==+. 4.仪器中有三个元件,它们损坏的概率都是0.2,并且损坏与否相互独立.当一个元件损坏时, 仪器发生故障的概率为0.25,当两个元件损坏时,仪器发生故障的概率为0.6,当三个元件损坏时,仪器发生故障的概率为0.95, 当三个元件都不损坏时,仪器不发生故障.求:(1)仪器发生故障的概率;(2)仪器发生故障时恰有二个元件损坏的概率.解: 设A 表示事件“仪器出现故障”,B i 表示事件“有i 个元件出现故障”,i =1,2,3. (1)31()()()i i i P A P B P A B ==∑,384.08.02.03)(21=⨯⨯=B P ,22()30.20.80.096P B =⨯⨯=,008.02.0)(33==B P .所以1612.095.0008.06.0096.025.0384.0)(=⨯+⨯+⨯=A P . (2)22()0.0960.6()0.3573()0.1612P AB P B A P A ⨯===. 5.在100件产品中有10件次品;现在进行5次放回抽样检查,每次随机地抽取一件产品,求下列事件的概率:(1)抽到2件次品;(2)至少抽到1件次品.解:设i A 表示取到i 件次品,0,1,2,3,4,5.i =(1)()()23225()0.110.10.73.P A C =-≈(2)()50()110.10.41.P A =--≈四、证明题1.设0()1,0()1,(|)(|)1P A P B P A B P A B <<<<+=,证明事件A 与B 相互独立. 证明:由定义证明.(|)(|)1(|)1(|)(|)()()()()()()()()1()()()()P A B P A B P A B P A B P A B P AB P AB P B P B P AB P A P AB P B P B P AB P A P B +=⇒=-=⇒=-⇒=-⇒=所以事件A 与B 相互独立.2.已知任意事件123,,,A A A A 满足()1,2,3i A A i ⊂=,证明123()()()()2P A P A P A P A ≥++-. 证明:已知31,1,2,3.i i i A A i A A =⊂=⇒⊂()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()121213132323123123121323;33P A P A P A P A A P A P A P A P A A P A P A P A P A A P A P A P A P A P A P A P A P A A P A A P A A ⇒≥+-≥+-≥+-⎡⎤⇒≥++⎣⎦⎡⎤-++---⎣⎦()()()()()()()()1231233362.P A P A P A P A P A P A P A P A ⎡⎤⇒≥++-⎣⎦⇒≥++-第二次作业一、填空题 1.应填1124. 2. 应填3.应填964. 4 5.应填1927. 6. 应填0.2. 7. 应填0.975. 二、选择题1.(D ).2.(D ). 3.(A ).4.(B ).5.(D ).6. (C ). 7.(C ). 三、计算题1.一批产品由9个正品和3个次品组成,从这批产品中每次任取一个,取后不放回,直到取得正品为止.用X 表示取到的次品个数,写出X 的分布律和分布函数.解:X 的分布律为X 的分布函数为0,0,3,01,421(),12,22119,23,2201,3.x x F x x x x <⎧⎪⎪≤<⎪⎪⎪=≤<⎨⎪⎪≤<⎪⎪≥⎪⎩2.设随机变量X 的概率分布为(1)求2Y X =-的概率分布;(2)求Z X =的概率分布. 解:倒表即可.3.设连续型随机变量X 的概率密度为,01,()(2),12,0,,x x f x k x x ≤<⎧⎪=-≤<⎨⎪⎩其它求:(1)k 的值;(2)X 的分布函数.解:(1)由12011(2)122kxdx k x dx +-=+=⎰⎰,得1=k .(2)当0x <时,()0F x =,当01x ≤<时201()()d 2x F x f t t x ==⎰,当12x ≤<时120011()()d (2)d 212x x F x f t t tdt t t x x ==+-=--⎰⎰⎰,当2x >时,()1F x =.4.设随机变量X 服从正态分布(3,4)N ,求:{23},{||2}P X P X <<>,{||3}P X <. 解:11{23}{0}(0)()(0.5)0.5.22P X P X ΦΦΦ-<<=<<=--=- {||2}1{||2}1(2.5)(0.5).P X P X ΦΦ>=-≤=-+ {||3}(3)0.5.P X Φ<=-5.设连续型随机变量X 的分布函数为0,,()arcsin ,,(0)1,,x a x F x A B a x a a a x a ≤-⎧⎪⎪=+-<<>⎨⎪≥⎪⎩求:(1)常数A 、B .(2)随机变量X 落在,22a a ⎛⎫- ⎪⎝⎭内的概率.(3)X 的概率密度函数.解:(1)(0)0,(0)122F a A B F a A B ππ+=-=-=+=,得11,.2A B π== (2)1()(0).22223aa a a P X F F ⎧⎫-<<=---=⎨⎬⎩⎭(3)X的概率密度函数,()()0,x a f x F x <'==⎩其 它.6.已知随机变量X 的概率密度为,0<1,()0,ax b x f x +<⎧=⎨⎩其 他,且15,28P X ⎧⎫>=⎨⎬⎩⎭求(1)常数,a b 的值;(2)11.42P X ⎧⎫<≤⎨⎬⎩⎭解:(1)由1011()d ()d 2f x x ax b x a b +∞-∞==+=+⎰⎰,再由1125131{}()d ,8282P X ax b x a b =>=+=+⎰解得11,2a b ==. (2)12141117{}()d .42232P X x x <≤=+=⎰7.已知随机变量X 的概率密度为1()e ,,2x X f x x -=-∞<<+∞又设1,0,1,0,X Y X +>⎧=⎨-≤⎩求:(1)Y 的分布律;(2)计算12P Y ⎧⎫>⎨⎬⎩⎭.解:(1),21)0(}0{}1{==≤=-=X F X P Y P .21211}1{1}1{=-=-=-==Y P Y P 分布律为Y -1 1 k p 21 21(2)1122P Y ⎧⎫>=⎨⎬⎩⎭.8.已知随机变量X 的概率密度为e ,0,()0,0,x x f x x -⎧>=⎨≤⎩ 求:随机变量2Y X =的概率密度函数.解:设Y 的分布函数为{}()Y F y P Y y =≤.当0y <时,{}{}2()0Y F y P Y y P X y =≤=≤=,当0y ≥时,{}{}2()(YXX F y P Y y P Xy FF =≤=≤=-,因此Y的概率密度函数为0,()0,0.Y y f y y >=<⎩四、证明题1. 设随机变量X 服从正态分布2(,)N μσ,证明:(0)Y aX b a =+≠仍然服从正态分布,并指出参数.解:教材59页例题.2. 设随机变量X 服从参数为2λ=的指数分布,证明:21e X Y -=-服从[0,1]上的均匀分布.解:设21e X Y -=-的分布函数为(),Y F y 取值范围为[0,1]. 当0y <时,{}()0Y F y P Y y =≤=,当01y ≤<时,{}{}21()1e (ln(1))2X Y X F y P Y y P y F y -=≤=-≤=--,当1y ≥时,{}()1Y F y P Y y =≤=,因此Y 的概率密度函数为1,01,()0,.Y y f y <<⎧=⎨⎩其 它第三次作业一、填空题1.max{,}X Y 的分布律为2. {}1,1,2,2m m P X m m +===L ,{}1,1,2,2nP Y n n ===L . 3.应填0. 4.应填112e-. 5.应填22221,,(,)0,x y R f x y R π⎧+≤⎪=⎨⎪⎩其 它.6. 应填3.7. 应填()X F x =(())n F x . 二、选择题1.(B ). 2.(B ). 3.(A ). 4.(C ). 5.(D ). 6.(D ). 7.(B ). 三、计算题1.设随机变量X 在1,2,3,4四个数字中等可能取值,随机变量Y 在1~X 中等可能地取一整数值,求(,)X Y 的概率分布,并判断X 和Y 是否独立.解:(,)X Y 的概率分布为可以验证X 和Y 不相互独立.2. 设随机事件A 、B 满足11(),()(),42P A P B A P A B ===令1,0A X A ⎧=⎨⎩发生,,不发生,1,0B Y B ⎧=⎨⎩发生,,不发生,求(1)(,)X Y 的概率分布;(2)Z X Y =+的概率分布. 解:(1)111(),()()4312P A P B A P AB ==⇒=,11()()26P A B P B =⇒={}20,0()1()()()3P X Y P AB P A P B P AB ====--+=,{}10,1()()()12P X Y P AB P B P AB ====-=, {}11,06P X Y ===,{}11,112P X Y ===. (2)Z 可能取值为0,1,2.{}{}{}2110,1,2.3412P Z P Z P Z ======3.已知随机变量X 和Y 相互独立,且都服从正态分布2(0,)N σ,求常数R ,使得概率}0.5P R =.解:X 的概率密度为222(),x X f x σ-Y 的概率密度为222(),y Y f y σ-=由于X 和Y 相互独立,从而联合概率密度为222221(,)e,2x y f x y σπσ+-=2222222201}d ed 1e0.52r R RP R r r πσσθπσ--≤==-=⎰⎰,解得R =4.已知二维随机变量(,)X Y 的概率密度为(2)e ,0,0,(,)0,x y k x y f x y -+⎧>>=⎨⎩其它.(1)求系数k ;(2)条件概率密度()X Y f x y ;(3)判断X 和Y 是否相互独立;(4)计算概率{}21P X Y <<;(5)求min{,}Z X Y =的密度函数()Z f z . 解:(1)由(,)d d 1,f x y x y +∞+∞-∞-∞=⎰⎰得2k =.(2)关于X 和Y 的边缘概率密度分别为22e ,0,()0,0,x X x f x x -⎧>=⎨≤⎩e ,0,()0,0.y Y y f x y -⎧>=⎨≤⎩从而X 和Y 是相互独立的,()X Y f x y 22e ,0,0,0.x x x -⎧>=⎨≤⎩(3)相互独立.(4){}4211e P X Y -<<=-.(5)min{,}Z X Y =的分布函数为31e ,0,()0,0.z Z z F z z -⎧->=⎨≤⎩所以33e ,0,()0,0.z Z z f z z -⎧>=⎨≤⎩5. 设随机变量U 在区间[2,2]-上服从均匀分布,令11,11,U X U -≤-⎧=⎨>-⎩若若11,11,U Y U -≤⎧=⎨>⎩若若求(,)X Y 的联合分布律.解:(,)X Y 可能取的值为(-1,-1),(-1,1),(1,-1),(1,1){}{}{}11,1114P X Y P U P U =-=-=≤-≤=, {}{}{}1,1110P X Y P U P U =-==≤->=,{}{}{}11,1112P X Y P U P U ==-=>-≤=,{}{}{}11,1114P X Y P U P U ===>->=.6.设(,)X Y 的概率密度1,01,02,(,)0,.x y x f x y <<<<⎧=⎨⎩其 它求2Z X Y =-的概率密度.解:设z 的分布函数为()Z F z ,取值范围[0,2],当0z <时,()0Z F z =, 当02z ≤<时,{}21()24Z F z P X Y z z z =-≤=-,当2z ≥时,()1Z F z =.从而2Z X Y =-的概率密度11,02()20,.Z z z f z ⎧-<<⎪=⎨⎪⎩其他第四次作业一、填空题1.应填()E X =-0.2, 2()E X =2.8,,13.4.2.应填2212(23)43D X Y σσ-=+.3.应填2()5E Y =. 4.应填13. 5.应填22()6b ab a π++.6.应填8()9D Y =. 7.应填41()5E X =,31()7D X =. 二、选择题1.(C ). 2.(D ). 3.(B ).4. (B ).5.(A ). 6.(C ). 7.(C ). 三、计算题1.设随机变量X 的概率密度为,02,(),24,0,ax x f x cx b x <<⎧⎪=+≤<⎨⎪⎩其它.已知3()2,{13}4E X P X =<<=,求,,a b c 的值. 解:由以下三个条件()d 12621,f x x a c b +∞-∞=⇒++=⎰()d 242893,EX xf x x a c b +∞-∞==⇒++=⎰32311233{13}()d d ()d 61043,44P X f x x ax x cx b x a c b <<=⇒=++=⇒++=⎰⎰⎰ 解得11,1,44a b c ===-.2.设二维随机变量(,)X Y 的概率密度为1(),02,02,(,)80,,x y x y f x y ⎧+≤≤≤≤⎪=⎨⎪⎩其 它求(),(),cov(,),XY E X E Y X Y ρ和()D X Y +.解:220017()()d ()d 86E X E Y x x x y y ==+=⎰⎰,222220015()()d ()d 83E X E Y x x x y y ==+=⎰⎰,11()()36D X D Y ==,220014()d ()d 83E XY x xy x y y =+=⎰⎰,1cov(,)()()()36X Y E XY E X E Y =-=-, 111XY ρ==-,5()()()2cov(,)9D X Y D X D Y X Y +=++=.3.设二维离散型随机变量(,)X Y 的联合概率分布为(1)写出关于X 、Y 及XY 的概率分布;(2)求X 和Y 的相关系数XY ρ. 解:(1)(2)4()3E X =,()1E Y =,4()3E XY =,Cov(,)0X Y =,0XY ρ=.4.在数轴上的区间[0,]a 内任意独立地选取两点M 与N ,求线段MN 长度的数学期望. 解:设两点的坐标分别为X ,Y ,则(X ,Y )的联合概率密度为21,0,,(,)0,x y a f x y a ⎧≤≤⎪=⎨⎪⎩其它. 所求2()d d 3a ax y a E X Y x y a--==⎰⎰. 5.一民航送客车载有20名乘客自机场开出,旅客有10个车站可以下车,如到达一个车站没有旅客下车就不停车,假设每位旅客在各个车站下车的可能性相同,且各个旅客是否下车相互独立,求停车次数X 的数学期望.解:引入随机变量,令0,1,2,,10.1i i X i i ⎧==⎨⎩L 第站不停,,第站停,从而110X X X =++L ,又{}{}2020990,111010i i P X P X ⎛⎫⎛⎫====- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,所以()()2020()10.9,()1010.98.784i E X E X ⎡⎤=-=⨯-≈⎣⎦(次).6.假设由自动流水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,其余为合格品;销售合格品获利,销售不合格品亏损,已知销售一个零件的利润T (元)与零件内径X 的关系为1,10,20,1012,5,12,X T X X -<⎧⎪=≤≤⎨⎪->⎩.问平均内径μ取何值时,销售一个零件的平均利润最大. 解:{}{}{}20101210512ET P X P X P X =⨯≤≤-<->25(12)21(10)5μμ=Φ--Φ--令2d 250,11ln 10.9d 21ET μμ⎛⎫==-≈ ⎪⎝⎭得(mm ) 即平均内径μ取10.9mm 时,销售一个零件的平均利润最大.第五次作业一、填空题 1.应填112. 2.应填0.975. 二、选择题 1.(B ). 2.(D ). 三、计算题1.某保险公司多年的统计资料表明,在索赔客户中被盗索赔占20%,以X 表示在随机抽查的100个索赔客户中因被盗向保险公司索赔的户数.(1)写出X 的概率分布;(2)利用德莫佛—拉普拉斯定理,求被盗索赔客户不少14户且不多于30户的概率的近似值.解:(1)索赔户为X ,则~(100,0.2)X B , (2)由De Moivre-Laplace 极限定理{}1430P X P ≤≤=≤≤53()()0.927.22≈Φ-Φ-≈2.设某种元件使用寿命(单位:小时)服从参数为λ的指数分布,其平均使用寿命为40小时,在使用中当一个元件损坏后立即更换另一个新的元件,如此继续下去.已知每个元件的进价为a 元,试求在年计划中应为购买此种元件作多少预算,才可以有95%的把握保证一年够用(假定一年按照2000个工作小时计算).解:假设一年需要n 个元件,则预算经费为na 元. 设每个元件的寿命为,i X 则n 个元件使用寿命为1,ni i X =∑由题意120000.95,n i i P X =⎧⎫≥≥⎨⎬⎩⎭∑又221140,40,i i EX DX λλ====由独立同分布中心极限定理,()21~40,40,ni i X N n n =∑1200010.95 1.6463.04,n i i P X n =⎧⎫≥=-Φ≥⇒≥⇒≥⎨⎬⎩⎭∑故年预算至少应为64a 元.3.一条生产线的产品成箱包装,每箱的重量时随机的.假设平均重50千克,标准差为5千克.如果用最大载重量为5吨的汽车承运,试利用中心极限定理说明每量车最多可以装多少箱,才能保证不超载的概率大于0.977,((2)0.97Φ=.)解:设i X 是装运的第i 箱的重量,n 是箱数,且()5,1,2,.i E X i n ===L{}50000.977n P T P ≤=≤≈Φ> 解得98.0199,n <,即最多可以装98箱.第六次作业一、填空题1.应填1ni ii n x x n==∑,2211()1n i i s x x n ==--∑,s =. 2.应填a =120,b =1100,2. 3.应填()E X mp =,(1)()mp p D X n-=. 4.应填(1).t n -5.应填112e ,0,(,,,)0,0.ni i xn in i x f x x x x λλ=-∑⎧⎪>=⎨⎪≤⎩L 二、选择题1.(B ).2.(C ).3.(D ).4.(D ). 5.(A ). 三、计算题1.从正态总体N (20, 3) 中分别抽取容量为10和15的两个相互独立样本,求样本均值之差的绝对值大于0.3的概率.解:设样本均值为,X Y ,则~(0,0.5)U X Y N =-,{}0.31220.6744.P X Y P ⎫->=-=-Φ≈2.设128,,,X X X L 是来自正态总体(0,0.2)N 的样本,试求k ,使{}8210.95i i PX k =<=∑.解:因为228221~~(0,1),~(1),~(8)0.20.2i i i i X X X N N χχ=∑. 所以{}8221(8)0.950.2i i k PX kP χ=⎧⎫<=<=⎨⎬⎩⎭∑,查表得15.5070.2k=,即 3.1014.k = 3.设12,,,n X X X L 是取自正态总体2~(,)X N μσ的一个样本,样本均值为X ,样本方差为2S ,22(),(),(),().E X D X E S D S解:222();();(),E X D X E S nσμσ===22222224(1)(1)(1)~(1),()2(1),n S n S n n D D S n χσσσ⎛⎫----==- ⎪⎝⎭从而422().1D S n σ=-4.设总体X 的概率密度为2cos2,0,()40,,x x f x π⎧<<⎪=⎨⎪⎩其它12,,,n X X X 为总体X 的样本,求样本容量n ,使1215{min(,,,)}1216n P X X X π<≥L . 解:先求X 的分布函数,代入有 1151[1()]1,12216nnp F π⎛⎫=--=-≥ ⎪⎝⎭解得4n ≥,故n 取4.5.已知二维随机变量(,)X Y 服从二维正态分布22(0,1,2,3,0)N ,判断2294(1)X F Y =-服从的概率分布.解:由题意~(0,2),~(1,9)X N Y N ,且相互独立, 从而1~(0,1),~(0,1)23X Y N N -, 即2222(1)~(1),~(1)49X Y χχ-,由F 分布的定义229~(1,1).4(1)X F F Y =-第七次作业一、填空题1.应填X λ=$. 2.应填22X θ=-$. 3.应填X λ=$. 4.应填(0.98,0.98)-. 5.35. 二、选择题1.(B ).2.(D ).3.(C ).4.(A ). 三、计算题1.设总体X 具有概率分布其中()01θθ<<是未知参数,已知来自总体X 的样本值为1,2,1.求θ的矩估计值和最大似然估计值.解:4()23,3E X x θ=-+=,令()E X x =,解得θ的矩估计值为µ156θ=. 似然函数为5()2(1),ln ()ln 25ln ln(1)L L θθθθθθ=-=++-, 令dln ()510d 1L θθθθ=-=-, 解得θ的最大似然值为µ256θ=. 2.设总体X 的分布函数为11(),1,(;)0,1.x F x xx ββ⎧->⎪=⎨⎪≤⎩ 其中参数1β>是未知参数,又12,,,n X X X L 为来自总体X 的随机样本,(1)求X 的概率密度函数( ; )f x β;(2)求参数β的矩估计量;(3)求参数β的最大似然估计量.解:由题意(1)1,1,( ; )0, 1.x f x x x βββ+⎧>⎪=⎨⎪≤⎩(2)µ11d 11XEX xx X xX βββββ+∞+===⇒=--⎰. (3)设1,,n x x L 为一组样本值,似然函数为111,1,()(;)1,2,,.()0,.nni i n i x L f x i n x x ββββ+=⎧>⎪===⎨⎪⎩∏L L 其 他当1i x >时,1ln ()ln (1)ln()n L n x x βββ=-+L令1d ln ()ln 0d ni i L nx βββ==-=∑, 得β的最大似然估计量为µ1.ln nii nXβ==∑四、证明题1.设总体X 的均值()E X μ=及方差2()0D X σ=>都存在,μ与2σ均未知,12,,,n X X X L 是X 的样本,试证明不论总体X 服从什么分布,样本方差()22111ni i S X X n ==--∑都是总体方差2()D X σ=的无偏估计. 证明:教材145~146页.2.设123,,X X X 是总体X 的样本,()E X μ=,2()D X σ=存在,证明估计量µ1123211366X X X μ=++, ¶2123111424X X X μ=++, ¶3123311555X X X μ=++ 都是总体X 的均值()E X 的无偏估计量;并判断哪一个估计量更有效.证明:µ2221231311(),(),(),()2825i E D D D μμμσμσμσ====, 因为2()D μ最小,所以¶2123111424X X X μ=++更有效.第八次作业一、填空题10)X μ-. 2.应填α.3.应填22()n αχχ≥.二、选择题1.(B ).2.(C ).3.(C ). 三、计算题1.某车间用一台包装机包装葡萄糖,包得的袋装葡萄糖的净重X (单位kg )是一个随机变量,它服从正态分布2(,)N μσ,当机器工作正常时,其均值为0.5kg ,根据经验知标准差为0.015kg (保持不变),某日开工后,为检验包装机的工作是否正常,从包装出的葡萄糖中随机地抽取9袋,称得净重为0.497 0.506 0.518 0.524 0.498 0.511 0.520 0.515 0.512试在显著性水平0.05α=下检验机器工作是否正常.解:按题意需要检验0H :0.5μ=,1H :0.5μ≠,检验统计量~(0,1)u N ==,拒绝域{}2 1.96W u u u α⎧⎫=≥=≥⎨⎬⎩⎭,经计算 2.2 1.96u ==>,故拒绝原假设,即认为机器工作不正常.2.设某次考试的考生成绩服从正态分布,从中随机抽取36位考生的成绩,算得平均成绩为66.5分,标准差为15分,问在显著性水平0.05α=下,是否可以认为这次考试全体考生的平均成绩为70分?并给出检验过程.解:设这次考试的考生成绩为X ,则2~(,)X N μσ. 0H :70μ=,1H :70μ≠,检验统计量~(1)t t n -,拒绝域{}0.0252(1)(35) 2.0301W t t n t t α⎧⎫=≥-=≥=⎨⎬⎩⎭,经计算 1.4t =-,故接受原假设,即可以认为这次考试全体考生的平均成绩为70分.3.设有甲,乙两种零件,彼此可以代用,但乙种零件比甲种零件制造简单,造价低,经过试验获得抗压强度(单位:2kg/cm )为甲种零件:88, 87, 92, 90, 91, 乙种零件:89, 89, 90, 84, 88.假设甲乙两种零件的抗压强度均服从正态分布,且方差相等,试问两种零件的抗压强度有无显著差异(取0.05α=)?解:本题是在显著性水平0.05α=下,检验假设 0H :12μμ=,1H :12μμ≠,检验统计量12~(2)t t n n =+-,拒绝域{}120.0252(2)(8) 2.3060W t t n n t t α⎧⎫=≥+-=≥=⎨⎬⎩⎭,经计算0.724t =,故接受原假设,即认为两种零件的抗压强度无显著差异.4.某无线电厂生产的一种高频管,其中一项指标服从正态分布2(,)N μσ,从一批产品中抽取8只,测得该指标数据如下:66,43,70,65,55,56,60,72,(1)总体均值60μ=,检验228σ=(取0.05α=); (2)总体均值μ未知时,检验228σ=(取0.05α=). 解:本题是在显著性水平0.05α=下,检验假设0H :22208σσ==,1H :228σ≠,(1)均值60μ=时,检验统计量2222101()~()nii Xn χμχσ==-∑,拒绝域:{}222222220.0250.975122()()(8)17.535(8) 2.182W n n ααχχχχχχχχ-⎧⎫=≥≤=≥=≤=⎨⎬⎩⎭U U ,经计算210.3281χ=, 故接受原假设,即认为228σ=. (2)均值μ未知时,检验统计量2222(1)~(1)n S n χχσ-=-,拒绝域:{}222222220.0250.975122(1)(1)(7)16.013(7) 1.690W n n ααχχχχχχχχ-⎧⎫=≥-≤-=≥=≤=⎨⎬⎩⎭U U ,经计算210.2017χ=, 故接受原假设,即认为228σ=.综合练习一一、填空题 1.应填815. 2.应填23. 3.应填e λ-.4.应填8,0.2n p ==.5.应填89.6. 二、选择题1.(D ).2.(C ).3.(D ).4.(A ). 三、解答下列各题1.某仓库有十箱同样规格的产品,其中有五箱、三箱、两箱依次是由甲、乙、丙厂生产的,且甲、乙、丙三厂生产该产品的次品率依次为111,,101220,今从这十箱产品中任取一箱;再从中任取一件产品.(1)求取到的产品是合格品的概率;(2)若已知抽取的产品是合格品,求它由甲厂生产的概率.解:设A 表示“取到的产品是合格品”,i B 表示“产品分别是甲、乙、丙厂生产的”,1,2,3.i = 123532(),(),(),101010P B P B P B === 12391119(),(),(),101220P A B P A B P A B === (1)123123()()()()()()()0.915.P A P B P A B P B P A B P B P A B =++= (2)111()()()/()0.4918.P B A P B P A B P A ==2.设随机变量X 的概率密度为||()e ,()x f x A x -=-∞<<+∞,求(1)常数A ;(2)X 的分布函数.解:(1)由||()d e d 21x f x x A x A +∞+∞--∞-∞===⎰⎰,得12A =. (2)X 的分布函数 1e ,0,2()()d 11e ,0.2xxx x F x f t t x -∞-⎧<⎪⎪==⎨⎪-≥⎪⎩⎰3.求总体(20,3)N 的容量分别为10和15的两个独立样本均值之差的绝对值大于0.3的概率.解:设样本均值为,X Y ,则~(0,0.5)U X Y N =-,{}0.31220.6744.P X Y P ⎫->=-=-Φ≈4.设总体X 的概率密度为(1)(1),12,()0,x x f x θθ⎧+-<<=⎨⎩其它, 其中0θ>是未知参数,又12,,,n X X X L 为取自总体X 的简单随机样本,求θ的矩估计量和最大似然估计量.解:(1)2123(1)(1)d 2EX x x x θθθθ+=+-=+⎰,令EX X =,得θ的矩估计量322X -=-X θ$. (2)设1,,n x x L 为一组样本值,则似然函数为()11(1)(1)(1)[(1)]nnni i i i L x x θθθθθ===+-=+-∏∏,取对数()1ln ln(1)ln (1)ni i L n x θθθ==++-∏,令dln ()0,d L θθ= 得θ的最大似然估计量.1X X θ=-$ 5.一电子仪器由两部件构成,以X 和Y 分别表示两部件的寿命(单位:千小时),已知X 和Y 的联合分布函数为0.50.50.5()1e e e ,0,0,(,)0,x y x y x y F x y ---+⎧--+≥≥=⎨⎩其它, 问X 和Y 是否相互独立.解:关于X 和Y 的边缘分布函数分别为0.51e ,0,()(,)0,0.x X x F x F x x -⎧-≥=+∞=⎨<⎩ 0.51e ,0,()(,)0,0.y Y y F x F y y -⎧-≥=+∞=⎨<⎩ 因为(,)()()X Y F x y F x F y =, 所以X 和Y 相互独立.6.设随机变量(,)X Y 的联合概率密度为26,01,01,(,)0,xy x y f x y ⎧<<<<=⎨⎩其它. 求:(1)关于X 和Y 的边缘概率密度()X f x 和()Y f y ;(2)求{}P X Y ≥.解:(1)关于X 的边缘概率密度为1206d 2,01,()(,)d 0X xy y x x f x f x y y +∞-∞⎧=<<⎪==⎨⎪⎩⎰⎰其 他.关于Y 的边缘概率密度12206d 3,01,()(,)d 0, .Y xy x y y f x f x y x +∞-∞⎧=<<⎪==⎨⎪⎩⎰⎰其 他(2){}120026d d 5xP X Y x x y y ≥==⎰⎰.7.设对某目标连续射击,直到命中n 次为止,每次射击的命中率为p ,求子弹消耗量X 的数学期望.解:设i X 表示第1i -次命中到第i 次命中之间消耗的子弹数,则1ni i X X ==∑,且~()i X G p ,从而 1()()ni i n E X E X p===∑. 8.设二维随机变量,)X Y (在区域{}(,)01,01D x y x y =<<<<上服从均匀分布,求Z X Y =+的概率密度()Z f z .方法1:()(,)d Z f z f x z x x +∞-∞=-⎰,,01,()(,)d 2,12,0,.Z z z f z f x z x x z z +∞-∞<<⎧⎪=-=-<<⎨⎪⎩⎰其 它方法2:2200,1,01,2121,12,20,.Z ,z <z z F z z z z ⎧⎪⎪≤<⎪⎨⎪--≤<⎪⎪⎩()=其 它,01,()()2,12,0,.Z Z z z f z F z z z <<⎧⎪'⇒==-<<⎨⎪⎩其 它综合练习二一、填空题1.应填15.2.应填37. 3.应填0.8. 4.应填2e -. 5.应填2u u α≥.二、选择题1.(B ).2.(C ).3.(A ).4.(C ).5.(D ). 三、设随机变量X 的分布函数为0,0,()1(1)e ,0.xx F x x x -≤⎧=⎨-+>⎩(1)求X 的概率密度()f x ;(2)计算{}1P X ≤. 解:(1)e ,0,()()0,.x x x f x F x -⎧>'==⎨⎩其它(2){}11(1)12e P X F -≤==-.四、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件产品放入乙箱后,求从乙箱中任取一件产品是次品的概率.解:X 的可能取值为0,1,2,3,X 的分布律为{}33336,0,1,2,3.k kC C P X k k C -=== 即{}{}{}{}19910,1,2,3.20202020P X P X P X P X ======== 设A 表示事件“从乙箱中任取一件产品是次品”,由于{},X i =0,1,2,3.i =构成完备事件组,由全概率公式有(){}{}{}331.64k k k P A P X k P A X k P X k =======⋅=∑∑五、设二维随机变量(,)X Y 的概率密度为(1)e,0,0,(,)20,.x y k x x y f x y -+⎧>>⎪=⎨⎪⎩其 它求:(1)系数k ;(2)边缘概率密度;(3)X 和Y 是否独立.解:(1)2k =; (2)21,0,e ,0,(1)()()0,0.0,0.x X Y y x y f x f y x y -⎧>⎧>⎪+==⎨⎨≤⎩⎪≤⎩(3)(,)()()X Y f x y f x f y ≠,不相互独立.六、设12,,,n X X X L 为来自正态总体2(,)N μσ的一组简单随机样本,记11ni i X X n ==∑,2211()1n i i S X X n ==--∑,统计量221,T X S n=-证明T 是2μ的无偏估计量. 解:(1)222222221111()()()()ET E X E S DX EX E S n n n nμσσμ=-=+-=+-=,所以T 是2μ的无偏估计量.。

_随机数学_习题解答 第五章答案

_随机数学_习题解答 第五章答案

第5章1. 设{},0t B t ≥是一维标准Brown 运动, 判断它是否均方连续, 是否均方可微. 解:由均方连续准则,Brown 运动{},0t B t ≥的相关函数(,)R s t 为()()()()()22(,)s t s s s t t s t t E B B B B s s t R s t E B B E B B B B t t s⎧-+=≤⎪==⎨-+=≤⎪⎩故()000,R t t t =连续,故Brown 运动是均方连续的。

由均方可微准则,对Brown 运动,1[(,)(,)(,)(,)]1m in(,)m in(,)m in(,)1R t h t k R t h t R t t k R t t hkh k t h t k t h t t t k t k hk k hh++-+-++⎧≤⎪++-+-++⎪==⎨⎪≤⎪⎩ 当0,0h k →→时极限不存在,故Brown 运动不是均方可微的。

2. 设()()2212,~0,0,,,X Y N σσρ. 令0,tt t u X X tY Y X du =+=⎰, 2tt u Z X du =⎰,0s t ∀≤≤.1) 证明t X 在0t >上均方可微; 2) 求,t t Y Z 的均方导数.证:1)()()()()221122,,,()()s t s t R s t E X X E X sY X tY s t st σρσσσ∀==++=+++根据均方可微准则,相关函数(,)R s t 在(),t t 点广义二次可微:()()()()()()()()()()()(),0222211221122,022222112211222222,01lim[(,)(,)(,)(,)]1lim[2222]1limh k h k h k R t h t k R t h t R t t k R t t hkt h k t h t k t h t h t hkt k t k t t t hk hk σρσσσσρσσσσρσσσσρσσσσσ→→→++-+-++=++++++-++++-+++++++⎡⎤==⎣⎦故t X 在0t >上均方可微。

第一节 随机事件及其运算09-10(2)第一讲

第一节 随机事件及其运算09-10(2)第一讲



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例1 抛掷一枚硬币观察结果,写出样本空间
令1=“正” 2=“反”
{ 1 , 2 }
例2
{ 正, 反 }
抛掷一枚骰子,观察出现的点数,写出样本空间
令i=“出现的点数为 i”
{ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 }
令i=“出现的点数为 { 1, 2, 3, 4, 5, 6 } i”
11
例3 抛掷两枚硬币观察结果,写出样本空间
{ (正,正 (正,反 ) )
例4
(反,正 )
(反,反 } )
测量车床加工的零件的直径(mm),写出样本空间。
令x= “ 测 得零 件的 直 径为 mm”(a x b) x
{ x | a x b}
[a, b]
无限
练习:抛掷三枚硬币观察结果,写出样本空间 抛掷两颗骰子观察结果,写出样本空间
解: 设 A={甲命中目标}
() A B C 1
(2 ) ABC ABC ABC (3 ) ABC ABC ABC
B={乙命中目标}
(4 ) (5 ) (6 )
C={丙命中目标}
BC AC AB
ABC
A B C
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例8、从一批产品中每次取出一个产品进行检验(每次取出的产品 不放回),试表示下列事件: (1)三次都取到了合格品; (2)三次中至少有一次取到合格品; (3)三次中恰有两次取到合格品; (4)三次中至多有一次取到合格品。 解: 设 Ai {第i次取到合格产品 i 1,2,3) }(
概率论与数理统计
Probability and Statistics 主讲:常双领

随机数学试题

随机数学试题

随机数学试题第一次作业院(系) 班级 学号 姓名一、填空题1. 10个人编号1,2,…,10且随意围一圆桌坐下,则有某一对持相邻号码的两个人正好座位相邻的概率是 .2.已知事件A 和B 满足()()P AB P AB =,且()0.4P A =,则()P B = .3.已知1()4P A =,1(|)3P B A =,1(|)2P A B =,则()P A B = .4. 在区间(0,1)中随机地取两个数,则事件“两数之和小于65”的概率为 .5.两个相互独立的事件A 和B 都不发生的概率是19,且A 发生B 不发生和A 不发生B 发生的概率相等,则()P A = .6.在4重伯努利试验中,已知事件A 至少出现一次的概率为0.5,则在一次试验中A 出现的概率为 .二、选择题1.下列等式不成立的是( )(A )A AB AB =.(B )A B AB -=. (C )()()AB AB Φ=.(D )()A B B A -=. 2. 设,,A B C 是同一个实验的三个事件,则事件()()()A B A B A B 可化简为( )(A )A B . (B )A B -. (C )AB . (D )Φ.3.已知事件A 和B 满足()0P AB =,则( )(A )A 和B 相互独立.(B )AB Φ=.(C )AB 未必为Φ. (D )()0P A =或()0P B =.4.在10件产品中有2件次品,依次取出2件产品,每次取一件,取后不放回,则第二次取到次品的概率为( )(A )145. (B )845. (C )15. (D )1645.5.设有4张卡片分别标以数字1,2,3,4,今任取一张;设事件A 为取到1或2,事件B 为取到1或3,则事件A 与B 是( )(A )互不相容. (B )互为对立. (C )相互独立. (D )互相包含.6. 设每次试验成功的概率为)10(<<p p ,则重复进行试验直到第n 次才取得成功的概率为( )(A )1(1)n p p --. (B )1(1)n np p --. (C )1(1)(1)n n p p ---. (D )1(1)n p --.三、计算题1.将n 只球随机地放入N ()n N ≤个盒子中,设每个盒子都可以容纳n 只球,求:(1)每个盒子最多有一只球的概率1p ;(2)恰有()m m n ≤只球放入某一个指定的盒子中的概率2p ;(3)n 只球全部都放入某一个盒子中的概率3p .2.三个人独立地去破译一份密码,已知每个人能译出的概率分别为111,,534,问三人中至少有一人能将此密码译出的概率是多少?3.随机地向半圆)0(202>-<<a x ax y 内掷一点,点落在半圆内任何区域的概率与区域的面积成正比,求原点与该点的连线与x 轴夹角小于4π的概率.4.仪器中有三个元件,它们损坏的概率都是0.2,并且损坏与否相互独立.当一个元件损坏时, 仪器发生故障的概率为0.25,当两个元件损坏时,仪器发生故障的概率为0.6,当三个元件损坏时,仪器发生故障的概率为0.95, 当三个元件都不损坏时,仪器不发生故障.求:(1)仪器发生故障的概率;(2)仪器发生故障时恰有二个元件损坏的概率.。

随机数学建模方法及其应用

随机数学建模方法及其应用

随机数学建模方法及其应用It was last revised on January 2, 2021随机数学建模方法及其应用学院:数学与计算机科学学院回归分析法概述回归分析法是通过研究两个或两个以上变量之间的相关关系,运用数理统计方法从事物的抑制状况预测未来的一种信息研究定量方法。

优点:首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量,综合变量集中了原始变量的大部分信息。

其次它通过计算综合主成分函数得分,对客观经济现象进行科学评价。

再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。

缺点:是当主成分的因子负荷的符号有正有负时,综合评价函数意义就不明确。

命名清晰性低。

案例分析以某医院的病例调查为例,对多元线性回归的显着性判断进行说明。

某医院为了解病人对医院工作的满意程度、病人的年龄、病情的严重程度、病人的忧虑程度之间的关系随机调查该医院的10位病人,可得到如下表格。

年龄病情程度忧虑程度满意度50 51 4836 46 5740 48 6641 44 7028 43 8949 54 3642 50 4645 48 5452 62 2629 50 77步骤:1、将数据导入spss2、打开分析--回归--- 线性3、依次打开界面的每个选项进行对应选择。

可得到以下结果。

模型汇总b系数a模型 非标准化系数标准系数B标准 误差试用版tSig.1(常量) .000 年龄 .389 .024 病情程度 .799.545 忧虑程度.163a. 因变量: 满意度由上表可以得出:321645.195117.01713.15249.175x x x y ---=聚类分析法概述聚类分析法是将个体(样品)或者对象(变量)按相似程度(距离远近)划分类别,使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。

目的在于使类Anova b模型 平方和df均方FSig. 1回归 3 .001a残差 6总计9a. 预测变量: (常量), 忧虑程度, 年龄, 病情程度。

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《随机数学》教学研究
长宁小学陈得豪
随着《随机数学》教学的深入,一些影响教学的问题不断暴露出来,如课堂教学互动性差。

为了克服这些问题,更好的促进随机数学的教学。

文章从教学内容、教学对象、教学方法三个方面进行了分析,提出了有助于改善随机数学教学的建议。

希望对《随机数学》的教学具有一定帮助。

关键词:随机数学教学内容教学对象教学方法
在日常生活中,很多事件的发生与否是不确定的。

如明天下雨,但是明天可能下雨,也可能晴天或阴天等;唱凯堤明年不决堤,但是唱凯堤明年可能不决堤,也有可能决堤(如果明年洪水过猛)等。

像这里提到的明天下雨和明年不决堤这样的事件,事前都无法给出一个确定的结果,但是人们又想知道这些事件是否发生。

因此,人们就根据以往的经验,用数学的方法来对这些事件发生的可能性进行研究,这就产生了随机数学,即随机数学是研究随机事件的一个数学分支。

它主要包括概率论、数理统计和随机过程等。

随机数学是一门非常有用的学科,但是由于数学具有很强的理论性和抽象性,要教授好随机数学这门课程并不是一件容易的事情。

传统是随机数学教授过程中主要存在的问题有:一是教材内容的更新速度,赶不上社会和时代的发扎速度;二是教学过程中,不能很好的做到教师与学生的默契配合;三是教学方法比较老套,照着课本读例题,讲例题等,缺少教师与学生的互动。

因此,为了解决这些问题,将从教学内容、教学对象和教学方法三个方面,对《随机数学》的教学进行研究。

1随机数学教学内容研究
由于《随机数学》的教授对象不同以及教材上的内容有限等原因。

因此,针对这些情况,作为一名随机数学的教授者,必然少不了对随机数学教学内容的充分深入研究。

通过研究,提出了以下两点解决《随机数学》教学内容存在问题的措施:1.1合理选择和安排《随机数学》教材的教授内容
通常不同专业的学生,其对用到的有关随机数学的内容广度和深度是不一样的。

因此,老师要对教授的内容进行合理的选择和安排。

以数学专业和生物工程的学生为例,来对教学内容的选择与安排进行分析。

对于数学专业的学生,其专攻的就是数学,将来走上社会从事的主要也是数学研究等工作。

因此,老师在给他们教授数学时,不仅对教材内容要全面讲解,而且必须是深度的讲解。

比如对泊松过程的讲解,必须要进行详细的推导。

而对生物工程专业的学生而言,数学是学习其他学科的辅助工具。

因此,老师在讲解时,应该结合该专业对《随机数学》内容的使用现状,有选择的讲解。

如对假设检验[1]、Bayes[1]统计则一定要讲解,而且要深入的讲解,因为这些内容经常会用来对生物实验结果进行分析;而泊松过程只需要进行简单的讲解,甚至课堂上不予讲解,让学生回去自学。

1.2注重教材内容的延伸与拓展
在多年的教学工作中,看过中外不同版本的随机数学教材,不论那一本教材都不可能全面覆盖所有的随机数学方面的知识。

因此,教师在给学生教授随机数学时间,不仅要教授教材提供的所需内容,还要注重对教材的延伸与拓展。

例如对假设检验[1]的讲解,除了讲教材提供的基本理论和简单的应用外,应该多介绍一些假设检验的具体应用。

如假设检验在数据融合中的应用[2]、假设检验用于心内科患者患急性心脏时间的时间规律分析[3],对这些具体应用的分析,能够更好的促进学生对所学知识的理解。

2随机数学教学对象研究
从《随机数学》教学的“教学”二字,可以知道,教学不仅包含了教授的因素,还包含的学习的成分。

因此,教学是教师与教学对象(学生)之间的一个互动的过程。

成功的教学不仅要教好,而且要学好。

要学好,排出教师的作用外,关键就在于学生。

针对所教授的通信专业的学生(教学对象)而言,对他们进行深入科学的研究,主要包括下面几个方面:
2.1研究学生对《随机数学》的学习动机
为了增加学生主动学习《随机数学》的积极性,有必要对其学习该课程的学习动机进行研究。

所谓的学习动机(学习目的)是指为什么要学习,即通过学习要实现什么目的。

要了解学生的学习动机,可以对学生以问卷的形式进行调查。

然后对调查得到的结果,进行分类研究。

找到喜欢学习《随机数学》同学的学习动机和不喜欢该课程的同学的学习动机。

将两者学习动机进行比较,并找出那些同学不喜欢学习《随机数学》,其是不是没有找到正确的学习动机。

如果是,教师可通过各种方式,向他们讲授正确的学习动机,并使其接受。

2.2研究学生现有知识水平
一般一个人对新知识的接受能力,与其现有的知识水平是密不可分的。

针对具体的《随机数学》教学而言,一个学生对《随机数学》中的新知识的接受与学习能力,与其原来的数学基础是有密切关系的。

对学生数学基础的了解,可以通过考试和平时所做作业来了解。

了解学生的数学基础,有助于老师针对这些学生制定出适合他们的教学方法,促进学生的快速学习。

2.3研究学生学习兴趣
有一种很常见的现象——让一个学生同时学习几门课程,往往会出现有些课程学的很好,而有的课程就学的很差。

究其原因,这就是学习兴趣在作怪。

在学生学习中,学习兴趣的作用是不可以小觑的。

同样学习兴趣对学习《随机数学》的影响,也很重要。

对学生学习兴趣的了解,除问卷的形式外,还可以通过向同学询问。

在了解了某个同学的学习兴趣后,以后在给这个同学解答的过程中,多加入一些能激发其学习兴趣的元素。

比如在我班上,有个同学对历史很感兴趣。

在给他讲解随机数学的问题时,多讲一些某些定理、公式产生的历史过程,来提高其学习《随机数学》的兴趣,以达到学好《随机数学》的目的。

2.4研究学生学习方式
通常不同人的学习兴趣也不尽相同,比如有些同学喜欢记忆式学习,而有些同学喜欢练习的方式来学习。

通过对学生学习《随机数学》方式的了解,帮助学生自由选择学习方式,这样能够更好的学习《随机数学》。

3 随机数学教学方法研究
不同的学者对教学方法有不同的定义。

如王策三[5]对教学方法的定义为“为达到教学目的,实现教学内容,运用教学手段而进行的,由教学原则指导的,一整套方式组成的,师生相互作用的活动”;唐文中[6]给出的教学方法定义为“教学方法是师生为达到一定教学目标而采取的相互关联的动作体系(包括内隐的即内部头脑的操作和外显的动作),”;田慧生[7]认为“教学方法是为完成教学任务而采取的办法。

它包括教师教的方法和学生学的方法,是教师引导学生掌握知识技能,获得身心发展而共同活动的方法”。

通过对这三个定义分析,可以知道,教学方法是老师把知识传授个学生的辅助手段,要求老师和学生同时参与并互动。

从这定义可以知道,教学方法的关键是师生互动。

为了促进《随机数学》教学过程中的师生互动,对《随机数学》教学方法进行了研究,主要包括以下方面:
3.1 增强教学方法的互动性
当前学校很多老师在教授《随机数学》时,都是以自己讲解为主,缺少与学生的互动。

学生互动可以多种方式展开。

如开展数学教学实验,让学生在电脑上,通过专业的数学测试软件进行练习。

并在练习中提出问题,老师现场讲解,增进同学对随机数学的理解。

3.2 注重多媒体教学方法的使用
伴随着计算机技术的发展,多媒体技术在教学中的使用越来越普遍。

与传统的教学方法相比,多媒体教学方法有三大优点[8]:一是交互性强,能够营造良好的教学情境;二是共享性好,有利于教学资源的传播和再利用;三是信息量大,质量高,有利于学生综合素质的提高。

多媒体教学方法在在《随机数学》教学中的应用,有助于增强师生之间的互动,方便学生对知识的理解。

如老师在讲解投掷骰子的实验时,利用多媒体教学手段,可以把投掷骰子的过程用图像模拟出来。

学生通过对影像的直观的观察,形成感官上的认识,有助于该实验的理解和记忆。

4 小结
鉴于目前《随机数学》教学中存在的种种问题,文章通过研究,从教学内容、教学对象和教学方法几个方面,提出解决这些问题的具体途径。

希望对改善《随机数学》的课堂及课外教学有所帮助。

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