概率论与数理统计浙大四版习题答案第七章

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概率论与数理统计第四版习题答案全

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概率论与数理统计习(第四版)题解答第一章 随机事件及其概率·样本空间·事件的关系及运算一、任意抛掷一颗骰子,观察出现的点数。

设事件A 表示“出现偶数点”,事件B 表示“出现的点数能被3整除”.(1)写出试验的样本点及样本空间;(2)把事件A 及B 分别表示为样本点的集合; (3)事件B A AB B A B A ,,,,分别表示什么事件?并把它们表示为样本点的集合.解:设i ω表示“出现i 点”)6,,2,1( =i ,则(1)样本点为654321,,,,,ωωωωωω;样本空间为}.,,,,,{654321ωωωωωω=Ω (2)},,{642ωωωA =; }.,{63ωωB = (3)},,{531ωωωA =,表示“出现奇数点”;},,,{5421ωωωωB =,表示“出现的点数不能被3整除”;},,,{6432ωωωωB A =⋃,表示“出现的点数能被2或3整除”;}{6ωAB =,表示“出现的点数能被2整除且能被3整除”;},{B A 51ωω= ,表示“出现的点数既不能被2整除也不能被3整除”二、写出下列随机试验的样本空间及各个事件中的样本点:(1)同时掷三枚骰子,记录三枚骰子的点数之和.A —“点数之和大于10”,B —“点数之和小于15”.(2)一盒中有5只外形相同的电子元件,分别标有1,2,3,4,5.从中任取3只,A —“最小为1”.解:(1) 设i ω表示“点数之和等于i ”)18,,4,3( =i ,则},,,{1843ωωω =Ω;},,,{181211ωωωA =;}.,,,{1443ωωωB =(2) 设ijk ω表示“出现为k j i ,,”);5,,2,1,,(k j i k j i ≠≠= ,则},,,,,,,,,{345245235234145135134125124123ωωωωωωωωωω=Ω }.,,,,,{145135134125124123ωωωωωωA =三、设C B A ,,为三个事件,用事件之间的运算表示下列事件: (1) A 发生, B 与C 都不发生; (2) C B A ,,都发生;(3) C B A ,,中至少有两个发生; (4) C B A ,,中至多有两个发生. 解:(1) C B A ;(2) ABC ;(3) ABC C AB C B A BC A ⋃⋃⋃或CA BC AB ⋃⋃(4) BC A C B A C AB C B A C B A C B A C B A ⋃⋃⋃⋃⋃⋃或C B A ⋃⋃或.ABC四、一个工人生产了n 个零件,以i A 表示他生产的第 i 个零件是合格品(n i ≤≤1).用i A 表示下列事件:(1)没有一个零件是不合格品; (2)至少有一个零件是不合格品; (3)仅有一个零件是不合格品; (4)至少有一个零件不是不合格品. 解:(1) n A A A 21;(2) n A A A 21或n A A A ⋃⋃⋃ 21; (3) n n n A A A A A A A A A 212121⋃⋃⋃ (4) n A A A ⋃⋃⋃ 21或.21n A A A第二章 概率的古典定义·概率加法定理一、由七个数字组成,每个数字可以是0,1,2,…,9中的任一个数(但第一个数字不能为0),由完全不同的数字组成的概率.解:基本事件总数为611011011011011011019109⨯=C C C C C C C 有利事件总数为456789214151617181919⨯⨯⨯⨯⨯=C C C C C C C 设A 表示“是由完全不同的数字组成”,则0605.0109456789)(62≈⨯⨯⨯⨯⨯⨯=A P 二、把十本书任意地放在书架上,求其中指定的三本书放在一起的概率.解:基本事件总数为!101010=A 指定的三本书按某确定顺序排在书架上的所有可能为!777=A 种;这三本书按确定的顺序放在书架上的所以可能的位置共818=C 种;这三本书的排列顺序数为!333=A ;故有利事件总数为!3!8!38!7⨯=⨯⨯(亦可理解为)3388P P设A 表示“指定的三本书放在一起”,则067.0151!10!3!8)(≈=⨯=A P三、为了减少比赛场次,把二十个队任意分成两组(每组十队)进行比赛,求最强的两个队被分在不同组的概率.解:20个队任意分成两组(每组10队)的所以排法,构成基本事件总数1020C ;两个最强的队不被分在一组的所有排法,构成有利事件总数91812C C 设A 表示“最强的两队被分在不同组”,则526.01910)(102091812≈==C C C A P四、某工厂生产的产品共有100个,其中有5个次品.从这批产品中任取一半来检查,求发现次品不多于1个的概率.解:设i A 表示“出现的次品为i 件”)5,4,3,2,1,0(=i ,A 表示“取出的产品中次品不多于 1个”,则 .10A A A ⋃=因为V A A =10,所以).()()(10A P A P A P +=而0281.0979942347)(5010050950≈⨯⨯⨯==C C A P 1529.09799447255)(501004995151≈⨯⨯⨯⨯==C C C A P 故 181.01529.00281.0)(=+≈A P五、一批产品共有200件, 其中有6件废品.求 (1) 任取3件产品恰有1件是废品的概率; (2) 任取3件产品没有废品的概率; (3) 任取3件产品中废品不少于2件的概率. 解:设A 表示“取出的3件产品中恰有1件废品”;B 表示“取出的3件产品中没有废品”;C 表示“取出的3件产品中废品不少于2件”,则 (1) 0855.019819920019319418)(3200219416≈⨯⨯⨯⨯==C C C A P (2) 912.0198199200192193194)(32003194≈⨯⨯⨯⨯==C C B P(3) 00223.019819920012019490)(3200019436119426≈⨯⨯⨯⨯=+=C C C C C C P六、设41)( ,0 ,31)()()(======BC P P(AC)P(AB)C P B P A P .求A , B , C 至少有一事件发生的 概率.解:因为0==P(AC)P(AB),所以V AC V AB ==,,从而V C AB =)(可推出0)(=ABC P设D 表示“A , B , C 至少有一事件发生”,则C B A D ⋃⋃=,于是有)()()()()()()()()(ABC P CA P BC P AB P C P B P A P C B A P D P +---++=⋃⋃= 75.04341313131==-++=第三章 条件概率与概率乘法定理·全概率公式与贝叶斯公式一、设,6.0)|(,4.0)(,5.0)(===B A P B P A P 求)|(,)(B A A P AB P . 解:因为B A AB B B A A +=+=)(,所以)()()(B A P AB P A P +=,即14.06.0)4.01(5.0)()()()()()(=⨯--=-=-=B A P B P A P B A P A P AB P68.074.05.036.0)4.01(5.05.0)()()()()()]([)|(≈=--+=-+==B A P B P A P A P B A P B A A P B A A P二、某人忘记了的最后一个数字,因而他随意地拨号,求他拨号不超过两次而接通所需的概率.若已知最后一个数字是奇数,那么此概率是多少? 解:设A 表示“第一次拨通”,B 表示“第二次拨通”,C 表示“拨号不超过两次而拨通”(1)2.0101101)()()(19111101911011=+=⋅+=+=C C C C C C A B P A P C P(2)4.05151)()()(2511141511=+=+=+=A A A A A A B P A P C P三、两台车床加工同样的零件,第一台出现废品的概率是0.03,第二台出现废品的概率是0.02.加工出来的零件放在一起,并且已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多 一倍.(1)求任意取出的零件是合格品的概率;(2)如果任意取出的零件是废品,求它是第二台车床加工的概率. 解:设i A 表示“第i 台机床加工的零件”)2,1(=i ;B 表示“出现废品”;C 表示“出现合格品”(1))()()()()()()()(22112121A C P A P A C P A P C A P C A P C A C A P C P +=+=+= 973.0)02.01(31)03.01(32≈-⨯+-⨯=(2)25.002.03103.03202.031)()()()()()()()()(22112222=⨯+⨯⨯=+==A B P A P A B P A P A B P A P B P B A P B A P四、猎人在距离100米处射击一动物,击中的概率为0.6;如果第一次未击中,则进行第二次射击,但由于动物逃跑而使距离变为150米;如果第二次又未击中,则进行第三次射击,这时距离变为200米.假定击中的概率与距离成反比,求猎人三次之击中动物的概率.解:设i A 表示“第i 次击中”)3,2,1(=i ,则由题设,有1006.0)(1kA P ==,得60=k ,从而有4.015060150)(2===k A P ,.3.020060200)(3===k A P设A 表示“三次之击中”,则321211A A A A A A A ++=,故有)()()()()()()(321211A P A P A P A P A P A P A P ++=832.03.0)4.01()6.01(4.0)6.01(6.0=⨯-⨯-+⨯-+= (另解)设B 表示“猎人三次均未击中”,则168.0)3.01)(4.01)(6.01()(=---=B P故所求为 832.0)(1)(=-=B P B P五、盒中放有12个乒乓球,其中有9个是新的.第一次比赛时从其中任取3个来用,比赛后仍放回盒中.第二次比赛时再从盒中任取3个,求第二次取出的都是新球的概率. 解:设i A 表示“第一次取得i 个新球”)3,2,1,0(=i ,则2201)(312330==C C A P 22027)(31219231==C C C A P 220108)(31229132==C C C A P 22084)(31239033==C C C A P 设B 表示“第二次取出的都是新球”,则312363123731238312393022084220108220272201)()()(C C C C C C C C A B P A P B P i i i ⋅+⋅+⋅+⋅==∑=146.0532400776161112208444722010855142202755212201≈=⋅+⋅+⋅+⋅=第四章 随机事件的独立性·独立试验序列一、一个工人看管三台车床,在一小时车床不需要工人照管的概率:第一台等于0.9,第二台等于0.8,第三台等于0.7.求在一小时三台车床中最多有一台需要工人照管的概率. 解:设i A 表示“第i 台机床不需要照管”)3,2,1(=i ,则9.0)(1=A P 8.0)(2=A P 7.0)(3=A P再设B 表示“在一小时三台车床中最多有一台需要工人照管”,则321321321321A A A A A A A A A A A A B +++=于是有)()()()()()()()()()()()()(321321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P B P +++= )7.01(8.09.07.0)8.01(9.07.08.0)9.01(7.08.09.0-⨯⨯+⨯-⨯+⨯⨯-+⨯⨯=902.0=.(另解)设i B 表示“有i 台机床需要照管”)1,0(=i ,B 表示“在一小时三台车床中最多有一台需要工人照管”,则10B B B +=且0B 、1B 互斥,另外有 504.07.08.09.0)(0=⨯⨯=B P398.0)7.01(8.09.07.0)8.01(9.07.08.0)9.01()(1=-⨯⨯+⨯-⨯+⨯⨯-=B P 故902.0398.0504.0)()()()(1010=+=+=+=B P B P B B P B P .二、电路由电池a 与两个并联的电池b 及c 串联而成.设电池c b a ,,损坏的概率分别是0.3、0.2、0.2,求电路发生间断的概率. 解:设1A 表示“a 损坏”;2A 表示“b 损坏”;3A 表示“c 损坏”;则3.0)(1=A P 2.0)()(32==A P A P又设B 表示“电路发生间断”,则321A A A B +=于是有)()()()()(321321321A A A P A A P A P A A A P B P -+=+=)()()()()()(321321A P A P A P A P A P A P -+= 328.02.02.03.02.02.03.0=⨯⨯-⨯+=.三、三个人独立地去破译一个密码,他们能译出的概率分别为51、31、41,求能将此密码译出的概率.解:设A 表示“甲能译出”;B 表示“乙能译出”;C 表示“丙能译出”,则51)(=A P 31)(=B P 41)(=C P设D 表示“此密码能被译出”,则C B A D ⋃⋃=,从而有)()()()()()()()()(ABC P CA P BC P AB P C P B P A P C B A P D P +---++=⋃⋃=)()()()()()()()()()()()(C P B P A P A P C P C P B P B P A P C P B P A P +---++=6.0413151415141513151413151=⨯⨯+⨯-⨯-⨯-++=. (另解)52)411)(311)(511()()()()()(=---===C P B P A P C B A P D P ,从而有6.053521)(1)(==-=-=D P D P四、甲、乙、丙三人同时对飞机进行射击,三人的命中概率分别为7.0,5.0,4.0.飞机被一人击中而被击落的概率为2.0,被两人击中而被击落的概率为6.0,若三人都击中,则 飞机必被击落.求飞机被击落的概率. 解:设1A 表示“甲命中”;2A 表示“乙命中”;3A 表示“丙命中”;则4.0)(1=A P5.0)(2=A P 7.0)(3=A P设i B 表示“i 人击中飞机” )3,2,1,0(=i ,则09.0)7.01)(5.01)(4.01()())(()()(3213210=---===A P A P A P A A A P B P)()(3213213211A A A A A A A A A P B P ++=)()()(321321321A A A P A A A P A A A P ++=)()()()()()()()()(321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P ++=36.07.0)5.01)(4.01()7.01(5.0)4.01()7.01)(5.01(4.0=⨯--+-⨯⨯-+--⨯=)()(3213213212A A A A A A A A A P B P ++= )()()(321321321A A A P A A A P A A A P ++=)()()()()()()()()(321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P ++=41.07.0)5.01)(4.01()7.01(5.0)4.01()7.01)(5.01(4.0=⨯--+-⨯⨯-+--⨯=14.07.05.04.0)()()()()(3213213=⨯⨯===A P A P A P A A A P B P 设A 表示“飞机被击落”,则由题设有0)(0=B A P 2.0)(1=B A P 6.0)(2=B A P 1)(3=B A P故有458.0114.06.041.02.036.0009.0)()()(30=⨯+⨯+⨯+⨯==∑=i i i B A P B P A P .五、某机构有一个9人组成的顾问小组,若每个顾问贡献正确意见的概率都是0.7,现在该机构就某事可行与否个别征求每个顾问的意见,并按多数人意见作出决策,求作 出正确决策的概率.解:设i A 表示“第i 人贡献正确意见”,则7.0)(=i A P )9,,2,1( =i .又设m 为作出正确意见的人数,A 表示“作出正确决策”,则 )9()8()7()6()5()5()(99999P P P P P m P A P ++++=≥=+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅=277936694559)3.0()7.0()3.0()7.0()3.0()7.0(C C C 9991889)7.0()3.0()7.0(⋅+⋅⋅+C C+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅=273645)3.0()7.0(36)3.0()7.0(84)3.0()7.0(126918)7.0()3.0()7.0(9+⋅⋅+0403.01556.02668.02668.01715.0++++= 901.0=.六、每次试验中事件A 发生的概率为p ,为了使事件A 在独立试验序列中至少发生一次的概率不小于p ,问至少需要进行多少次试验?解:设做n 次试验,则n p A P A P )1(1}{1}{--=-=一次都不发生至少发生一次要p p n ≥--)1(1,即要p p n -≤-1)1(,从而有.1)1(log )1(=-≥-p n p 答:至少需要进行一次试验.第五章 离散随机变量的概率分布·超几何分布·二项分布·泊松分布一、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取1个.如果每次取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的概率分布. 解:设X 表示“在取得合格品以前已取出的废品数”,则X 的概率分布为即亦即二、自动生产线在调整以后出现废品的概率为p .生产过程中出现废品时立即进行调整.求在两次调整之间生产的合格品数的概率分布.解:设X 表示“在两次调整之间生产的合格品数”,且设p q -=1,则ξ的概率分布为三、已知一批产品共20个,其中有4个次品.(1)不放回抽样.抽取6个产品,求样品中次品数的概率分布; (2)放回抽样.抽取6个产品,求样品中次品数的概率分布. 解:(1)设X 表示“取出的样本中的次品数”,则X 服从超几何分布,即X 的概率函数为)4,3,2,0()(6206164===-x C C C x X P xx从而X 的概率分布为即(2)设X 表示“取出的样本中的次品数”,则X 服从超几何分布,即X 的概率函数为)6,5,4,3,2,0()2.01()2.0()(66=-==-x C x X P xx x从而X即四、总机为300个用户服务.在一小时每一用户使用的概率等于0.01,求在一小时有4个用户使用的概率(先用二项分布计算,再用泊松分布近似计算,并求相对误差). 解:(1)用二项分布计算)01.0(=p168877.0)01.01()01.0()1()4(2964430029644300≈-=-==C p p C ξP(2)用泊松分布计算)301.0300(=⨯==np λ168031355.0!43)4(34≈==-e ξP相对误差为.5168877.0168031355.0168877.0000≈-=δ五、设事件A 在每一次试验中发生的概率为0.3,当A 发生次数不少于3次时,指示灯发出信号.现进行了5次独立试验,求指示灯发出信号的概率. 解:设X 表示“事件A 发生的次数”,则3.0)(==p A P ,5=n ,).3.0,5(~B X 于是有)5()4()3()3(=+=+==≥X P X P X P X P5554452335)1()1(p C p p C p p C +-+-=16308.000243.002835.01323.0≈++≈(另解) )2()1()0(1)3(1)3(=-=-=-=<-=≥X P X P X P X P X P322541155005)1()1()1(11p p C p p C p p C ------= 16308.0≈六、设随机变量X 的概率分布为2, 1, ,0 , !)(===k k ak X P kλ;其中λ>0为常数,试确定常数a .解:因为∑∞===01)(k k X P ,即∑∞==01!k kk λa ,亦即1=λae ,所以.λe a -=第六章 随机变量的分布函数·连续随机变量的概率密度一、函数211x +可否是连续随机变量X 的分布函数?为什么?如果X 的可能值充满区间: (1)(∞+∞- ,);(2)(0,∞-).解:(1)设211)(xx F +=,则1)(0<<x F 因为0)(lim =-∞→x F x ,0)(lim =+∞→x F x ,所以)(x F 不能是X 的分布函数.(2)设211)(x x F +=,则1)(0<<x F 且0)(lim =-∞→x F x ,1)(lim 0=-→x F x因为)0( 0)1(2)('22<>+-=x x xx F ,所以)(x F 在(0,∞-)上单增. 综上述,故)(x F 可作为X 的分布函数.二、函数x x f sin )(=可否是连续随机变量X 的概率密度?为什么?如果X 的可能值充满区间:(1)⎥⎦⎤⎢⎣⎡2,0π; (2)[]π,0; (3)⎥⎦⎤⎢⎣⎡23,0π.解:(1)因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈2,0πx ,所以0sin )(≥=x x f ;又因为1cos )(2020=-=⎰ππx dx x f ,所以当⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈2,0πx 时,函数x x f sin )(=可作为某随机变量X 的概率密度.(2)因为[]πx ,0∈,所以0sin )(≥=x x f ;但12cos )(00≠=-=⎰ππx dx x f ,所以当[]πx ,0∈时,函数x x f sin )(=不可能是某随机变量X 的概率密度.(3)因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈23,0πx ,所以x x f sin )(=不是非负函数,从而它不可能是随机变量X 的概率密度.二、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取1个.如果每次取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的分布函数,并作出分布函数的图形. 解:设X 表示“取出的废品数”,则X 的分布律为于是,⎪⎩>3,1x四、(柯西分布)设连续随机变量X 的分布函数为+∞<<∞-+=x x B A x F ,arctan )(.求:(1)系数A 及B ;(2)随机变量X 落在区间)1 ,1(-的概率;(3) X 的概率密度.解:(1) 由0)2()(lim =-⋅+=-∞→πB A x F x ,12)(lim =⋅+=-∞→πB A x F x ,解得.1,21πB A ==即)( ,arctan 121)(+∞<<-∞+=x x πx F .(2) .21)]1arctan(121[]1arctan 121[)1()1()11(=-+-+=--=<<-ππF F X P (3) X 的概率密度为)1(1)()(2x x F x f +='=π. 五、(拉普拉斯分布)设随机变量X 的概率密度为+∞<<∞-=-x Ae x f x,)(.求:(1)系数A ;(2)随机变量X 落在区间)1,0(的概率;(3)随机变量X 的分布函数.解:(1) 由1)(⎰+∞∞-=dx x f ,得1220⎰⎰+∞∞-+∞--===A dx e A dx Ae xx ,解得21=A ,即有).( ,21)(+∞<<-∞=-x e x f x(2) ).11(21)(2121)()10(101010ee dx e dx xf X P x x -=-===<<--⎰⎰(3) 随机变量X 的分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧>-≤===-∞--∞-⎰⎰021102121)()(x e x e dx e dx x f x F x xx xx .第七章 均匀分布·指数分布·随机变量函数的概率分布一、公共汽车站每隔5分钟有一辆汽车通过.乘客到达汽车站的任一时刻是等可能的.求乘客候车时间不超过3分钟的概率.解:设随机变量X 表示“乘客的候车时间”,则X 服从]5,0[上的均匀分布,其密度函数为⎩⎨⎧∉∈=]5,0[,0]5,0[,51)(x x x f 于是有.6.053)()30(3===≤≤⎰dx x f X P二、已知某种电子元件的使用寿命X (单位:h)服从指数分布,概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-.0,0;0,8001)(800x x e x f x任取3个这种电子元件,求至少有1个能使用1000h 以上的概率.解:设A 表示“至少有1个电子元件能使用1000h 以上”;321A 、A 、A 分别表示“元件甲、乙、丙能使用1000h 以上”.则287.08001)1000()()()(4510008001000800321≈=-==>===-∞+-∞+-⎰e e dx e X P A P A P A P xx)()()()()()()()()(321313221321321A A A P A A P A A P A A P A P A P A P A A A P A P +---++=⋃⋃=638.0287.0287.03287.0332≈+⨯-⨯=(另解)设A 表示“至少有1个电子元件能使用1000h 以上”.则287.08001)1000(4510008001000800≈=-==>-∞+-∞+-⎰ee dx e X P xx从而有713.01)1000(1)1000(45≈-=>-=≤-eX P X P ,进一步有638.0713.01)]1000([1)(33≈-≈≤-=X P A P三、(1) 设随机变量X 服从指数分布)(λe .证明:对于任意非负实数s 及t ,有).()(t X P s X t s X P ≥=≥+≥这个性质叫做指数分布的无记忆性.(2) 设电视机的使用年数X 服从指数分布)10(.e .某人买了一台旧电视机,求还能使用5年以上的概率. 解:(1)因为)(~λe X ,所以R x ∈∀,有xex F λ--=1)(,其中)(x F 为X 的分布函数.设t s X A +≥=,t X B ≥=.因为s 及t 都是非负实数,所以B A ⊂,从而A AB =.根据条件概率公式,我们有)(1)(1)()()()()()()()(s X P t s X P s X P t s X P B P A P B P AB P B A P s X t s X P <-+<-=≥+≥====≥+≥tst s e e e λλλ--+-=----=]1[1]1[1)(. 另一方面,我们有t t e e t F t X P t X P t X P λλ--=--=-=≤-=<-=≥)1(1)(1)(1)(1)(.综上所述,故有)()(t X P s X t s X P ≥=≥+≥.(2)由题设,知X 的概率密度为⎩⎨⎧≤>=-.,;,0001.0)(1.0x x e x f x 设某人购买的这台旧电视机已经使用了s 年,则根据上述证明的(1)的结论,该电视机还能使用5年以上的概率为6065.01.0)()5()5(5.051.051.05≈=-===≥=≥+≥-∞+-∞+-∞+⎰⎰e e dx e dx xf X P s X s X P xx .答:该电视机还能使用5年以上的概率约为6065.0.四、设随机变量X 服从二项分布)4.0 ,3(B ,求下列随机变量函数的概率分布: (1)X Y 211-=;(2)2)3(2X X Y -=. 解:X 的分布律为(1)X Y 211-=的分布律为(2)2)3(2X X Y -=的分布律为即五、设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>+=.0,0;0,)1(2)(2x x x x f π求随机变量函数X Y ln =的概率密度.解:因为)()()(ln )()(yX yY e F e X P y X P y Y P y F =<=<=<= 所以随机变量函数X Y ln =的概率密度为)( )1(2)()()()(2''+∞<<-∞+====y e e e e f e e F y F y f yyyyyyXYY π,即 )( )1(2)(2+∞<<-∞+=y e e y f y yY π.第八章 二维随机变量的联合分布与边缘分布一、把一颗均匀的骰子随机地掷两次.设随机变量X 表示第一次出现的点数,随机变量Y 表示两次出现点数的最大值,求二维随机变量),(Y X 的联合概率分布及Y 的边缘概率分布. 解:二维随机变量),(Y X 的联合概率分布为Y 的边缘概率分布为二、设二维随机变量(X ,Y )的联合分布函数)3arctan )(2arctan (),(yC x B A y x F ++=.求:(1)系数A 、B 及C ;(2)(X ,Y )的联合概率密度:(3)边缘分布函数及边缘概率密度. 解:(1)由0)0,(,0),0(,1),(=-∞=∞-=∞+-∞F F F ,得⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-=--=++0)2(0)2)(0(1)2)(2(πB AC πC B A πC πB A 解得2πC B ==,.12πA = (2)因为)3arctan 2)(2arctan 2(1),(2yx y x F ++=πππ,所以(X ,Y )的联合概率密度为.)9)(4(6),(),(222"y x y x F y x f xy ++==π(3)X 及Y 的边缘分布函数分别为xx x X x dx x dy y x f dx x F ∞-∞-∞-+∞∞-=+==⎰⎰⎰2arctan 1)4(2),()(2ππ 2arctan 121xπ+=yx y Y y dy y dx y x f dy x F ∞-∞-∞-+∞∞-=+==⎰⎰⎰3arctan 1)9(3),()(2ππ 3arctan 121yπ+=X 及Y 的边缘概率密度分别为⎰⎰⎰+∞+∞∞-+∞∞-++⋅=++==0222222)9(1)4(112)9)(4(6),()(dy y x dy y x dy y x f x f X ππ )4(2)3arctan 31()4(1122022x y x +=+⋅=∞+ππ ⎰⎰⎰+∞+∞∞-+∞∞-++=++==022222241)9(12)9)(4(6),()(dx x y dx y x dx y x f y f Y ππ)9(3)2arctan 21()9(122022y x y +=+=∞+ππ三、设),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧>>=+-., 00;0,,Ae ),(3y)(2x 其它y x y x f求:(1)系数A ;(2)),(Y X 的联合分布函数;(3)X 及Y 的边缘概率密度;(4)),(Y X落在区域R :632 ,0 ,0<+>>y x y x 的概率. 解:(1)由1),(=⎰⎰+∞∞-+∞∞-dy dx y x f ,有16132==⎰⎰∞+∞+--A dy e dx e A y x ,解得.6=A (2)),(Y X 的联合分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧>>==⎰⎰⎰⎰--∞-∞-其它0,06),(),(0032y x dy e dx e dy y x f dx y x F x y y x xy⎩⎨⎧>>--=--其它0,0)1)(1(32y x e e y x (3)X 及Y 的边缘概率密度分别为⎩⎨⎧≤>=⎪⎩⎪⎨⎧≤>==-+∞--∞+∞-⎰⎰00020006),()(2032x x ex x dy e e dy y x f x f x y x X⎩⎨⎧≤>=⎪⎩⎪⎨⎧≤>==-+∞--∞+∞-⎰⎰00030006),()(3032y y ex x dx e e dx y x f y f y y x Y(4)⎰⎰⎰⎰---==∈x y xR dy e dx edxdy y x f R Y X P 32203326),(}),{(6306271)(2---⎰-=-=e dx e e x四、设二维随机变量),(Y X 在抛物线2x y =与直线2+=x y 所围成的区域R 上服从均匀分布.求:(1) ),(Y X 的联合概率密度;(2) 概率)2(≥+Y X P . 解:(1) 设),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧∉∈=.),(, 0;),(,),(R y x R y x C y x f 则由129)322()2(21322122212==-+=-+==--+-⎰⎰⎰⎰⎰C x x x C dx x x C dy dx C Cdxdy x x R解得92=C .故有⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=.),(, 0;),(,92),(R y x R y x y x f(2) ⎰⎰⎰⎰⎰⎰++-≥++==≥+x x x x y x dy dx dy dx dxdy y x f Y X P 2212210229292),()2(⎰⎰-++=21210)2(92292dx x x xdx481.02713)322(92922132102≈=-++=x x x x . 第九章 随机变量的独立性·二维随机变量函数的分布一、设X 与Y 是两个相互独立的随机变量,X 在]1,0[上服从均匀分布,Y 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-.0,0;0,21)(2y y e y f yY求 (1) ),(Y X 的联合概率密度; (2) 概率)(X Y P ≥.解: (1)X 的概率密度为⎩⎨⎧∉∈=)1,0(,0)1,0(,1)(x x x f X ,),(Y X 的联合概率密度为(注意Y X ,相互独立)⎪⎩⎪⎨⎧><<==-其它,00,10,21)()(),(2y x e y f x f y x f yY X(2)dx edx edy e dx dxdy y x f X Y P x xyxyxy ⎰⎰⎰⎰⎰⎰-∞+-∞+-≥=-===≥1021022102)(21),()(7869.0)1(2221122≈-=-=--e e x二、设随机变量X 与Y 独立,并且都服从二项分布:.,,2 ,1 ,0 ,)(; ,,2 ,1 ,0 ,)(212211n j qp C j p n i q p C i p jn jj n Y i n i in X ====--证明它们的和Y X Z +=也服从二项分布.证明: 设j i k +=, 则ik n i k i k n ki i n i i n k i Y X Z q p C q p C i k P i P k Z P k P +---=-=∑∑=-===22110)()()()( ∑=-+=ki k n n k i n in q p C C2121)( 由knm ki ik nk m C C C +=-=∑, 有k n n ki in i n C C C21210+==∑. 于是有 ),,2,1,0( )(212121n n k q p C k P kn n k i n n Z +==-++ 由此知Y X Z +=也服从二项分布.三、设随机变量X 与Y 独立,并且X 在区间[0,1]服从均匀分布,Y 在区间[0,2]服从辛普森分布:⎪⎩⎪⎨⎧><≤<-≤≤=.20 0,; 2 1 ,2;10 ,)(y y y y y y y f Y 或求随机变量Y X Z +=的概率密度.解: X 的概率密度为 ⎩⎨⎧∉∈=]1,0[,0]1,0[,1)(x x y f ξ . 于是),(Y X 的联合概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤<≤≤-≤≤≤≤=. 0, 2 1,10 ,210,10,),(其它当当y x y y x y y x fY X Z +=的联合分布函数为}),{(}{}{)(D y x P z Y X P z Z P z F Z ∈=≤+=≤=,其中D 是zy x ≤+与),(y x f 的定义域的公共部分.故有 ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≤<+-≤<-+-≤≤><=3229321212331023,00)(222z z z z z z z zz z z F Z 从而随机变量Y X Z +=的概率密度为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤<-≤<+-≤≤><=3232132103,00)(z z z z z z z z z f Z三、电子仪器由六个相互独立的部件ij L (3,2,1;2,1==j i )组成,联接方式如右图所示.设各个部件的使用寿命ij X 服从相同的指数分布)(λe ,求仪器使用寿命的概率密度.解: 由题设,知ij X 的分布函数为⎩⎨⎧≤>-=-0,00,1x x e F x X ij λ 先求各个并联组的使用寿命)3,2,1( =i Y i 的分布函数.因为当并联的两个部件都损坏时,第i 个并联组才停止工作,所以有)3,2,1(),m ax (21==i Y i i i ξξ从而有)3,2,1( =i Y i 的分布函数为⎩⎨⎧≤>-==-0,00,)1()(221y y e F F y F y X X Y i i i λ 设Z "仪器使用寿命".因为当三个并联组中任一个损坏时,仪器停止工作.所以有),,min(321Y Y Y Z =.从而有Z 的分布函数为⎩⎨⎧≤>---=⎩⎨⎧≤>----=-0,00,])1(1[10,00)],(1)][(1)][(1[1)(32321z z e z z z F z F z F z F z Y Y Y Z λ 故Z 的概率密度为⎩⎨⎧≤>--=---0,00,)2)(1(6)(23z z e e e z f z z z Z λλλλ第十章 随机变量的数学期望与方差一、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取一个.如果取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的数学期望、方差与标准差. 解:设X 表示“在取得合格品以前已取出的废品数”,则X 的概率分布为即1103322013220924491430=⨯+⨯+⨯+⨯=EX 即3.0004.03041.02205.0175.00≈⨯+⨯+⨯+⨯=EX2X 的分布为2X0 1 4 9即于是有229220192209444914302=⨯+⨯+⨯+⨯=EX 即4091.0004.09041.04205.0175.002≈⨯+⨯+⨯+⨯=EX从而有3191.013310042471)11033(229)(222≈=-=-=EX EX DX 565.03191.0≈==DX Xσ二、对某一目标进行射击,直至击中为止.如果每次射击命中率为p ,求射击次数的数学期望及方差. 解:设X 表示“第i 次击中”),2,1( =i ,则X 的分布为p q p q q p q p iqp ipqEX i i i i i i 1)1()1()(211111=-='-='===∑∑∑∞=∞=-∞=- 2X p pp p q q p q p q q p pqi EX i i i ii i 122)1()1()(])([223111122-=-=-+='=''==∑∑∑∞=∞=∞=- 进一步有p pp p p EX EX DX 11)1(12)(22222-=--=-=三、设离散型随机变量X 的概率函数为,,2,1,21]2)1([ ==-=k k X P k k k问X 的数学期望是否存在?若存在,请计算)(X E ;若不存在,请解释为什么.解:因为∑∑∑∑∞=∞=∞=∞=-=⋅-=-=-==1111)1(212)1(]2)1([2)1()(k k k k k k k k k k ki i i k k k X P k x X P x 不绝对收敛,所以ξ没有数学期望.四、设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≥<-=.1, 0;1,11)(2x x xx f π 求数学期望)(X E 及方差)(X D .解:011)()(112=-⋅==⎰⎰-+∞∞-dx xx dx x xf X E πdx x x dx x x dx x f x X D ⎰⎰⎰-=-⋅==-∞+∞-1022112221211)()(πππ21]arcsin 2112[2102=+--=x x x π五、(拉普拉斯分布)设随机变量X 的概率密度为 )( ,21)(+∞<<-∞=-x e x f x.求数学期望)(X E 及方差)(X D . 解:021)(===⎰⎰+∞∞--+∞∞-dx xe dx x xf EX x2!2)3(21)(0222==Γ====⎰⎰⎰+∞-+∞∞--+∞∞-dx e x dx e x dx x f x DX x x(分部积分亦可)第十一章 随机变量函数的数学期望·关于数学期望与方差的定理一、设随机变量X 服从二项分布)4.0,3(B ,求2)3(X X Y -=的数学期望及方差. 解:X 的概率分布为Y 的概率分布为2Y 的分布为72.072.0128.00=⨯+⨯=EY 72.072.0128.002=⨯+⨯=EY2016.0)72.0(72.0)(222=-=-=EY EY DY二、过半径为R 的圆周上一点任意作这圆的弦,求所有这些弦的平均长度.解:在圆周上任取一点O ,并通过该点作圆得直径OA .建立平面直角坐标系,以O 为原点,且让OA 在x 轴的正半轴上.通过O 任作圆的一条弦OB ,使OB 与x 轴的夹角为θ,则θ服从]2,2[ππ-上的均匀分布,其概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧-∉-∈=]2,2[,0]2,2[,1)(ππθππθπθf .弦OB 的长为 ]2,2[cos 2)(ππθθθ-∈=R L ,故所有弦的平均长度为⎰⎰-∞+∞-⋅==22cos 21)()()]([ππθθπθθθθd R d L f L EπθπθθπππRR d R4sin 4cos 42020===⎰.三、一工厂生产的某种设备的寿命X (以年计)服从指数分布,概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-. 0,0 ;0 ,41)(4x x e x f x工厂规定,出售的设备若在售出一年之损坏可予以调换.若工厂售出一台设备赢利100元,调换一台设备厂方需花费300元.试求厂方出售一台设备的平均净赢利. 解:由题设,有⎰⎰---∞--=-===<104110441141)()1(e e dx e dx x f X P x x进而有 41)1(1)1(-=<-=≥eX P X P设Y 表示“厂方出售一台设备获得的净赢利”,则Y 的概率分布为从而有64.33200300100)1(200414141≈-⨯=⨯+-⨯-=---ee e EY答:厂方出售一台设备获得的平均净赢利约为64.33元.四、设随机变量n X X X ,,21相互独立,并且服从同一分布,数学期望为μ,方差为2σ.求这些随机变量的算术平均值∑==ni i X n X 11的数学期望与方差.解:因为μ=)(i X E ,2)(σ=i X D ,且随机变量n X X X ,,21相互独立.所以有μμ=====∑∑∑∑====ni n i i ni i n i i n X E n X E n X n E X E 11111)(1)(1)1()(,nn X D n X D n X n D X D ni ni in i i n i i 2122121211)(1)(1)1()(σσ=====∑∑∑∑====.五、一民航送客车载有20位旅客自机场开出,沿途有10个车站可以下车,到达一个车站时如没有旅客下车就不停车.假设每位旅客在各车站下车是等可能的,且各旅客是否下车相互独立.求该车停车次数的数学期望.解: 设i X 表示"第i 站的停车次数" (10,,2,1 =i ). 则i X 服从"10-"分布. 其中⎩⎨⎧=站有人下车若在第站无人下车若在第i i X i ,1,0 于是i X 的概率分布为设∑==ni iXX 1, 则X 表示沿途停车次数, 故有]})10110(1[1)10110(0{10)(2020101101--⨯+-⨯===∑∑==i i i i EX X E EX748.8)9.01(1020≈-= 即停车次数的数学期望为748.8.第十二章 二维随机变量的数字特征·切比雪夫不等式与大数定律一、设二维随机变量),(Y X 的联合概率密度为()(). 1,222++=y xAy x f求:(1)系数A ;(2)数学期望)(X E 及)(Y E ,方差)(X D 及)(Y D ,协方差),cov(Y X .解: (1) 由⎰⎰+∞∞-+∞∞-=1),(dxdy y x f . 有()()⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+==+=++1112022222A dr rrd A dxdy y xAπθπ解得, π1=A .(2) ()011),()(222⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+∞-∞+∞-=++==dx y xxdy dxdy y x xf X E π.由对称性, 知 0)(=Y E .⎰⎰+∞∞-+∞∞-==-=dxdy y x f x EX EX X E X D ),(])[()(222()⎰⎰∞+∞-∞+∞-++=dx y xx dy 222211π()()+∞=+++=+-+=+=∞+∞+∞+⎰⎰⎰022022220223]11)1ln([1)1(211r r dr r rr r dr rr d πθπ同理, 有 +∞=)(Y D .)()])([(),cov(XY E EY Y Ex X E Y X =--=⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x xyf ),(()011),(222⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+∞-∞+∞-=++==dx y xxydy dxdy y x xyf π.二、设二维随机变量),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧<<<=其它.,0;10,,1),(x x y y x f求(1) ),cov(Y X ;(2) X 与Y 是否独立,是否相关,为什么? 解: (1) 因为 ⎰⎰⎰⎰⎰====-∞+∞-∞+∞-1210322),(dx x dy xdx dxdy y x xf EX x x0),(1===⎰⎰⎰⎰-+∞∞-+∞∞-xx ydy dx dxdy y x yf EY0),()(1===⎰⎰⎰⎰-+∞∞-+∞∞-xx ydy xdx dxdy y x xyf XY E所以有])32[()])([(),cov(Y X E EY Y EX X E Y X -=--=⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x xyf ),(010==⎰⎰-xxydy xdx .(2) 当)1,0(∈x 时,有 ⎰⎰+∞∞--===x dy dy y x f x f xxX 2),()(; 当)1,0(∉x 时, 有0)(=x f X .即⎩⎨⎧∉∈=)1,0(0)1,0(2)(X x x x x f 同理有 ⎩⎨⎧∉+∈-=⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=⎰⎰-)1,0(1)1,0(1)1,0()1,0()(11Y x y x y x dx x dx y f y y因为 ),()()(y x f y f x f Y X ≠, 所以X 与Y 不是独立的.又因为0),cov(=Y X , 所以X 与Y 是不相关的.三、利用切比雪夫不等式估计随机变量X 与其数学期望)(X E 的差的绝对值大于三倍标准差)(X σ的概率.解:91)3()3(2=≤>-ξξξξξD D D E P .四、为了确定事件A 的概率,进行10000次重复独立试验.利用切比雪夫不等式估计:用事件A在10000次试验中发生的频率作为事件A 的概率的近似值时,误差小于0.01的概率. 解:设ξ表示“在10000次试验中事件A 的次数”,则)5.0,10000(~B ξ且有50005.010000=⨯==np E ξ 2500)5.01(5.010000=-⨯⨯==npq D ξ于是有npqp npq p np m P p n m P 22)01.0(1)01.0(1)01.0()01.0(-=-≥<-=<- 75.025.011=-=-=pq五、样检查产品质量时,如果发现次品多于10个,则认为这批产品不能接受.应该检查多少个产品,可使次品率为10%的一批产品不被接受的概率达到0.9? 解:设ξ表示“发现的次品件数”,则)1.0,(~n B ξ,现要求.nn ξE 1.0= n ξD 09.0=要使得9.0)10(=>ξP ,即9.0)10(=≤<n ξP ,因为9.0)10(=≤<n ξP ,所以)3.01.03.01.03.01.010()10(nn n n n ξn n P ξD ξE n ξD ξE ξξD ξE P -≤-<-=-≤-<-)3.01.010()3()33.01.03.01.010(1,01,0nn n n n n ξn n P --≈≤-<-=ΦΦ1)3.0101.0()3(1,01,0--+nn n ΦΦ (德莫威尔—Laplace 定理)因为10>n ,所以53>n ,从而有1)3(1,0≈n Φ,故9.0)3.0101.0(1,0≈-nn Φ.查表有8997.0)28.1(1,0=Φ,故有28.13.0101.0≈-nn ,解得.146≈n答:应该检查约146个产品,方可使次品率为10%的一批产品不被接受的概率达到0.9.第十三章 正态分布的概率密度、分布函数、数学期望与方差一、设随机变量X 服从正态分布)2,1(2N ,求(1))8.56.1(<≤-X P ;(2))56.4(≥X P .解:(1) )4.2213.1()8.416.2()8.56.1(<-≤-=<-≤-=<≤-X P X P X P 8950.09032.019918.0)]3.1(1[)4.2()3.1()4.2(1,01,01,01,0=+-=--=--=ΦΦΦΦ(2) )78.12178.2(1)56.4(1)56.4(<-<--=<-=≥X P X P X P )]78.2(1)78.1(1)]78.2()78.1([11,01,01,01,0ΦΦΦΦ-+-=---=.0402.09973.09625.02=--二、已知某种机械零件的直径X (mm )服从正态分布)6.0,100(2N .规定直径在2.1100±(mm )之间为合格品,求这种机械零件的不合格品率. 解:设p 表示这种机械零件的不合格品率,则)2.1100(1)2.1100(≤--=>-=X P X P p .而)26.01002()6.02.16.01006.02.1()2.1100(≤-≤-=≤-≤-=≤-X P X P X P 1)2(2)]2(1[)2()2()2(-Φ=Φ--Φ=-Φ-Φ= 9544.019772.02=-⨯= 故0456.09544.01=-=p .三、测量到某一目标的距离时发生的误差X (m)具有概率密度3200)20(22401)(--=x ex f π求在三次测量中至少有一次误差的绝对值不超过30m 的概率.解:三次测量中每次误差绝对值都超过30米可表为}30{}30{}30{>⋃>⋃>=ξξξD 第三次第二次第一次因为)40,20(~2N ξ,所以由事件的相互独立性,有31,01,033)]25.0(1)25.1([})3030{(})30{()(ΦΦ-+-=>+-<=>=ξξP ξP D P13025.05069.0)8944.05987.02(33≈=--= 于是有86975.013025.01)(1}30{=-=-=<D P P 米至少有一次绝对值三次测量中ξ.四、设随机变量),(~2σμN X ,求随机变量函数Xe Y =的概率密度(所得的概率分布称为对数正态分布).解:由题设,知X 的概率密度为)(21)(222)(+∞<<-∞=--x ex f x X σμσπ从而可得随机变量Y 的分布函数为)()()(y e P y Y P y F X Y ≤=≤=.当0≤y 时,有0)(=y F Y ;此时亦有0)(='y F Y . 当0>y 时,有dx ey X P y F yx Y ⎰∞---=≤=ln 2)(2221)ln ()(σμσπ.此时亦有222)(ln 21)(σμσπ--='y Y eyy F .从而可得随机变量Y 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧>≤=--.0,21;0,0)(222)(ln y e yy y f y Y σμσπ五、设随机变量X 与Y 独立,),(~211σμN X ,),(~222σμN Y ,求:(1) 随机变量函数bY aX Z +=1的数学期望与方差,其中a 及b 为常数; (2) 随机变量函数XY Z=2的数学期望与方差.解:由题设,有211)(,)(σμ==X D X E ;222)(,)(σμ==Y D Y E .从而有(1)211)()()()()()(μμb a Y bE X aE bY E aX E bY aX E Z E +=+=+=+=; 222212221)()()()()()(σσb a Y D b X D a bY D aX D bY aX D Z D +=+=+=+=. (2)212)()()()(μμ===Y E X E XY E Z E ;)()()()()()()()(22222222Y E X E Y E X E XY E Y X E XY D Z D -=-== )()()]()()][()([2222Y E X E Y E Y D X E X D -++= )()()()()()(22X E Y D Y E X D Y D X D ++= 212222212221μσμσσσ++=.第十四章二维正态分布·正态随机变量线性函数的分布中心极限定理一、设二维随机变量),(Y X 服从二维正态分布,已知0)()(==Y E X E ,16)(=X D ,25)(=Y D ,并且12),cov(=Y X ,求),(Y X 的联合概率密度.解:已知0==y x μμ,416==x σ,525==y σ,53),cov(),(===y x Y X Y X r σσ.从而 2516)53(1122=-=-r ,5412=-r .进一步按公式])())((2)([)1(21222222121),(yy y x y x x x y y x r x r y x ery x f σμσσμμσμσπσ-+-------=,可得),(Y X 的联合概率密度为)2550316((322522321),(y xy x e y x f +--=π.。

浙江大学概率论与数理统计第4版课后答案及笔记

浙江大学概率论与数理统计第4版课后答案及笔记

浙江⼤学概率论与数理统计第4版课后答案及笔记浙江⼤学《概率论与数理统计》(第4版)笔记和课后习题(含考研真题)详解第1章 概率论的基本概念1.1 复习笔记⼀、随机事件1事件间的关系(见表1-1-1)表1-1-1 事件间的关系2事件的运算设A,B,C为事件,则有:(1)交换律:A∪B=B∪A;A∩B=B∩A;(2)结合律:A∪(B∪C)=(A∪B)∪C;A∩(B∩C)=(A∩B)∩C;(3)分配律:A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C);A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C);(4)德摩根律:;。

⼆、频率与概率概率的性质(1)若A⊂B,则P(B-A)=P(B)-P(A)与P(B)≥P(A)(2)(逆事件的概率)P(A_)=1-P(A);(3)(加法公式)P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB);推⼴:对于任意n个事件A1,A2,…,A n,三、等可能概型(古典概型)计算公式四、条件概率1乘法定理(1)乘法公式:若P(A)>0,则P(AB)=P(B|A)P(A)。

(2)若P(A1A2…A n-1)>0,则有2全概率公式和贝叶斯公式(1)全概率公式P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+…+P(A|B n)P(B n)(2)贝叶斯公式注:全概率公式和贝叶斯公式的最简单形式五、独⽴性1两个事件独⽴(1)P(AB)=P(A)P(B)(2)两个定理①若P(A)>0,A,B相互独⽴,则P(B|A)=P(B),反之同样。

②若事件A与B独⽴,则A与B_独⽴,A_与B独⽴,A_与B_独⽴。

2三个事件独⽴设A,B,C是三个事件,如果满⾜等式则称A,B,C两两独⽴,若也成⽴,则A,B,C相互独⽴。

3n个事件独⽴设A1,A2,…,A n是n(n≥2)个事件,∀1≤i<j<k<…≤n,则A1,A2,…,A n相互独⽴。

概率论与数理统计浙大四版 第七章 第七章3讲2

概率论与数理统计浙大四版 第七章 第七章3讲2
于是 的 得 置1 信 的 度置 为信区间
X
Snt/2(n1).
例3 有一大批糖果,现从中随机地取16袋, 称得重 量(克)如下:
505604895905305414095712
515404594395605605204996
设袋装糖果的重量服从正态分布, 试求总体均值
的置信 0.度 9的 5为 置信 . 区间
XYz/2
n112n222.
(2) 12和22均为未 , 知
只 n 1 和 n 2 都 要 ( 实 很 5 即 用 0 大 )则 , 可 上 有
12的一个1 置 的信 近度 似为 置信
XYz/2
Sn112Sn222.
(3 )12222,但 2为,未知
于是 12 的 得一个 0 .9 的 置 5 置 信信 度
x1x2Swt0.02 (2 5)81 1 02 1 0(40.9)3, 即所求置信(区 3.0间 7, 4.为 93).
f (x)
X~2(n)
2 1
2(n)
2 2 (n)
x
我们可以得到未知参数的的任何置信水
平小于1的置信区间,并且置信水平越高,
相应的置信区间平均长度越长.
也就是说,要想得到的区间估计可靠 度高,区间长度就长,估计的精度就差. 这是一对矛盾.
实用中应在保证足够可靠的前提下, 尽量使得区间的长度短一些 .
区间.
a a
a
f (u)
0.95
bu
0.95
b
u
0.95
0
b
u
我们总是希望置信区间尽可能短.
在概率密度为单峰且对称的情形,当a =-b时 求得的置信区间的长度为最短.

概率论与数理统计第七章课后答案完整版

概率论与数理统计第七章课后答案完整版

第七章第150页()()()()()()()()()()()65ˆ 01210d dL ②2212121①L 265ˆ313141 .15465223122=⇒=-=-=-⋅========⇒=-+-+=∏=θθθθθθθθθθθθθθθθx P x P x P x x P x X E i i()()()()()∑∑∑∏∏⎰=∆==-==--=∴=+=-+=<<⎪⎪⎭⎫⎝⎛⋅=⋅=⋅X-X =⇒X =⋅⋅=ni ini i n i ii n i i nni in x xnx x n L x x x x x d x x X E 11111111101ln ˆ 0ln n d dlnL ln 1ln ln10 ,L 21ˆ1 .2θθθθθθθθθθθθθ()()()9.142802121072512210170ˆ 0 d dlnL !ln ln ln !!,L 0,1,2, !P 0,1,2k , !P .311111111≈=++++⨯++⨯+⨯+⨯==∴=+-=--+-=========∑∑∏∑∏∏=∆====∑-=---=nxxn x x x n L x x ex ex x x x ex X k e K X ni ini i n i i ni i n i ix n ni i xn i i xi kni iiiλλλλλλλλλλλλ第153页()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()更有效的无偏估计量都时总体均值与更有效的无偏估计量都时总体均值与222121212212132123211ˆD 259D 254251254ˆD 187D 3614D 4191361ˆD ˆˆE E 525152ˆE E E 213161ˆE ②ˆD 259D 254251254ˆD D 3614D 4191361ˆD ˆˆE E 52E 51E 52ˆE E E 21E 31E 61ˆE ① .1μμσμμμμμμμμμμμμμμμμ∴=⎪⎭⎫ ⎝⎛++===⎪⎭⎫⎝⎛++=∴==⎪⎭⎫⎝⎛++===⎪⎭⎫⎝⎛++=∴=⎪⎭⎫ ⎝⎛++==⎪⎭⎫⎝⎛++=∴=++==++=X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X()()()()()()[]()()()[]()()()()得证证明: 1111X X E 11X X 11X X D X E 2,1 ,X X D X E D X D ,X D .2222222212212222222222222σσσμσμσμσμσμσσ=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+-=⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎭⎫ ⎝⎛--=+=+==+=+====∑∑==n n n n n n n n nE n n E n S E nE ni E nn i i n i i i i i i略略.532C , 31C 4. .321==第164页()()()()()()⑵0.954.1514 6.1485101425.31500101425.3150025.39t 1t 1t ,1t 1~T 10n 14,S 1500 0.010.991⑴a .10.0052a 2a 2a ,,代入得:查表得:,置信区间,=⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯+⨯-==-⎪⎭⎫ ⎝⎛-+X --X --X ====X =-=n n S n n S n n t n S μ ()()1.02784 1.01216 96.1U U ,1,0~U 1.02, 0.050.951a , 0.02 .20.025a 2a 2a ,代入得查表得:,置信区间为==⎪⎭⎫ ⎝⎛+X -X -X ==X =-==n u n u N n σσσμσ()()()()()()5.2078 1.7937 71.125t 1t 1t ,1t 1~T 62n ,02S 5.87 , 0.10.91a .30.052a 2a 2a ,代入得:查表得:,置信区间为,==-⎪⎭⎫ ⎝⎛-+X --X --X ====X =-=n n S n n S n n T n S μ()()()()()()()()()()()()21.07 , 43.7,44.3074 5.1885 2.18 81 , 54.178111,111~1X 9n ,11S , 0.050.951a .42975.0212025.0221222222222a 2a 2a 2a 的置信区间为则,代入得:查表得:置信区间为,σχχχχχχσχσ==-==-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛------====-=--n n n S n n S n n S n 第165页()()()0012.0 3. 2342 2 40394 1 .21098.5,104.02 .144-⨯⨯-- 第167页A5. D 4. B 3. C 2. C .1一、()()()()[]()()()()()()()[][]()()62n 61.5n 510U 2 52U L 62 .5 .4121122221n 21 .3 .22ˆ2X E 2 .1min 0.025221122222112112111212111212a=∴≥∴≤⨯⨯⇒≤=X -=⇒=-⋅=++-+=++-+=+-=⎪⎭⎫⎝⎛--X X =⇒X ==X ∑∑∑∑-=-=+++-=++-=+nnn C n C C X E X D X E X E X E X D C X X X X E C X X C E n n i n i i i i i i i n i i i i i n i i i σσσμσμμσθθ二、()()X =∴X =-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-X =-⋅=⎰3a ˆ a 32a 3a 2a 1X a a 2X X E .1a0322a2x x d x 三、()()()()X=∑=∴=∑+-=∑--=∑=⋅=====--===∏∏ni i n i i ni ix nx ni ni i x n x n d d x n eex f ni ii112111111ˆ 01L ln 1ln L ln 11,L .21θθθθθθθθθθθθθθθ()()()()()()21211111111ln n ˆ 0ln 212ln ln 1ln 2ln 2L ⑵1ˆX E ⑴ .321⎪⎭⎫ ⎝⎛=∴=+=-+=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==X-X =⇒X ===∑∑∑∏∏⎰⎰===-==--∞+∞-n i i ni ini ini i ni ix x X Xn d L d X nL X n X d xx d x f x θθθθθθθθθθθθθθθ1000499ˆ .4=X =P(()()()()()()()()()()[()()()()()()]()()()()()()()62.12,38.117.34 , 96.7 00.833 9.125 325.3 91 ,92.1691141.11189.515.3489.511.4889.511.6689.514.5389.518.6989.513.4289.518.4489.513.5489.519.5489.517.509111,111~1X 89.51)5.341.481.664.538.692.438.443.549.547.5010110n , 0.10.91a .5295.021205.0222222222222212222222a a 2a 2a 的置信区间为,代入得:查表得:,置信区间为σχχχχχχχσ∴==-==-=-+-+-+-+-+--+-+-+-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛------==+++++++++=X ==-=--n n S n S n n S n n S n 略 .6()220.025L 15.3664n L1.962 2U , 96.1U U ,1,0~U , 0.05a .72a2a 2a 2a σσσσσσμ≤≤⨯⨯≤==⎪⎭⎫ ⎝⎛+X -X -X ==解得:即查表得:,置信区间为nL nn u n u N n。

概率论与数理统计 浙江大学第四版 课后习题答案 word 完整版

概率论与数理统计 浙江大学第四版 课后习题答案 word 完整版

概率论与数理统计浙江大学第四版课后习题答案word 完整版完全版概率论与数理统计课后习题答案第四版盛骤浙江大学浙大第四版(高等教育出版社)第一章概率论的基本概念1.[一] 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(充以百分制记分)([一] 1),n表小班人数(3)生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。

([一] 2)S10,11,12,………,n,………(4)对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,不合格的盖上“次品”,如连续查出二个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。

查出合格品记为“1”,查出次品记为“0”,连续出现两个“0”就停止检查,或查满4次才停止检查。

([一] 3)S00,100,0100,0101,1010,0110,1100,0111,1011,1101,1110,1111,2.[二] 设A,B,C为三事件,用A,B,C的运算关系表示下列事件。

(1)A发生,B与C不发生。

表示为: 或A- AB+AC或A- B∪C(2)A,B都发生,而C不发生。

表示为: 或AB-ABC或AB-C(3)A,B,C中至少有一个发生表示为:A+B+C(4)A,B,C都发生,表示为:ABC(5)A,B,C都不发生,表示为:或S- A+B+C或(6)A,B,C中不多于一个发生,即A,B,C中至少有两个同时不发生相当于中至少有一个发生。

故表示为:。

(7)A,B,C中不多于二个发生。

相当于:中至少有一个发生。

故表示为:(8)A,B,C中至少有二个发生。

相当于:AB,BC,AC中至少有一个发生。

故表示为:AB+BC+AC6.[三] 设A,B是两事件且P A0.6,P B0.7. 问1在什么条件下P AB取到最大值,最大值是多少?(2)在什么条件下P AB取到最小值,最小值是多少?解:由P A 0.6,P B 0.7即知AB≠φ,(否则AB φ依互斥事件加法定理, PA∪BP A+P B0.6+0.71.31与P A∪B≤1矛盾).从而由加法定理得P ABP A+P B-P A∪B*(1)从0≤PAB≤PA知,当ABA,即A∩B时PAB取到最大值,最大值为PABPA0.6,(2)从*式知,当A∪BS时,PAB取最小值,最小值为PAB0.6+0.7-10.3 。

概率论与数理统计(第四版)习题答案全

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概率论与数理统计(第四版)习题答案全概率论与数理统计习(第四版)题解答第一章 随机事件及其概率·样本空间·事件的关系及运算一、任意抛掷一颗骰子,观察出现的点数。

设事件A 表示“出现偶数点”,事件B 表示“出现的点数能被3整除”.(1)写出试验的样本点及样本空间;(2)把事件A 及B 分别表示为样本点的集合;(3)事件B A AB B A B A ,,,,分别表示什么事件?并把它们表示为样本点的集合.解:设i ω表示“出现i 点”)6,,2,1( =i ,则(1)样本点为654321,,,,,ωωωωωω;样本空间为}.,,,,,{654321ωωωωωω=Ω (2)},,{642ωωωA =; }.,{63ωωB =(3)},,{531ωωωA =,表示“出现奇数点”;},,,{5421ωωωωB =,表示“出现的点数不能被3整除”;},,,{6432ωωωωB A =⋃,表示“出现的点数能被2或3整除”;}{6ωAB =,表示“出现的点数能被2整除且能被3整除”;},{B A 51ωω= ,表示“出现的点数既不能被2整除也不能被3整除”二、写出下列随机试验的样本空间及各个事件中的样本点:(1)同时掷三枚骰子,记录三枚骰子的点数之和.A —“点数之和大于10”,B —“点数之和小于15”.(2)一盒中有5只外形相同的电子元件,分别标有号码1,2,3,4,5.从中任取3只,A —“最小号码为1”.解:(1) 设i ω表示“点数之和等于i ”)18,,4,3( =i ,则},,,{1843ωωω =Ω;},,,{181211ωωωA =;}.,,,{1443ωωωB =(2) 设ijk ω表示“出现号码为k j i ,,”);5,,2,1,,(k j i k j i ≠≠= ,则},,,,,,,,,{345245235234145135134125124123ωωωωωωωωωω=Ω }.,,,,,{145135134125124123ωωωωωωA =三、设C B A ,,为三个事件,用事件之间的运算表示下列事件: (1) A 发生, B 与C 都不发生; (2) C B A ,,都发生;(3) C B A ,,中至少有两个发生; (4) C B A ,,中至多有两个发生. 解:(1) C B A ;(2) ABC ;(3) ABC C AB C B A BC A ⋃⋃⋃或CA BC AB ⋃⋃(4) BC A C B A C AB C B A C B A C B A C B A ⋃⋃⋃⋃⋃⋃或C B A ⋃⋃或.ABC四、一个工人生产了n 个零件,以i A 表示他生产的第 i 个零件是合格品(n i ≤≤1).用i A 表示下列事件:(1)没有一个零件是不合格品; (2)至少有一个零件是不合格品; (3)仅有一个零件是不合格品;(4)至少有一个零件不是不合格品. 解:(1) n A A A 21;(2) n A A A 21或n A A A ⋃⋃⋃ 21; (3) n n n A A A A A A A A A 212121⋃⋃⋃ (4) n A A A ⋃⋃⋃ 21或.21n A A A第二章 概率的古典定义·概率加法定理一、电话号码由七个数字组成,每个数字可以是0,1,2,…,9中的任一个数(但第一个数字不能为0),求电话号码是由完全不同的数字组成的概率.解:基本事件总数为611011011011011011019109⨯=C C C C C C C 有利事件总数为456789214151617181919⨯⨯⨯⨯⨯=C C C C C C C 设A 表示“电话号码是由完全不同的数字组成”,则0605.0109456789)(62≈⨯⨯⨯⨯⨯⨯=A P 二、把十本书任意地放在书架上,求其中指定的三本书放在一起的概率.解:基本事件总数为!101010=A 指定的三本书按某确定顺序排在书架上的所有可能为!777=A 种;这三本书按确定的顺序放在书架上的所以可能的位置共818=C 种;这三本书的排列顺序数为!333=A ;故有利事件总数为!3!8!38!7⨯=⨯⨯(亦可理解为)3388P P设A 表示“指定的三本书放在一起”,则067.0151!10!3!8)(≈=⨯=A P三、为了减少比赛场次,把二十个队任意分成两组(每组十队)进行比赛,求最强的两个队被分在不同组内的概率.解:20个队任意分成两组(每组10队)的所以排法,构成基本事件总数1020C ;两个最强的队不被分在一组的所有排法,构成有利事件总数91812C C 设A 表示“最强的两队被分在不同组”,则526.01910)(102091812≈==C C C A P四、某工厂生产的产品共有100个,其中有5个次品.从这批产品中任取一半来检查,求发现次品不多于1个的概率.解:设i A 表示“出现的次品为i 件”)5,4,3,2,1,0(=i ,A 表示“取出的产品中次品不多于 1个”,则 .10A A A ⋃=因为V A A =10,所以).()()(10A P A P A P +=而0281.0979942347)(5010050950≈⨯⨯⨯==C C A P 1529.09799447255)(501004995151≈⨯⨯⨯⨯==C C C A P故 181.01529.00281.0)(=+≈A P五、一批产品共有200件, 其中有6件废品.求 (1) 任取3件产品恰有1件是废品的概率; (2) 任取3件产品没有废品的概率; (3) 任取3件产品中废品不少于2件的概率. 解:设A 表示“取出的3件产品中恰有1件废品”;B 表示“取出的3件产品中没有废品”;C 表示“取出的3件产品中废品不少于2件”,则 (1) 0855.019819920019319418)(3200219416≈⨯⨯⨯⨯==C C C A P (2) 912.0198199200192193194)(32003194≈⨯⨯⨯⨯==C C B P(3) 00223.019819920012019490)(3200019436119426≈⨯⨯⨯⨯=+=C C C C C C P六、设41)( ,0 ,31)()()(======BC P P(AC)P(AB)C P B P A P .求A , B , C 至少有一事件发生的 概率.解:因为0==P(AC)P(AB),所以V AC V AB ==,,从而V C AB =)(可推出0)(=ABC P设D 表示“A , B , C 至少有一事件发生”,则C B A D ⋃⋃=,于是有)()()()()()()()()(ABC P CA P BC P AB P C P B P A P C B A P D P +---++=⋃⋃=75.04341313131==-++=第三章 条件概率与概率乘法定理·全概率公式与贝叶斯公式一、设,6.0)|(,4.0)(,5.0)(===B A P B P A P 求)|(,)(B A A P AB P . 解:因为B A AB B B A A +=+=)(,所以)()()(B A P AB P A P +=,即14.06.0)4.01(5.0)()()()()()(=⨯--=-=-=B A P B P A P B A P A P AB P68.074.05.036.0)4.01(5.05.0)()()()()()]([)|(≈=--+=-+==B A P B P A P A P B A P B A A P B A A P二、某人忘记了电话号码的最后一个数字,因而他随意地拨号,求他拨号不超过两次而接通所需电话的概率.若已知最后一个数字是奇数,那么此概率是多少? 解:设A 表示“第一次拨通”,B 表示“第二次拨通”,C 表示“拨号不超过两次而拨通”(1)2.0101101)()()(19111101911011=+=⋅+=+=C C C C C C A B P A P C P(2)4.05151)()()(2511141511=+=+=+=A A A A A A B P A P C P三、两台车床加工同样的零件,第一台出现废品的概率是0.03,第二台出现废品的概率是0.02.加工出来的零件放在一起,并且已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多一倍.(1)求任意取出的零件是合格品的概率;(2)如果任意取出的零件是废品,求它是第二台车床加工的概率. 解:设i A 表示“第i 台机床加工的零件”)2,1(=i ;B 表示“出现废品”;C 表示“出现合格品”(1))()()()()()()()(22112121A C P A P A C P A P C A P C A P C A C A P C P +=+=+= 973.0)02.01(31)03.01(32≈-⨯+-⨯=(2)25.002.03103.03202.031)()()()()()()()()(22112222=⨯+⨯⨯=+==A B P A P A B P A P A B P A P B P B A P B A P四、猎人在距离100米处射击一动物,击中的概率为0.6;如果第一次未击中,则进行第二次射击,但由于动物逃跑而使距离变为150米;如果第二次又未击中,则进行第三次射击,这时距离变为200米.假定击中的概率与距离成反比,求猎人三次之内击中动物的概率.解:设i A 表示“第i 次击中”)3,2,1(=i ,则由题设,有1006.0)(1kA P ==,得60=k ,从而有4.015060150)(2===k A P ,.3.020060200)(3===k A P设A 表示“三次之内击中”,则321211A A A A A A A ++=,故有)()()()()()()(321211A P A P A P A P A P A P A P ++=832.03.0)4.01()6.01(4.0)6.01(6.0=⨯-⨯-+⨯-+= (另解)设B 表示“猎人三次均未击中”,则168.0)3.01)(4.01)(6.01()(=---=B P故所求为 832.0)(1)(=-=B P B P五、盒中放有12个乒乓球,其中有9个是新的.第一次比赛时从其中任取3个来用,比赛后仍放回盒中.第二次比赛时再从盒中任取3个,求第二次取出的都是新球的概率. 解:设i A 表示“第一次取得i 个新球”)3,2,1,0(=i ,则2201)(312330==C C A P 22027)(31219231==C C C A P 220108)(31229132==C C C A P 22084)(31239033==C C C A P 设B 表示“第二次取出的都是新球”,则312363123731238312393022084220108220272201)()()(C C C C C C C C A B P A P B P i i i ⋅+⋅+⋅+⋅==∑=146.0532400776161112208444722010855142202755212201≈=⋅+⋅+⋅+⋅=第四章 随机事件的独立性·独立试验序列一、一个工人看管三台车床,在一小时内车床不需要工人照管的概率:第一台等于0.9,第二台等于0.8,第三台等于0.7.求在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管的概率. 解:设i A 表示“第i 台机床不需要照管”)3,2,1(=i ,则9.0)(1=A P 8.0)(2=A P 7.0)(3=A P再设B 表示“在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管”,则321321321321A A A A A A A A A A A A B +++= 于是有)()()()()()()()()()()()()(321321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P B P +++= )7.01(8.09.07.0)8.01(9.07.08.0)9.01(7.08.09.0-⨯⨯+⨯-⨯+⨯⨯-+⨯⨯=902.0=.(另解)设i B 表示“有i 台机床需要照管”)1,0(=i ,B 表示“在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管”,则10B B B +=且0B 、1B 互斥,另外有 504.07.08.09.0)(0=⨯⨯=B P398.0)7.01(8.09.07.0)8.01(9.07.08.0)9.01()(1=-⨯⨯+⨯-⨯+⨯⨯-=B P 故902.0398.0504.0)()()()(1010=+=+=+=B P B P B B P B P .二、电路由电池a 与两个并联的电池b 及c 串联而成.设电池c b a ,,损坏的概率分别是0.3、0.2、0.2,求电路发生间断的概率. 解:设1A 表示“a 损坏”;2A 表示“b 损坏”;3A 表示“c 损坏”;则3.0)(1=A P 2.0)()(32==A P A P 又设B 表示“电路发生间断”,则321A A A B += 于是有)()()()()(321321321A A A P A A P A P A A A P B P -+=+=)()()()()()(321321A P A P A P A P A P A P -+=328.02.02.03.02.02.03.0=⨯⨯-⨯+=.三、三个人独立地去破译一个密码,他们能译出的概率分别为51、31、41,求能将此密码译出的概率.解:设A 表示“甲能译出”;B 表示“乙能译出”;C 表示“丙能译出”,则51)(=A P 31)(=B P 41)(=C P设D 表示“此密码能被译出”,则C B A D ⋃⋃=,从而有)()()()()()()()()(ABC P CA P BC P AB P C P B P A P C B A P D P +---++=⋃⋃=)()()()()()()()()()()()(C P B P A P A P C P C P B P B P A P C P B P A P +---++= 6.0413151415141513151413151=⨯⨯+⨯-⨯-⨯-++=. (另解)52)411)(311)(511()()()()()(=---===C P B P A P C B A P D P ,从而有6.053521)(1)(==-=-=D P D P四、甲、乙、丙三人同时对飞机进行射击,三人的命中概率分别为7.0,5.0,4.0.飞机被一人击中而被击落的概率为2.0,被两人击中而被击落的概率为6.0,若三人都击中,则 飞机必被击落.求飞机被击落的概率. 解:设1A 表示“甲命中”;2A 表示“乙命中”;3A 表示“丙命中”;则4.0)(1=A P5.0)(2=A P 7.0)(3=A P 设i B 表示“i 人击中飞机” )3,2,1,0(=i ,则09.0)7.01)(5.01)(4.01()())(()()(3213210=---===A P A P A P A A A P B P)()(3213213211A A A A A A A A A P B P ++=)()()(321321321A A A P A A A P A A A P ++=)()()()()()()()()(321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P ++=36.07.0)5.01)(4.01()7.01(5.0)4.01()7.01)(5.01(4.0=⨯--+-⨯⨯-+--⨯=)()(3213213212A A A A A A A A A P B P ++= )()()(321321321A A A P A A A P A A A P ++=)()()()()()()()()(321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P ++=41.07.0)5.01)(4.01()7.01(5.0)4.01()7.01)(5.01(4.0=⨯--+-⨯⨯-+--⨯=14.07.05.04.0)()()()()(3213213=⨯⨯===A P A P A P A A A P B P 设A 表示“飞机被击落”,则由题设有0)(0=B A P 2.0)(1=B A P 6.0)(2=B A P 1)(3=B A P故有458.0114.06.041.02.036.0009.0)()()(30=⨯+⨯+⨯+⨯==∑=i i i B A P B P A P .五、某机构有一个9人组成的顾问小组,若每个顾问贡献正确意见的概率都是0.7,现在该机构内就某事可行与否个别征求每个顾问的意见,并按多数人意见作出决策,求作 出正确决策的概率.解:设i A 表示“第i 人贡献正确意见”,则7.0)(=i A P )9,,2,1( =i .又设m 为作出正确意见的人数,A 表示“作出正确决策”,则)9()8()7()6()5()5()(99999P P P P P m P A P ++++=≥=+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅=277936694559)3.0()7.0()3.0()7.0()3.0()7.0(C C C 9991889)7.0()3.0()7.0(⋅+⋅⋅+C C+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅=273645)3.0()7.0(36)3.0()7.0(84)3.0()7.0(126918)7.0()3.0()7.0(9+⋅⋅+0403.01556.02668.02668.01715.0++++= 901.0=.六、每次试验中事件A 发生的概率为p ,为了使事件A 在独立试验序列中至少发生一次的概率不小于p ,问至少需要进行多少次试验? 解:设做n 次试验,则n p A P A P )1(1}{1}{--=-=一次都不发生至少发生一次要p p n ≥--)1(1,即要p p n -≤-1)1(,从而有.1)1(log )1(=-≥-p n p 答:至少需要进行一次试验.第五章离散随机变量的概率分布·超几何分布·二项分布·泊松分布一、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取1个.如果每次取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的概率分布.解:设X表示“在取得合格品以前已取出的废品数”,则X的概率分布为即亦即二、自动生产线在调整以后出现废品的概率为p.生产过程中出现废品时立即进行调整.求在两次调整之间生产的合格品数的概率分布.解:设X表示“在两次调整之间生产的合格品数”,且设=1,则ξ的概率分布为q-p三、 已知一批产品共20个,其中有4个次品.(1)不放回抽样.抽取6个产品,求样品中次品数的概率分布;(2)放回抽样.抽取6个产品,求样品中次品数的概率分布. 解:(1)设X 表示“取出的样本中的次品数”,则X 服从超几何分布,即X 的概率函数为)4,3,2,0()(6206164===-x CCC x X P x x从而X 的概率分布为即(2)设X 表示“取出的样本中的次品数”,则X 服从超几何分布,即X 的概率函数为)6,5,4,3,2,0()2.01()2.0()(66=-==-x C x X P xxx从而X 的概率分布为即四、 电话总机为300个电话用户服务.在一小时内每一电话用户使用电话的概率等于0.01,求在一小时内有4个用户使用电话的概率(先用二项分布计算,再用泊松分布近似计算,并求相对误差). 解:(1)用二项分布计算)01.0(=p168877.0)01.01()01.0()1()4(2964430029644300≈-=-==C p p C ξP(2)用泊松分布计算)301.0300(=⨯==np λ168031355.0!43)4(34≈==-e ξP 相对误差为.5168877.0168031355.0168877.000≈-=δ五、 设事件A 在每一次试验中发生的概率为0.3,当A 发生次数不少于3次时,指示灯发出信号.现进行了5次独立试验,求指示灯发出信号的概率. 解:设X 表示“事件A 发生的次数”,则3.0)(==p A P ,5=n ,).3.0,5(~B X 于是有)5()4()3()3(=+=+==≥X P X P X P X P5554452335)1()1(p C p p C p p C +-+-=16308.000243.002835.01323.0≈++≈(另解) )2()1()0(1)3(1)3(=-=-=-=<-=≥X P X P X P X P X P 32254115505)1()1()1(11p p C p p C p p C ------=16308.0≈六、 设随机变量X 的概率分布为2, 1, ,0 , !)(===k k ak X P kλ;其中λ>0为常数,试确定常数a .解:因为∑∞===01)(k k X P ,即∑∞==01!k kk λa ,亦即1=λae ,所以.λe a -=第六章 随机变量的分布函数·连续随机变量的概率密度一、 函数211x +可否是连续随机变量X 的分布函数?为什么?如果X 的可能值充满区间: (1)(∞+∞- ,);(2)(0,∞-). 解:(1)设211)(x x F +=,则1)(0<<x F因为0)(lim =-∞→x F x ,0)(lim =+∞→x F x ,所以)(x F 不能是X 的分布函数.(2)设211)(x x F +=,则1)(0<<x F 且0)(lim =-∞→x F x ,1)(lim 0=-→x F x因为)0( 0)1(2)('22<>+-=x x x x F ,所以)(x F 在(0,∞-)上单增.综上述,故)(x F 可作为X 的分布函数.二、函数x x f sin )(=可否是连续随机变量X 的概率密度?为什么?如果X 的可能值充满区间:(1)⎥⎦⎤⎢⎣⎡2,0π; (2)[]π,0; (3)⎥⎦⎤⎢⎣⎡23,0π. 解:(1)因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈2,0πx ,所以sin )(≥=x x f ;又因为1cos )(2020=-=⎰ππx dx x f ,所以当⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈2,0πx时,函数x x f sin )(=可作为某随机变量X 的概率密度.(2)因为[]πx ,0∈,所以0sin )(≥=x x f ;但12cos )(00≠=-=⎰ππx dx x f ,所以当[]πx ,0∈时,函数x x f sin )(=不可能是某随机变量X 的概率密度.(3)因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈23,0πx ,所以x x f sin )(=不是非负函数,从而它不可能是随机变量X 的概率密度.二、 一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取1个.如果每次取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的分布函数,并作出分布函数的图形. 解:设X 表示“取出的废品数”,则X 的分布律为⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧>≤<≤<≤<≤=3,132,22021921,222110,430,0)(x x x x x x F四、(柯西分布)设连续随机变量X 的分布函数为+∞<<∞-+=x x B A x F ,arctan )(.求:(1)系数A 及B ;(2)随机变量X 落在区间)1 ,1(-内的概率;(3) X 的概率密度.解:(1) 由0)2()(lim =-⋅+=-∞→πB A x F x ,12)(lim =⋅+=-∞→πB A x F x ,解得.1,21πB A == 即)( ,arctan 121)(+∞<<-∞+=x x πx F . (2).21)]1arctan(121[]1arctan 121[)1()1()11(=-+-+=--=<<-ππF F X P(3) X 的概率密度为)1(1)()(2x x F x f +='=π.五、(拉普拉斯分布)设随机变量X 的概率密度为+∞<<∞-=-x Ae x f x,)(.求:(1)系数A ;(2)随机变量X 落在区间)1,0(内的概率;(3)随机变量X 的分布函数.解:(1) 由1)(⎰+∞∞-=dx x f ,得1220⎰⎰+∞∞-+∞--===A dx e A dx Ae xx,解得21=A ,即有).( ,21)(+∞<<-∞=-x e x f x(2)).11(21)(2121)()10(101010ee dx e dx xf X P x x -=-===<<--⎰⎰(3) 随机变量X 的分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧>-≤===-∞--∞-⎰⎰21102121)()(x e x e dx e dx x f x F x xx xx .第七章 均匀分布·指数分布·随机变量函数的概率分布一、公共汽车站每隔5分钟有一辆汽车通过.乘客到达汽车站的任一时刻是等可能的.求乘客候车时间 不超过3分钟的概率.解:设随机变量X 表示“乘客的候车时间”,则X 服从]5,0[上的均匀分布,其密度函数为⎩⎨⎧∉∈=]5,0[,0]5,0[,51)(x x x f 于是有.6.053)()30(3===≤≤⎰dx x f X P二、已知某种电子元件的使用寿命X (单位:h)服从指数分布,概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-.0,0;0,8001)(800x x e x f x任取3个这种电子元件,求至少有1个能使用1000h 以上的概率. 解:设A 表示“至少有1个电子元件能使用1000h 以上”;321A 、A 、A 分别表示“元件甲、乙、丙能使用1000h 以上”.则287.08001)1000()()()(4510008001000800321≈=-==>===-∞+-∞+-⎰e e dx e X P A P A P A P xx)()()()()()()()()(321313221321321A A A P A A P A A P A A P A P A P A P A A A P A P +---++=⋃⋃=638.0287.0287.03287.0332≈+⨯-⨯=(另解)设A 表示“至少有1个电子元件能使用1000h 以上”.则287.08001)1000(4510008001000800≈=-==>-∞+-∞+-⎰e e dx e X P xx从而有713.01)1000(1)1000(45≈-=>-=≤-eX P X P ,进一步有 638.0713.01)]1000([1)(33≈-≈≤-=X P A P三、(1) 设随机变量X 服从指数分布)(λe .证明:对于任意非负实数s 及t ,有).()(t X P s X t s X P ≥=≥+≥这个性质叫做指数分布的无记忆性.(2) 设电视机的使用年数X 服从指数分布)10(.e .某人买了一台旧电视机,求还能使用5年以上的概率.解:(1)因为)(~λe X ,所以R x ∈∀,有xe x F λ--=1)(,其中)(x F 为X 的分布函数.设t s X A +≥=,t X B ≥=.因为s 及t 都是非负实数,所以B A ⊂,从而A AB =.根据条件概率公式,我们有)(1)(1)()()()()()()()(s X P t s X P s X P t s X P B P A P B P AB P B A P s X t s X P <-+<-=≥+≥====≥+≥tst s e e e λλλ--+-=----=]1[1]1[1)(. 另一方面,我们有tt e e t F t X P t X P t X P λλ--=--=-=≤-=<-=≥)1(1)(1)(1)(1)(.综上所述,故有)()(t X P s X t s X P ≥=≥+≥. (2)由题设,知X 的概率密度为⎩⎨⎧≤>=-.,;,0001.0)(1.0x x e x f x设某人购买的这台旧电视机已经使用了s 年,则根据上述证明的(1)的结论,该电视机还能使用5年以上的概率为6065.01.0)()5()5(5.051.051.05≈=-===≥=≥+≥-∞+-∞+-∞+⎰⎰e e dx e dx x f X P s X s X P x x.答:该电视机还能使用5年以上的概率约为6065.0. 四、 设随机变量X 服从二项分布)4.0 ,3(B ,求下列随机变量函数的概率分布: (1)X Y 211-=;(2)2)3(2X X Y -=.解:X 的分布律为(1)X Y 211-=的分布律为(2)2)3(2X X Y -=的分布律为即五、设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>+=.0,0;0,)1(2)(2x x x x f π求随机变量函数X Y ln =的概率密度.解:因为)()()(ln )()(yXyYe F e X P y X P y Y P y F =<=<=<= 所以随机变量函数X Y ln =的概率密度为)( )1(2)()()()(2''+∞<<-∞+====y e e e e f e e F y F y f yyyyyyXYY π,即)( )1(2)(2+∞<<-∞+=y e e y f y yY π.第八章 二维随机变量的联合分布与边缘分布一、把一颗均匀的骰子随机地掷两次.设随机变量X 表示第一次出现的点数,随机变量Y 表示两次出现点数的最大值,求二维随机变量),(Y X 的联合概率分布及Y 的边缘概率分布.解:二维随机变量),(Y X 的联合概率分布为Y的边缘概率分布为二、设二维随机变量(X ,Y )的联合分布函数)3arctan )(2arctan (),(yC x B A y x F ++=. 求:(1)系数A 、B 及C ;(2)(X ,Y )的联合概率密度:(3)边缘分布函数及边缘概率密度. 解:(1)由0)0,(,0),0(,1),(=-∞=∞-=∞+-∞F F F ,得⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-=--=++0)2(0)2)(0(1)2)(2(πB AC πC B A πC πB A 解得2πC B ==,.12πA =(2)因为)3arctan 2)(2arctan 2(1),(2yx y x F ++=πππ,所以(X ,Y )的联合概率密度为.)9)(4(6),(),(222"y x y x F y x f xy ++==π(3)X 及Y 的边缘分布函数分别为xxxXx dx x dy y x f dx x F ∞-∞-∞-+∞∞-=+==⎰⎰⎰2arctan 1)4(2),()(2ππ2arctan 121x π+=yxy Y ydy y dx y x f dy x F ∞-∞-∞-+∞∞-=+==⎰⎰⎰3arctan1)9(3),()(2ππ3arctan 121y π+=X 及Y 的边缘概率密度分别为⎰⎰⎰+∞+∞∞-+∞∞-++⋅=++==0222222)9(1)4(112)9)(4(6),()(dy y x dy y x dy y x f x f X ππ)4(2)3arctan 31()4(1122022x y x +=+⋅=∞+ππ⎰⎰⎰+∞+∞∞-+∞∞-++=++==022222241)9(12)9)(4(6),()(dxx y dx y x dx y x f y f Y ππ)9(3)2arctan 21()9(122022y x y +=+=∞+ππ三、设),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧>>=+-.,00;0,,Ae ),(3y)(2x 其它y x y x f求:(1)系数A ;(2)),(Y X 的联合分布函数;(3)X及Y 的边缘概率密度;(4)),(Y X落在区域R :632 ,0 ,0<+>>y x y x 内的概率. 解:(1)由1),(=⎰⎰+∞∞-+∞∞-dy dx y x f ,有1610032==⎰⎰∞+∞+--A dy e dx e A yx,解得.6=A (2)),(Y X 的联合分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧>>==⎰⎰⎰⎰--∞-∞-其它0,06),(),(0032y x dy e dx e dy y x f dx y x F x yy x xy⎩⎨⎧>>--=--其它00,0)1)(1(32y x e e y x(3)X 及Y 的边缘概率密度分别为⎩⎨⎧≤>=⎪⎩⎪⎨⎧≤>==-+∞--∞+∞-⎰⎰020006),()(2032x x ex x dye e dy y xf x f xy x X⎩⎨⎧≤>=⎪⎩⎪⎨⎧≤>==-+∞--∞+∞-⎰⎰030006),()(3032y y ex x dxe e dx y xf y f yy x Y(4)⎰⎰⎰⎰---==∈x y xRdye dx edxdy y x f R Y X P 322033026),(}),{( 6306271)(2---⎰-=-=e dx e e x四、设二维随机变量),(Y X 在抛物线2x y =与直线2+=x y 所围成的区域R 上服从均匀分布.求:(1) ),(Y X 的联合概率密度;(2) 概率)2(≥+Y X P . 解:(1) 设),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧∉∈=.),(, 0;),(,),(R y x R y x C y x f 则由129)322()2(21322122212==-+=-+==--+-⎰⎰⎰⎰⎰Cx x x C dx x x C dy dx C Cdxdy x x R解得92=C .故有⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=.),(, 0;),(,92),(R y x R y x y x f(2) ⎰⎰⎰⎰⎰⎰++-≥++==≥+x x x x y x dydx dy dx dxdy y x f Y X P 2212210229292),()2(⎰⎰-++=21210)2(92292dx x x xdx481.02713)322(92922132102≈=-++=x x x x .第九章 随机变量的独立性·二维随机变量函数的分布一、 设X 与Y 是两个相互独立的随机变量,X 在]1,0[上服从均匀分布,Y 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-.0,0;0,21)(2y y e y f yY求 (1) ),(Y X 的联合概率密度; (2) 概率)(X Y P ≥. 解: (1)X 的概率密度为⎩⎨⎧∉∈=)1,0(,0)1,0(,1)(x x x f X,),(Y X 的联合概率密度为(注意Y X ,相互独立)⎪⎩⎪⎨⎧><<==-其它,00,10,21)()(),(2y x e y f x f y x f yY X(2)dxedx edy e dx dxdy y x f X Y P x xyxyxy ⎰⎰⎰⎰⎰⎰-∞+-∞+-≥=-===≥102102212)(21),()(7869.0)1(2221122≈-=-=--e ex二、 设随机变量X 与Y 独立,并且都服从二项分布:.,,2 ,1 ,0 ,)(;,,2 ,1 ,0 ,)(212211n j q p C j p n i q p C i p j n j j n Y in i i n X====--证明它们的和Y X Z +=也服从二项分布. 证明: 设j i k +=, 则ik n i k i k n ki i n i i n ki Y X Z q p C q p C i k P i P k Z P k P +---=-=∑∑=-===22110)()()()(∑=-+=ki kn n k in i n q p C C 02121)(由k nm ki ik nk m C C C +=-=∑0, 有 kn nki in i n C C C21210+==∑. 于是有),,2,1,0( )(212121n n k q p C k P k n n k in n Z +==-++由此知Y X Z +=也服从二项分布.三、设随机变量X 与Y 独立,并且X 在区间[0,1]内服从均匀分布,Y 在区间[0,2]内服从辛普森分布:⎪⎩⎪⎨⎧><≤<-≤≤=.20 0,;2 1 ,2;10 ,)(y y y y y y y f Y 或求随机变量Y X Z +=的概率密度.解: X 的概率密度为 ⎩⎨⎧∉∈=]1,0[,0]1,0[,1)(x x y f ξ. 于是),(Y X 的联合概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤<≤≤-≤≤≤≤=. 0,2 1,10 ,210,10,),(其它当当y x y y x y y x fYX Z +=的联合分布函数为}),{(}{}{)(D y x P z Y X P z Z P z F Z∈=≤+=≤=,其中D 是z y x ≤+与),(y x f 的定义域的公共部分.故有⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≤<+-≤<-+-≤≤><=3229321212331023,00)(222z z z z z z z zz z z F Z从而随机变量Y X Z +=的概率密度为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤<-≤<+-≤≤><=3232132103,00)(z z z z z z z z z f Z三、 电子仪器由六个相互独立的部件ijL (3,2,1;2,1==j i )组成,联接方式如右图所示.设各个部件的使用寿命ijX 服从相同的指数分布)(λe ,求仪器使用寿命的概率密度.解: 由题设,知ij X 的分布函数为⎩⎨⎧≤>-=-0,00,1x x e F x X ij λ 先求各个并联组的使用寿命)3,2,1( =i Y i 的分布函数.因为当并联的两个部件都损坏时,第i 个并联组才停止工作,所以有)3,2,1(),m ax (21==i Y i i i ξξ从而有)3,2,1( =i Y i 的分布函数为⎩⎨⎧≤>-==-0,00,)1()(221y y e F F y F y X X Y i i i λ设Z "仪器使用寿命".因为当三个并联组中任一个损坏时,仪器停止工作.所以有),,min(321Y Y Y Z =.从而有Z 的分布函数为⎩⎨⎧≤>---=⎩⎨⎧≤>----=-0,00,])1(1[10,00)],(1)][(1)][(1[1)(32321z z e z z z F z F z F z F z Y Y Y Z λ故Z 的概率密度为⎩⎨⎧≤>--=---0,00,)2)(1(6)(23z z e e e z f z z z Z λλλλ第十章 随机变量的数学期望与方差一、 一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取一个.如果取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的数学期望、方差与标准差.解:设X 表示“在取得合格品以前已取出的废品数”,则X 的概率分布为即于是有1103322013220924491430=⨯+⨯+⨯+⨯=EX 即3.0004.03041.02205.0175.00≈⨯+⨯+⨯+⨯=EX 2X 的分布为即于是有229220192209444914302=⨯+⨯+⨯+⨯=EX 即4091.0004.09041.04205.0175.002≈⨯+⨯+⨯+⨯=EX从而有3191.013310042471)11033(229)(222≈=-=-=EX EX DX 565.03191.0≈==DX Xσ二、 对某一目标进行射击,直至击中为止.如果每次射击命中率为p ,求射击次数的数学期望及方差. 解:设X 表示“第i 次击中”),2,1( =i ,则X 的分布为于是有p q p q q p q p iq p ipq EX i ii i i i 1)1()1()(211111=-='-='===∑∑∑∞=∞=-∞=- 2X于是有pp p p q q p q p q q p pqi EX i i i ii i 122)1()1()(])([223111122-=-=-+='=''==∑∑∑∞=∞=∞=-进一步有pp p p p EX EX DX 11)1(12)(22222-=--=-=三、设离散型随机变量X 的概率函数为,,2,1,21]2)1([ ==-=k k X P kk k问X 的数学期望是否存在?若存在,请计算)(X E ;若不存在,请解释为什么.解:因为∑∑∑∑∞=∞=∞=∞=-=⋅-=-=-==1111)1(212)1(]2)1([2)1()(k kkk k kkkk kki iik k k X P k x X P x 不绝对收敛,所以ξ没有数学期望. 四、设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≥<-=.1, 0;1,11)(2x x x x f π 求数学期望)(X E 及方差)(X D . 解:011)()(112=-⋅==⎰⎰-+∞∞-dx xx dx x xf X E πdxx x dx xx dx x f x X D ⎰⎰⎰-=-⋅==-∞+∞-1022112221211)()(πππ21]arcsin 2112[2102=+--=x x x π五、(拉普拉斯分布)设随机变量X 的概率密度为)( ,21)(+∞<<-∞=-x e x f x.求数学期望)(X E 及方差)(X D . 解:021)(===⎰⎰+∞∞--+∞∞-dx xe dx x xf EX x2!2)3(21)(0222==Γ====⎰⎰⎰+∞-+∞∞--+∞∞-dx e x dx e x dx x f x DX x x(分部积分亦可)第十一章 随机变量函数的数学期望·关于数学期望与方差的定理一、设随机变量X 服从二项分布)4.0,3(B ,求2)3(X X Y -=的数学期望及方差. 解:X 的概率分布为Y 的概率分布为2Y 的分布为于是有72.072.0128.00=⨯+⨯=EY72.072.0128.002=⨯+⨯=EY2016.0)72.0(72.0)(222=-=-=EY EY DY二、过半径为R 的圆周上一点任意作这圆的弦,求所有这些弦的平均长度.解:在圆周上任取一点O ,并通过该点作圆得直径OA .建立平面直角坐标系,以O 为原点,且让OA 在x 轴的正半轴上.通过O 任作圆的一条弦OB ,使OB 与x 轴的夹角为θ,则θ服从]2,2[ππ-上的均匀分布,其概率密度为 ⎪⎩⎪⎨⎧-∉-∈=]2,2[,0]2,2[,1)(ππθππθπθf .弦OB 的长为]2,2[cos 2)(ππθθθ-∈=R L ,故所有弦的平均长度为⎰⎰-∞+∞-⋅==22cos 21)()()]([ππθθπθθθθd R d L f L EπθπθθπππRR d R4sin 4cos 42020===⎰.三、一工厂生产的某种设备的寿命X (以年计)服从指数分布,概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-. 0,0 ; 0 ,41)(4x x e x f x工厂规定,出售的设备若在售出一年之内损坏可予以调换.若工厂售出一台设备赢利100元,调换一台设备厂方需花费300元.试求厂方出售一台设备的平均净赢利. 解:由题设,有⎰⎰---∞--=-===<14110441141)()1(e e dx e dx x f X P x x进而有 41)1(1)1(-=<-=≥e X P X P 设Y 表示“厂方出售一台设备获得的净赢利”,则Y 的概率分布为从而有64.33200300100)1(200414141≈-⨯=⨯+-⨯-=---e e e EY答:厂方出售一台设备获得的平均净赢利约为64.33元.四、设随机变量nX X X ,,21相互独立,并且服从同一分布,数学期望为μ,方差为2σ.求这些随机变量的算术平均值∑==ni iX nX 11的数学期望与方差. 解:因为μ=)(i X E ,2)(σ=i X D ,且随机变量nX X X,,21相互独立.所以有μμ=====∑∑∑∑====ni n i i ni i n i i n X E n X E n X n E X E 11111)(1)(1)1()(,nn X D n X D n X n D X D ni ni in i i n i i 2122121211)(1)(1)1()(σσ=====∑∑∑∑====.五、一民航送客车载有20位旅客自机场开出,沿途有10个车站可以下车,到达一个车站时如没有旅客下车就不停车.假设每位旅客在各车站下车是等可能的,且各旅客是否下车相互独立.求该车停车次数的数学期望.解: 设iX 表示"第i 站的停车次数" (10,,2,1 =i ). 则iX 服从"10-"分布. 其中⎩⎨⎧=站有人下车若在第站无人下车若在第i i X i,1,0 于是iX 的概率分布为设∑==ni iX X 1, 则X 表示沿途停车次数, 故有]})10110(1[1)10110(0{10)(2020101101--⨯+-⨯===∑∑==i i i i EX X E EX748.8)9.01(1020≈-=即停车次数的数学期望为748.8.第十二章 二维随机变量的数字特征·切比雪夫不等式与大数定律一、 设二维随机变量),(Y X 的联合概率密度为()(). 1,222++=y x Ay x f求:(1)系数A ;(2)数学期望)(X E 及)(Y E ,方差)(X D 及)(Y D ,协方差),cov(Y X . 解: (1) 由⎰⎰+∞∞-+∞∞-=1),(dxdy y x f . 有()()⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+==+=++11120022222A dr r rd A dxdy y x A πθπ解得, π1=A .(2)()11),()(222⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+∞-∞+∞-=++==dx y xxdy dxdy y x xf X E π.由对称性, 知)(=Y E .⎰⎰+∞∞-+∞∞-==-=dxdy y x f x EX EX X E X D ),(])[()(222()⎰⎰∞+∞-∞+∞-++=dxy xx dy 222211π()()+∞=+++=+-+=+=∞+∞+∞+⎰⎰⎰022022220223]11)1ln([1)1(211r r dr r r r r dr r r d πθπ同理, 有 +∞=)(Y D .)()])([(),cov(XY E EY Y Ex X E Y X =--=⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x xyf ),(()011),(222⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+∞-∞+∞-=++==dx y x xydy dxdy y x xyf π.二、 设二维随机变量),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧<<<=其它.,0;10,,1),(x x y y x f求(1) ),cov(Y X ;(2) X 与Y 是否独立,是否相关,为什么?解: (1) 因为 ⎰⎰⎰⎰⎰====-∞+∞-∞+∞-121322),(dx x dy xdx dxdy y x xf EX xx0),(1===⎰⎰⎰⎰-+∞∞-+∞∞-xx ydy dx dxdy y x yf EY 0),()(1===⎰⎰⎰⎰-+∞∞-+∞∞-xxydy xdx dxdy y x xyf XY E所以有])32[()])([(),cov(Y X E EY Y EX X E Y X -=--=⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdyy x xyf ),(10==⎰⎰-xxydy xdx .(2) 当)1,0(∈x 时,有⎰⎰+∞∞--===xdy dy y x f x f x xX 2),()(; 当)1,0(∉x 时,有0)(=x f X.即⎩⎨⎧∉∈=)1,0(0)1,0(2)(X x x x x f同理有 ⎩⎨⎧∉+∈-=⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=⎰⎰-)1,0(1)1,0(1)1,0()1,0()(11Y x y x y x dx x dx y f y y 因为),()()(y x f y f x f Y X ≠, 所以X 与Y 不是独立的.又因为0),cov(=Y X , 所以X 与Y 是不相关的.三、 利用切比雪夫不等式估计随机变量X 与其数学期望)(X E 的差的绝对值大于三倍标准差 )(X σ的概率.解:91)3()3(2=≤>-ξξξξξD DD E P .四、为了确定事件A 的概率,进行10000次重复独立试验.利用切比雪夫不等式估计:用事件A在10000次试验中发生的频率作为事件A 的概率的近似值时,误差小于0.01的概率.解:设ξ表示“在10000次试验中事件A 的次数”,则)5.0,10000(~B ξ且有50005.010000=⨯==np E ξ 2500)5.01(5.010000=-⨯⨯==npq D ξ 于是有npq p npq p np m P p n m P 22)01.0(1)01.0(1)01.0()01.0(-=-≥<-=<- 75.025.011=-=-=pq五、 样检查产品质量时,如果发现次品多于10个,则认为这批产品不能接受.应该检查多少 个产品,可使次品率为10%的一批产品不被接受的概率达到0.9?解:设ξ表示“发现的次品件数”,则)1.0,(~n B ξ,现要求.nn ξE 1.0= n ξD 09.0=要使得9.0)10(=>ξP ,即9.0)10(=≤<n ξP ,因为9.0)10(=≤<n ξP ,所以)3.01.03.01.03.01.010()10(nn n n n ξn n P ξD ξE n ξD ξE ξξD ξE P -≤-<-=-≤-<-)3.01.010()3()33.01.03.01.010(1,01,0nn n n n n ξn n P --≈≤-<-=ΦΦ 1)3.0101.0()3(1,01,0--+nn n ΦΦ (德莫威尔—Laplace 定理) 因为10>n ,所以53>n ,从而有1)3(1,0≈n Φ,故9.0)3.0101.0(1,0≈-nn Φ.查表有8997.0)28.1(1,0=Φ,故有28.13.0101.0≈-nn ,解得.146≈n答:应该检查约146个产品,方可使次品率为10%的一批产品不被接受的概率达到0.9.第十三章 正态分布的概率密度、分布函数、数学期望与方差一、 设随机变量X 服从正态分布)2,1(2N ,求(1))8.56.1(<≤-X P ;(2))56.4(≥X P .解:(1) )4.2213.1()8.416.2()8.56.1(<-≤-=<-≤-=<≤-X P X P X P8950.09032.019918.0)]3.1(1[)4.2()3.1()4.2(1,01,01,01,0=+-=--=--=ΦΦΦΦ(2) )78.12178.2(1)56.4(1)56.4(<-<--=<-=≥X P X P X P)]78.2(1)78.1(1)]78.2()78.1([11,01,01,01,0ΦΦΦΦ-+-=---=.0402.09973.09625.02=--二、 已知某种机械零件的直径X (mm )服从正态分布)6.0,100(2N .规定直径在2.1100±(mm )之间为合格品,求这种机械零件的不合格品率.解:设p 表示这种机械零件的不合格品率,则)2.1100(1)2.1100(≤--=>-=X P X P p .而)26.01002()6.02.16.01006.02.1()2.1100(≤-≤-=≤-≤-=≤-X P X P X P 1)2(2)]2(1[)2()2()2(-Φ=Φ--Φ=-Φ-Φ= 9544.019772.02=-⨯= 故0456.09544.01=-=p .三、测量到某一目标的距离时发生的误差X (m)具有概率密度3200)20(22401)(--=x ex f π求在三次测量中至少有一次误差的绝对值不超过30m 的概率.解:三次测量中每次误差绝对值都超过30米可表为}30{}30{}30{>⋃>⋃>=ξξξD 第三次第二次第一次因为)40,20(~2N ξ,所以由事件的相互独立性,有31,01,033)]25.0(1)25.1([})3030{(})30{()(ΦΦ-+-=>+-<=>=ξξP ξP D P 13025.05069.0)8944.05987.02(33≈=--= 于是有86975.013025.01)(1}30{=-=-=<D P P 米至少有一次绝对值三次测量中ξ.四、设随机变量),(~2σμN X ,求随机变量函数Xe Y =的概率密度(所得的概率分布称为对数正态分布). 解:由题设,知X 的概率密度为)(21)(222)(+∞<<-∞=--x ex f x X σμσπ从而可得随机变量Y 的分布函数为)()()(y e P y Y P y F XY≤=≤=.当0≤y 时,有0)(=y F Y ;此时亦有0)(='y F Y. 当0>y 时,有dx ey X P y F yx Y⎰∞---=≤=ln 2)(2221)ln ()(σμσπ. 此时亦有222)(ln 21)(σμσπ--='y Yeyy F .从而可得随机变量Y 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧>≤=--.0,21;0,0)(222)(ln y e yy y f y Y σμσπ五、设随机变量X 与Y 独立,),(~211σμN X ,),(~222σμN Y ,求: (1) 随机变量函数bY aX Z +=1的数学期望与方差,其中a 及b 为常数;(2) 随机变量函数XY Z =2的数学期望与方差.解:由题设,有211)(,)(σμ==X D X E ;222)(,)(σμ==Y D Y E .从而有 (1)211)()()()()()(μμb a Y bE X aE bY E aX E bY aX E Z E +=+=+=+=; 222212221)()()()()()(σσb a Y D b X D a bY D aX D bY aX D Z D +=+=+=+=. (2)212)()()()(μμ===Y E X E XY E Z E ;)()()()()()()()(22222222Y E X E Y E X E XY E Y X E XY D Z D -=-== )()()]()()][()([2222Y E X E Y E Y D X E X D -++= )()()()()()(22X E Y D Y E X D Y D X D ++= 212222212221μσμσσσ++=.第十四章二维正态分布·正态随机变量线性函数的分布中心极限定理一、设二维随机变量),(Y X 服从二维正态分布,已知0)()(==Y E X E ,16)(=X D ,25)(=Y D ,并且12),cov(=Y X ,求),(Y X 的联合概率密度.。

《概率论与数理统计》浙江大学第四版课后习题答案

《概率论与数理统计》浙江大学第四版课后习题答案

概率论与数理统计习题答案 第四版 盛骤 (浙江大学)浙大第四版(高等教育出版社) 第一章 概率论的基本概念1.[一] 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(充以百分制记分)([一] 1)⎭⎬⎫⎩⎨⎧⨯=n n nn o S 1001, ,n 表小班人数(3)生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。

([一] 2)S={10,11,12,………,n ,………}(4)对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,不合格的盖上“次品”,如连续查出二个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。

查出合格品记为“1”,查出次品记为“0”,连续出现两个“0”就停止检查,或查满4次才停止检查。

([一] (3))S={00,100,0100,0101,1010,0110,1100,0111,1011,1101,1110,1111,} 2.[二] 设A ,B ,C 为三事件,用A ,B ,C 的运算关系表示下列事件。

(1)A 发生,B 与C 不发生。

表示为:C B A 或A - (AB+AC )或A - (B ∪C )(2)A ,B 都发生,而C 不发生。

表示为:C AB 或AB -ABC 或AB -C(3)A ,B ,C 中至少有一个发生表示为:A+B+C(4)A ,B ,C 都发生, 表示为:ABC(5)A ,B ,C 都不发生,表示为:C B A 或S - (A+B+C)或C B A ⋃⋃(6)A ,B ,C 中不多于一个发生,即A ,B ,C 中至少有两个同时不发生 相当于C A C B B A ,,中至少有一个发生。

故 表示为:C A C B B A ++。

(7)A ,B ,C 中不多于二个发生。

相当于:C B A ,,中至少有一个发生。

故 表示为:ABC C B A 或++ (8)A ,B ,C 中至少有二个发生。

相当于:AB ,BC ,AC 中至少有一个发生。

概率论与数理统计(第四版)习题答案全

概率论与数理统计(第四版)习题答案全

概率论与数理统计习(第四版)题解答第一章 随机事件及其概率·样本空间·事件的关系及运算一、任意抛掷一颗骰子,观察出现的点数。

设事件A 表示“出现偶数点”,事件B 表示“出现的点数能被3整除”.(1)写出试验的样本点及样本空间;(2)把事件A 及B 分别表示为样本点的集合;(3)事件B A AB B A B A ,,,,分别表示什么事件?并把它们表示为样本点的集合.解:设i ω表示“出现i 点”)6,,2,1( =i ,则(1)样本点为654321,,,,,ωωωωωω;样本空间为}.,,,,,{654321ωωωωωω=Ω (2)},,{642ωωωA =; }.,{63ωωB =(3)},,{531ωωωA =,表示“出现奇数点”;},,,{5421ωωωωB =,表示“出现的点数不能被3整除”;},,,{6432ωωωωB A =⋃,表示“出现的点数能被2或3整除”;}{6ωAB =,表示“出现的点数能被2整除且能被3整除”;},{B A 51ωω= ,表示“出现的点数既不能被2整除也不能被3整除”二、写出下列随机试验的样本空间及各个事件中的样本点:(1)同时掷三枚骰子,记录三枚骰子的点数之和.A —“点数之和大于10”,B —“点数之和小于15”.(2)一盒中有5只外形相同的电子元件,分别标有号码1,2,3,4,5.从中任取3只,A —“最小号码为1”.解:(1) 设i ω表示“点数之和等于i ”)18,,4,3( =i ,则},,,{1843ωωω =Ω;},,,{181211ωωωA =;}.,,,{1443ωωωB =(2) 设ijk ω表示“出现号码为k j i ,,”);5,,2,1,,(k j i k j i ≠≠= ,则},,,,,,,,,{345245235234145135134125124123ωωωωωωωωωω=Ω }.,,,,,{145135134125124123ωωωωωωA =三、设C B A ,,为三个事件,用事件之间的运算表示下列事件: (1) A 发生, B 与C 都不发生; (2) C B A ,,都发生;(3) C B A ,,中至少有两个发生; (4) C B A ,,中至多有两个发生. 解:(1) C B A ;(2) ABC ;(3) ABC C AB C B A BC A ⋃⋃⋃或CA BC AB ⋃⋃(4) BC A C B A C AB C B A C B A C B A C B A ⋃⋃⋃⋃⋃⋃或C B A ⋃⋃或.ABC四、一个工人生产了n 个零件,以i A 表示他生产的第 i 个零件是合格品(n i ≤≤1).用i A 表示下列事件:(1)没有一个零件是不合格品; (2)至少有一个零件是不合格品; (3)仅有一个零件是不合格品; (4)至少有一个零件不是不合格品. 解:(1) n A A A 21;(2) n A A A 21或n A A A ⋃⋃⋃ 21; (3) n n n A A A A A A A A A 212121⋃⋃⋃ (4) n A A A ⋃⋃⋃ 21或.21n A A A第二章 概率的古典定义·概率加法定理一、电话号码由七个数字组成,每个数字可以是0,1,2,…,9中的任一个数(但第一个数字不能为0),求电话号码是由完全不同的数字组成的概率.解:基本事件总数为611011011011011011019109⨯=C C C C C C C 有利事件总数为456789214151617181919⨯⨯⨯⨯⨯=C C C C C C C 设A 表示“电话号码是由完全不同的数字组成”,则0605.0109456789)(62≈⨯⨯⨯⨯⨯⨯=A P二、把十本书任意地放在书架上,求其中指定的三本书放在一起的概率.解:基本事件总数为!101010=A 指定的三本书按某确定顺序排在书架上的所有可能为!777=A 种;这三本书按确定的顺序放在书架上的所以可能的位置共818=C 种;这三本书的排列顺序数为!333=A ;故有利事件总数为!3!8!38!7⨯=⨯⨯(亦可理解为)3388P P设A 表示“指定的三本书放在一起”,则067.0151!10!3!8)(≈=⨯=A P三、为了减少比赛场次,把二十个队任意分成两组(每组十队)进行比赛,求最强的两个队被分在不同组内的概率.解:20个队任意分成两组(每组10队)的所以排法,构成基本事件总数1020C ;两个最强的队不被分在一组的所有排法,构成有利事件总数91812C C 设A 表示“最强的两队被分在不同组”,则526.01910)(102091812≈==C C C A P四、某工厂生产的产品共有100个,其中有5个次品.从这批产品中任取一半来检查,求发现次品不多于1个的概率.解:设i A 表示“出现的次品为i 件”)5,4,3,2,1,0(=i ,A 表示“取出的产品中次品不多于 1个”,则 .10A A A ⋃=因为V A A =10,所以).()()(10A P A P A P +=而0281.0979942347)(5010050950≈⨯⨯⨯==C C A P 1529.09799447255)(501004995151≈⨯⨯⨯⨯==C C C A P故 181.01529.00281.0)(=+≈A P 五、一批产品共有200件, 其中有6件废品.求 (1) 任取3件产品恰有1件是废品的概率; (2) 任取3件产品没有废品的概率; (3) 任取3件产品中废品不少于2件的概率. 解:设A 表示“取出的3件产品中恰有1件废品”;B 表示“取出的3件产品中没有废品”;C 表示“取出的3件产品中废品不少于2件”,则 (1) 0855.019819920019319418)(3200219416≈⨯⨯⨯⨯==C C C A P (2) 912.0198199200192193194)(32003194≈⨯⨯⨯⨯==C C B P(3) 00223.019819920012019490)(3200019436119426≈⨯⨯⨯⨯=+=C C C C C C P六、设41)( ,0 ,31)()()(======BC P P(AC)P(AB)C P B P A P .求A , B , C 至少有一事件发生的 概率.解:因为0==P(AC)P(AB),所以V AC V AB ==,,从而V C AB =)(可推出0)(=ABC P设D 表示“A , B , C 至少有一事件发生”,则C B A D ⋃⋃=,于是有)()()()()()()()()(ABC P CA P BC P AB P C P B P A P C B A P D P +---++=⋃⋃= 75.04341313131==-++=第三章 条件概率与概率乘法定理·全概率公式与贝叶斯公式一、设,6.0)|(,4.0)(,5.0)(===B A P B P A P 求)|(,)(B A A P AB P . 解:因为B A AB B B A A +=+=)(,所以)()()(B A P AB P A P +=,即14.06.0)4.01(5.0)()()()()()(=⨯--=-=-=B A P B P A P B A P A P AB P68.074.05.036.0)4.01(5.05.0)()()()()()]([)|(≈=--+=-+==B A P B P A P A P B A P B A A P B A A P二、某人忘记了电话号码的最后一个数字,因而他随意地拨号,求他拨号不超过两次而接通所需电话的概率.若已知最后一个数字是奇数,那么此概率是多少? 解:设A 表示“第一次拨通”,B 表示“第二次拨通”,C 表示“拨号不超过两次而拨通”(1)2.0101101)()()(19111101911011=+=⋅+=+=C C C C C C A B P A P C P(2)4.05151)()()(2511141511=+=+=+=A A A A A A B P A P C P三、两台车床加工同样的零件,第一台出现废品的概率是0.03,第二台出现废品的概率是0.02.加工出来的零件放在一起,并且已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多 一倍.(1)求任意取出的零件是合格品的概率;(2)如果任意取出的零件是废品,求它是第二台车床加工的概率. 解:设i A 表示“第i 台机床加工的零件”)2,1(=i ;B 表示“出现废品”;C 表示“出现合 格品”(1))()()()()()()()(22112121A C P A P A C P A P C A P C A P C A C A P C P +=+=+= 973.0)02.01(31)03.01(32≈-⨯+-⨯=(2)25.002.03103.03202.031)()()()()()()()()(22112222=⨯+⨯⨯=+==A B P A P A B P A P A B P A P B P B A P B A P四、猎人在距离100米处射击一动物,击中的概率为0.6;如果第一次未击中,则进行第二次射击,但由于动物逃跑而使距离变为150米;如果第二次又未击中,则进行第三次射击,这时距离变为200米.假定击中的概率与距离成反比,求猎人三次之内击中动物的概率.解:设i A 表示“第i 次击中”)3,2,1(=i ,则由题设,有1006.0)(1kA P ==,得60=k ,从而有4.015060150)(2===k A P ,.3.020060200)(3===k A P设A 表示“三次之内击中”,则321211A A A A A A A ++=,故有)()()()()()()(321211A P A P A P A P A P A P A P ++=832.03.0)4.01()6.01(4.0)6.01(6.0=⨯-⨯-+⨯-+= (另解)设B 表示“猎人三次均未击中”,则168.0)3.01)(4.01)(6.01()(=---=B P故所求为 832.0)(1)(=-=B P B P五、盒中放有12个乒乓球,其中有9个是新的.第一次比赛时从其中任取3个来用,比赛后仍放回盒中.第二次比赛时再从盒中任取3个,求第二次取出的都是新球的概率. 解:设i A 表示“第一次取得i 个新球”)3,2,1,0(=i ,则2201)(312330==C C A P 22027)(31219231==C C C A P 220108)(31229132==C C C A P 22084)(31239033==C C C A P 设B 表示“第二次取出的都是新球”,则312363123731238312393022084220108220272201)()()(C C C C C C C C A B P A P B P i i i ⋅+⋅+⋅+⋅==∑=146.0532400776161112208444722010855142202755212201≈=⋅+⋅+⋅+⋅=第四章 随机事件的独立性·独立试验序列一、一个工人看管三台车床,在一小时内车床不需要工人照管的概率:第一台等于0.9,第二台等于0.8,第三台等于0.7.求在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管的概率. 解:设i A 表示“第i 台机床不需要照管”)3,2,1(=i ,则9.0)(1=A P 8.0)(2=A P 7.0)(3=A P再设B 表示“在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管”,则321321321321A A A A A A A A A A A A B +++=于是有)()()()()()()()()()()()()(321321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P B P +++= )7.01(8.09.07.0)8.01(9.07.08.0)9.01(7.08.09.0-⨯⨯+⨯-⨯+⨯⨯-+⨯⨯=902.0=.(另解)设i B 表示“有i 台机床需要照管”)1,0(=i ,B 表示“在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管”,则10B B B +=且0B 、1B 互斥,另外有 504.07.08.09.0)(0=⨯⨯=B P398.0)7.01(8.09.07.0)8.01(9.07.08.0)9.01()(1=-⨯⨯+⨯-⨯+⨯⨯-=B P 故902.0398.0504.0)()()()(1010=+=+=+=B P B P B B P B P .二、电路由电池a 与两个并联的电池b 及c 串联而成.设电池c b a ,,损坏的概率分别是0.3、0.2、0.2,求电路发生间断的概率. 解:设1A 表示“a 损坏”;2A 表示“b 损坏”;3A 表示“c 损坏”;则3.0)(1=A P 2.0)()(32==A P A P又设B 表示“电路发生间断”,则321A A A B +=于是有)()()()()(321321321A A A P A A P A P A A A P B P -+=+=)()()()()()(321321A P A P A P A P A P A P -+= 328.02.02.03.02.02.03.0=⨯⨯-⨯+=.三、三个人独立地去破译一个密码,他们能译出的概率分别为51、31、41,求能将此密码译出的概率.解:设A 表示“甲能译出”;B 表示“乙能译出”;C 表示“丙能译出”,则51)(=A P 31)(=B P 41)(=C P设D 表示“此密码能被译出”,则C B A D ⋃⋃=,从而有)()()()()()()()()(ABC P CA P BC P AB P C P B P A P C B A P D P +---++=⋃⋃=)()()()()()()()()()()()(C P B P A P A P C P C P B P B P A P C P B P A P +---++= 6.0413151415141513151413151=⨯⨯+⨯-⨯-⨯-++=. (另解)52)411)(311)(511()()()()()(=---===C P B P A P C B A P D P ,从而有6.053521)(1)(==-=-=D P D P四、甲、乙、丙三人同时对飞机进行射击,三人的命中概率分别为7.0,5.0,4.0.飞机被一人击中而被击落的概率为2.0,被两人击中而被击落的概率为6.0,若三人都击中,则 飞机必被击落.求飞机被击落的概率. 解:设1A 表示“甲命中”;2A 表示“乙命中”;3A 表示“丙命中”;则4.0)(1=A P5.0)(2=A P 7.0)(3=A P设i B 表示“i 人击中飞机” )3,2,1,0(=i ,则09.0)7.01)(5.01)(4.01()())(()()(3213210=---===A P A P A P A A A P B P )()(3213213211A A A A A A A A A P B P ++=)()()(321321321A A A P A A A P A A A P ++=)()()()()()()()()(321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P ++=36.07.0)5.01)(4.01()7.01(5.0)4.01()7.01)(5.01(4.0=⨯--+-⨯⨯-+--⨯=)()(3213213212A A A A A A A A A P B P ++= )()()(321321321A A A P A A A P A A A P ++=)()()()()()()()()(321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P ++=41.07.0)5.01)(4.01()7.01(5.0)4.01()7.01)(5.01(4.0=⨯--+-⨯⨯-+--⨯=14.07.05.04.0)()()()()(3213213=⨯⨯===A P A P A P A A A P B P 设A 表示“飞机被击落”,则由题设有0)(0=B A P 2.0)(1=B A P 6.0)(2=B A P 1)(3=B A P故有458.0114.06.041.02.036.0009.0)()()(30=⨯+⨯+⨯+⨯==∑=i i i B A P B P A P .五、某机构有一个9人组成的顾问小组,若每个顾问贡献正确意见的概率都是0.7,现在该机构内就某事可行与否个别征求每个顾问的意见,并按多数人意见作出决策,求作 出正确决策的概率.解:设i A 表示“第i 人贡献正确意见”,则7.0)(=i A P )9,,2,1( =i .又设m 为作出正确意见的人数,A 表示“作出正确决策”,则 )9()8()7()6()5()5()(99999P P P P P m P A P ++++=≥=+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅=277936694559)3.0()7.0()3.0()7.0()3.0()7.0(C C C 9991889)7.0()3.0()7.0(⋅+⋅⋅+C C+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅=273645)3.0()7.0(36)3.0()7.0(84)3.0()7.0(126918)7.0()3.0()7.0(9+⋅⋅+0403.01556.02668.02668.01715.0++++= 901.0=.六、每次试验中事件A 发生的概率为p ,为了使事件A 在独立试验序列中至少发生一次的概率不小于p ,问至少需要进行多少次试验? 解:设做n 次试验,则n p A P A P )1(1}{1}{--=-=一次都不发生至少发生一次要p p n ≥--)1(1,即要p p n -≤-1)1(,从而有.1)1(log )1(=-≥-p n p 答:至少需要进行一次试验.第五章 离散随机变量的概率分布·超几何分布·二项分布·泊松分布一、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取1个.如果每次取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的概率分布. 解:设X 表示“在取得合格品以前已取出的废品数”,则X 的概率分布为即亦即二、自动生产线在调整以后出现废品的概率为p .生产过程中出现废品时立即进行调整.求在两次调整之间生产的合格品数的概率分布.解:设X 表示“在两次调整之间生产的合格品数”,且设p q -=1,则ξ的概率分布为三、已知一批产品共20个,其中有4个次品.(1)不放回抽样.抽取6个产品,求样品中次品数的概率分布; (2)放回抽样.抽取6个产品,求样品中次品数的概率分布. 解:(1)设X 表示“取出的样本中的次品数”,则X 服从超几何分布,即X 的概率函数为)4,3,2,0()(6206164===-x C C C x X P xx从而X 的概率分布为即(2)设X 表示“取出的样本中的次品数”,则X 服从超几何分布,即X 的概率函数为)6,5,4,3,2,0()2.01()2.0()(66=-==-x C x X P xx x从而X即四、电话总机为300个电话用户服务.在一小时内每一电话用户使用电话的概率等于0.01,求在一小时内有4个用户使用电话的概率(先用二项分布计算,再用泊松分布近似计算,并求相对误差). 解:(1)用二项分布计算)01.0(=p168877.0)01.01()01.0()1()4(2964430029644300≈-=-==C p p C ξP(2)用泊松分布计算)301.0300(=⨯==np λ168031355.0!43)4(34≈==-e ξP相对误差为.5168877.0168031355.0168877.0000≈-=δ五、设事件A 在每一次试验中发生的概率为0.3,当A 发生次数不少于3次时,指示灯发出信号.现进行了5次独立试验,求指示灯发出信号的概率. 解:设X 表示“事件A 发生的次数”,则3.0)(==p A P ,5=n ,).3.0,5(~B X 于是有)5()4()3()3(=+=+==≥X P X P X P X P5554452335)1()1(p C p p C p p C +-+-=16308.000243.002835.01323.0≈++≈(另解) )2()1()0(1)3(1)3(=-=-=-=<-=≥X P X P X P X P X P322541155005)1()1()1(11p p C p p C p p C ------= 16308.0≈六、设随机变量X 的概率分布为2, 1, ,0 , !)(===k k ak X P kλ;其中λ>0为常数,试确定常数a .解:因为∑∞===01)(k k X P ,即∑∞==01!k kk λa ,亦即1=λae ,所以.λe a -=第六章 随机变量的分布函数·连续随机变量的概率密度一、函数211x +可否是连续随机变量X 的分布函数?为什么?如果X 的可能值充满区间: (1)(∞+∞- ,);(2)(0,∞-).解:(1)设211)(xx F +=,则1)(0<<x F 因为0)(lim =-∞→x F x ,0)(lim =+∞→x F x ,所以)(x F 不能是X 的分布函数.(2)设211)(x x F +=,则1)(0<<x F 且0)(lim =-∞→x F x ,1)(lim 0=-→x F x因为)0( 0)1(2)('22<>+-=x x xx F ,所以)(x F 在(0,∞-)上单增. 综上述,故)(x F 可作为X 的分布函数.二、函数x x f sin )(=可否是连续随机变量X 的概率密度?为什么?如果X 的可能值充满区间:(1)⎥⎦⎤⎢⎣⎡2,0π; (2)[]π,0; (3)⎥⎦⎤⎢⎣⎡23,0π.解:(1)因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈2,0πx ,所以0sin )(≥=x x f ;又因为1cos )(2020=-=⎰ππx dx x f ,所以当⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈2,0πx 时,函数x x f sin )(=可作为某随机变量X 的概率密度.(2)因为[]πx ,0∈,所以0sin )(≥=x x f ;但12cos )(00≠=-=⎰ππx dx x f ,所以当[]πx ,0∈时,函数x x f sin )(=不可能是某随机变量X 的概率密度.(3)因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈23,0πx ,所以x x f sin )(=不是非负函数,从而它不可能是随机变量X 的概率密度.二、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取1个.如果每次取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的分布函数,并作出分布函数的图形. 解:设X 表示“取出的废品数”,则X 的分布律为于是,⎪⎩>3,1x四、(柯西分布)设连续随机变量X 的分布函数为+∞<<∞-+=x x B A x F ,arctan )(.求:(1)系数A 及B ;(2)随机变量X 落在区间)1 ,1(-内的概率;(3) X 的概率密度.解:(1) 由0)2()(lim =-⋅+=-∞→πB A x F x ,12)(lim =⋅+=-∞→πB A x F x ,解得.1,21πB A ==即)( ,arctan 121)(+∞<<-∞+=x x πx F .(2) .21)]1arctan(121[]1arctan 121[)1()1()11(=-+-+=--=<<-ππF F X P(3) X 的概率密度为)1(1)()(2x x F x f +='=π.五、(拉普拉斯分布)设随机变量X 的概率密度为+∞<<∞-=-x Ae x f x,)(.求:(1)系数A ;(2)随机变量X 落在区间)1,0(内的概率;(3)随机变量X 的分布函数.解:(1) 由1)(⎰+∞∞-=dx x f ,得1220⎰⎰+∞∞-+∞--===A dx e A dx Aex x,解得21=A ,即有 ).( ,21)(+∞<<-∞=-x e x f x(2) ).11(21)(2121)()10(101010ee dx e dx xf X P x x -=-===<<--⎰⎰(3) 随机变量X 的分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧>-≤===-∞--∞-⎰⎰021102121)()(x e x e dx e dx x f x F x xx xx .第七章 均匀分布·指数分布·随机变量函数的概率分布一、公共汽车站每隔5分钟有一辆汽车通过.乘客到达汽车站的任一时刻是等可能的.求乘客候车时间不超过3分钟的概率.解:设随机变量X 表示“乘客的候车时间”,则X 服从]5,0[上的均匀分布,其密度函数为⎩⎨⎧∉∈=]5,0[,0]5,0[,51)(x x x f 于是有.6.053)()30(3===≤≤⎰dx x f X P二、已知某种电子元件的使用寿命X (单位:h)服从指数分布,概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-.0,0;0,8001)(800x x e x f x任取3个这种电子元件,求至少有1个能使用1000h 以上的概率.解:设A 表示“至少有1个电子元件能使用1000h 以上”;321A 、A 、A 分别表示“元件甲、乙、丙能使用1000h 以上”.则287.08001)1000()()()(4510008001000800321≈=-==>===-∞+-∞+-⎰e e dx e X P A P A P A P xx)()()()()()()()()(321313221321321A A A P A A P A A P A A P A P A P A P A A A P A P +---++=⋃⋃=638.0287.0287.03287.0332≈+⨯-⨯=(另解)设A 表示“至少有1个电子元件能使用1000h 以上”.则287.08001)1000(4510008001000800≈=-==>-∞+-∞+-⎰ee dx e X P xx从而有713.01)1000(1)1000(45≈-=>-=≤-eX P X P ,进一步有638.0713.01)]1000([1)(33≈-≈≤-=X P A P三、(1) 设随机变量X 服从指数分布)(λe .证明:对于任意非负实数s 及t ,有).()(t X P s X t s X P ≥=≥+≥这个性质叫做指数分布的无记忆性.(2) 设电视机的使用年数X 服从指数分布)10(.e .某人买了一台旧电视机,求还能使用5年以上的概率. 解:(1)因为)(~λe X ,所以R x ∈∀,有xex F λ--=1)(,其中)(x F 为X 的分布函数.设t s X A +≥=,t X B ≥=.因为s 及t 都是非负实数,所以B A ⊂,从而A AB =.根据条件概率公式,我们有)(1)(1)()()()()()()()(s X P t s X P s X P t s X P B P A P B P AB P B A P s X t s X P <-+<-=≥+≥====≥+≥t st s e e e λλλ--+-=----=]1[1]1[1)(. 另一方面,我们有t t e e t F t X P t X P t X P λλ--=--=-=≤-=<-=≥)1(1)(1)(1)(1)(.综上所述,故有)()(t X P s X t s X P ≥=≥+≥.(2)由题设,知X 的概率密度为⎩⎨⎧≤>=-.,;,0001.0)(1.0x x e x f x 设某人购买的这台旧电视机已经使用了s 年,则根据上述证明的(1)的结论,该电视机还能使用5年以上的概率为6065.01.0)()5()5(5.051.051.05≈=-===≥=≥+≥-∞+-∞+-∞+⎰⎰e e dx e dx xf X P s X s X P xx .答:该电视机还能使用5年以上的概率约为6065.0.四、设随机变量X 服从二项分布)4.0 ,3(B ,求下列随机变量函数的概率分布: (1)X Y 211-=;(2)2)3(2X X Y -=. 解:X 的分布律为(1)X Y 211-=的分布律为(2)2)3(2X XY -=的分布律为即五、设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>+=.0,0;0,)1(2)(2x x x x f π求随机变量函数X Y ln =的概率密度.解:因为)()()(ln )()(yX yY e F e X P y X P y Y P y F =<=<=<=所以随机变量函数X Y ln =的概率密度为)( )1(2)()()()(2''+∞<<-∞+====y e e e e f e e F y F y f yyyyyyXYY π,即 )( )1(2)(2+∞<<-∞+=y e e y f y yY π.第八章 二维随机变量的联合分布与边缘分布一、把一颗均匀的骰子随机地掷两次.设随机变量X 表示第一次出现的点数,随机变量Y 表示两次出现点数的最大值,求二维随机变量),(Y X 的联合概率分布及Y 的边缘概率分布. 解:二维随机变量),(Y X 的联合概率分布为Y 的边缘概率分布为二、设二维随机变量(X ,Y )的联合分布函数)3arctan )(2arctan (),(yC x B A y x F ++=.求:(1)系数A 、B 及C ;(2)(X ,Y )的联合概率密度:(3)边缘分布函数及边缘概率密度. 解:(1)由0)0,(,0),0(,1),(=-∞=∞-=∞+-∞F F F ,得⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-=--=++0)2(0)2)(0(1)2)(2(πB AC πC B A πC πB A 解得2πC B ==,.12πA = (2)因为)3arctan 2)(2arctan 2(1),(2yx y x F ++=πππ,所以(X ,Y )的联合概率密度为.)9)(4(6),(),(222"y x y x F y x f xy ++==π (3)X 及Y 的边缘分布函数分别为 x xxX xdx x dy y x f dx x F ∞-∞-∞-+∞∞-=+==⎰⎰⎰2arctan1)4(2),()(2ππ2arctan 121xπ+=yxyY ydy y dx y x f dy x F ∞-∞-∞-+∞∞-=+==⎰⎰⎰3arctan1)9(3),()(2ππ3arctan 121y π+=X 及Y 的边缘概率密度分别为⎰⎰⎰+∞+∞∞-+∞∞-++⋅=++==0222222)9(1)4(112)9)(4(6),()(dy y x dy y x dy y x f x f X ππ)4(2)3arctan 31()4(1122022x y x +=+⋅=∞+ππ ⎰⎰⎰+∞+∞∞-+∞∞-++=++==022222241)9(12)9)(4(6),()(dx xy dx y x dx y x f y f Y ππ )9(3)2arctan 21()9(122022y x y +=+=∞+ππ三、设),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧>>=+-.,00;0,,Ae ),(3y)(2x 其它y x y x f求:(1)系数A ;(2)),(Y X 的联合分布函数;(3)X 及Y 的边缘概率密度;(4)),(Y X落在区域R :632 ,0 ,0<+>>y x y x 内的概率. 解:(1)由1),(=⎰⎰+∞∞-+∞∞-dy dx y x f ,有16132==⎰⎰∞+∞+--A dy e dx e A y x ,解得.6=A (2)),(Y X 的联合分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧>>==⎰⎰⎰⎰--∞-∞-其它0,06),(),(0032y x dy e dx e dy y x f dx y x F x y y x xy⎩⎨⎧>>--=--其它00,0)1)(1(32y x e e y x(3)X 及Y 的边缘概率密度分别为⎩⎨⎧≤>=⎪⎩⎪⎨⎧≤>==-+∞--∞+∞-⎰⎰00020006),()(2032x x ex x dy e e dy y x f x f x y x X⎩⎨⎧≤>=⎪⎩⎪⎨⎧≤>==-+∞--∞+∞-⎰⎰30006),()(3032y y ex x dxe e dx y xf y f yy x Y (4)⎰⎰⎰⎰---==∈x y xR dy e dx edxdy y x f R Y X P 32203326),(}),{(6306271)(2---⎰-=-=e dx e e x四、设二维随机变量),(Y X 在抛物线2x y =与直线2+=x y 所围成的区域R 上服从均匀分布.求:(1) ),(Y X 的联合概率密度;(2) 概率)2(≥+Y X P . 解:(1) 设),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧∉∈=.),(, 0;),(,),(R y x R y x C y x f 则由129)322()2(21322122212==-+=-+==--+-⎰⎰⎰⎰⎰C x x x C dx x x C dy dx C Cdxdy x x R解得92=C .故有⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=.),(, 0;),(,92),(R y x R y x y x f(2) ⎰⎰⎰⎰⎰⎰++-≥++==≥+x x x x y x dy dx dy dx dxdy y x f Y X P 2212210229292),()2(⎰⎰-++=21210)2(92292dx x x xdx481.02713)322(92922132102≈=-++=x x x x . 第九章 随机变量的独立性·二维随机变量函数的分布一、设X 与Y 是两个相互独立的随机变量,X 在]1,0[上服从均匀分布,Y 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-.0,0;0,21)(2y y e y f yY求 (1) ),(Y X 的联合概率密度; (2) 概率)(X Y P ≥.解: (1)X 的概率密度为⎩⎨⎧∉∈=)1,0(,0)1,0(,1)(x x x f X ,),(Y X 的联合概率密度为(注意Y X ,相互独立)⎪⎩⎪⎨⎧><<==-其它,00,10,21)()(),(2y x e y f x f y x f yY X(2)dx edx e dy e dx dxdy y x f X Y P x xyxy xy ⎰⎰⎰⎰⎰⎰-∞+-∞+-≥=-===≥1021022102)(21),()(7869.0)1(2221122≈-=-=--e ex二、设随机变量X 与Y 独立,并且都服从二项分布:.,,2 ,1 ,0 ,)(; ,,2 ,1 ,0 ,)(212211n j qp C j p n i q p C i p jn jj n Y in i i n X ====--证明它们的和Y X Z +=也服从二项分布.证明: 设j i k +=, 则ik n i k i k n ki i n i i n ki Y X Z q p C q p C i k P i P k Z P k P +---=-=∑∑=-===2211)()()()( ∑=-+=ki k n n k i n in q p C C2121)( 由knm ki ik nk m C C C +=-=∑, 有k n n ki in i n C C C21210+==∑. 于是有 ),,2,1,0( )(212121n n k q p C k P kn n k i n n Z +==-++ 由此知Y X Z +=也服从二项分布.三、设随机变量X 与Y 独立,并且X 在区间[0,1]内服从均匀分布,Y 在区间[0,2]内服从辛普森分布:⎪⎩⎪⎨⎧><≤<-≤≤=.20 0,; 2 1 ,2;10 ,)(y y y y y y y f Y 或求随机变量Y X Z +=的概率密度. 解: X 的概率密度为 ⎩⎨⎧∉∈=]1,0[,0]1,0[,1)(x x y f ξ . 于是),(Y X 的联合概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤<≤≤-≤≤≤≤=. 0, 2 1,10 ,210,10,),(其它当当y x y y x y y x fY X Z +=的联合分布函数为}),{(}{}{)(D y x P z Y X P z Z P z F Z ∈=≤+=≤=,其中D 是zy x ≤+与),(y x f 的定义域的公共部分.故有 ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≤<+-≤<-+-≤≤><=3229321212331023,00)(222z z z z z z z zz z z F Z 从而随机变量Y X Z +=的概率密度为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤<-≤<+-≤≤><=3232132103,00)(z z z z z z z z z f Z三、电子仪器由六个相互独立的部件ij L (3,2,1;2,1==j i )组成,联接方式如右图所示.设各个部件的使用寿命ij X 服从相同的指数分布)(λe ,求仪器使用寿命的概率密度.解: 由题设,知ij X 的分布函数为⎩⎨⎧≤>-=-0,00,1x x e F x X ijλ先求各个并联组的使用寿命)3,2,1( =i Y i 的分布函数.因为当并联的两个部件都损坏时,第i 个并联组才停止工作,所以有)3,2,1(),m ax (21==i Y i i i ξξ从而有)3,2,1( =i Y i 的分布函数为⎩⎨⎧≤>-==-0,00,)1()(221y y e F F y F y X X Y i i i λ 设Z "仪器使用寿命".因为当三个并联组中任一个损坏时,仪器停止工作.所以有),,min (321Y Y Y Z =.从而有Z 的分布函数为⎩⎨⎧≤>---=⎩⎨⎧≤>----=-0,00,])1(1[10,00)],(1)][(1)][(1[1)(32321z z e z z z F z F z F z F z Y Y Y Z λ 故Z 的概率密度为⎩⎨⎧≤>--=---0,00,)2)(1(6)(23z z e e e z f z z z Z λλλλ第十章 随机变量的数学期望与方差一、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取一个.如果取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的数学期望、方差与标准差. 解:设X 表示“在取得合格品以前已取出的废品数”,则X 的概率分布为即1103322013220924491430=⨯+⨯+⨯+⨯=EX 即3.0004.03041.02205.0175.00≈⨯+⨯+⨯+⨯=EX2X 的分布为即于是有229220192209444914302=⨯+⨯+⨯+⨯=EX 即4091.0004.09041.04205.0175.002≈⨯+⨯+⨯+⨯=EX从而有3191.013310042471)11033(229)(222≈=-=-=EX EX DX 565.03191.0≈==DX Xσ二、对某一目标进行射击,直至击中为止.如果每次射击命中率为p ,求射击次数的数学期望及方差. 解:设X 表示“第i 次击中”),2,1( =i ,则X 的分布为p q p q q p q p iqp ipqEX i i i i i i 1)1()1()(211111=-='-='===∑∑∑∞=∞=-∞=- 2Xp pp p q q p q p q q p pqi EX i i i ii i 122)1()1()(])([223111122-=-=-+='=''==∑∑∑∞=∞=∞=- 进一步有pp p p p EX EX DX 11)1(12)(22222-=--=-=三、设离散型随机变量X 的概率函数为,,2,1,21]2)1([ ==-=k k X P k k k问X 的数学期望是否存在?若存在,请计算)(X E ;若不存在,请解释为什么.解:因为∑∑∑∑∞=∞=∞=∞=-=⋅-=-=-==1111)1(212)1(]2)1([2)1()(k k k k k k k k k k ki i i k k k X P k x X P x 不绝对收敛,所以ξ没有数学期望.四、设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≥<-=.1, 0;1,11)(2x x x x f π 求数学期望)(X E 及方差)(X D .解:011)()(112=-⋅==⎰⎰-+∞∞-dx xx dx x xf X E πdx x x dx x x dx x f x X D ⎰⎰⎰-=-⋅==-∞+∞-1022112221211)()(πππ21]arcsin 2112[2102=+--=x x x π五、(拉普拉斯分布)设随机变量X 的概率密度为 )( ,21)(+∞<<-∞=-x e x f x.求数学期望)(X E 及方差)(X D . 解:021)(===⎰⎰+∞∞--+∞∞-dx xe dx x xf EX x2!2)3(21)(0222==Γ====⎰⎰⎰+∞-+∞∞--+∞∞-dx e x dx e x dx x f x DX x x(分部积分亦可)第十一章 随机变量函数的数学期望·关于数学期望与方差的定理一、设随机变量X 服从二项分布)4.0,3(B ,求2)3(X X Y -=的数学期望及方差. 解:X 的概率分布为Y 的概率分布为2Y 的分布为72.072.0128.00=⨯+⨯=EY 72.072.0128.002=⨯+⨯=EY2016.0)72.0(72.0)(222=-=-=EY EY DY二、过半径为R 的圆周上一点任意作这圆的弦,求所有这些弦的平均长度.解:在圆周上任取一点O ,并通过该点作圆得直径OA .建立平面直角坐标系,以O 为原点,且让OA 在x 轴的正半轴上.通过O 任作圆的一条弦OB ,使OB 与x 轴的夹角为θ,则θ服从]2,2[ππ-上的均匀分布,其概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧-∉-∈=]2,2[,0]2,2[,1)(ππθππθπθf .弦OB 的长为 ]2,2[cos 2)(ππθθθ-∈=R L ,故所有弦的平均长度为⎰⎰-∞+∞-⋅==22cos 21)()()]([ππθθπθθθθd R d L f L EπθπθθπππRR d R4sin 4cos 42020===⎰.三、一工厂生产的某种设备的寿命X (以年计)服从指数分布,概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-. 0,0 ;0 ,41)(4x x e x f x工厂规定,出售的设备若在售出一年之内损坏可予以调换.若工厂售出一台设备赢利100元,调换一台设备厂方需花费300元.试求厂方出售一台设备的平均净赢利. 解:由题设,有⎰⎰---∞--=-===<104110441141)()1(e e dx e dx x f X P x x 进而有 41)1(1)1(-=<-=≥eX P X P设Y 表示“厂方出售一台设备获得的净赢利”,则Y 的概率分布为从而有64.33200300100)1(200414141≈-⨯=⨯+-⨯-=---ee e EY答:厂方出售一台设备获得的平均净赢利约为64.33元.四、设随机变量n X X X ,,21相互独立,并且服从同一分布,数学期望为μ,方差为2σ.求这些随机变量的算术平均值∑==ni i X n X 11的数学期望与方差.解:因为μ=)(i X E ,2)(σ=i X D ,且随机变量n X X X ,,21相互独立.所以有μμ=====∑∑∑∑====ni n i i ni i n i i n X E n X E n X n E X E 11111)(1)(1)1()(,nn X D n X D n X n D X D ni ni in i i n i i 2122121211)(1)(1)1()(σσ=====∑∑∑∑====.五、一民航送客车载有20位旅客自机场开出,沿途有10个车站可以下车,到达一个车站时如没有旅客下车就不停车.假设每位旅客在各车站下车是等可能的,且各旅客是否下车相互独立.求该车停车次数的数学期望.解: 设i X 表示"第i 站的停车次数" (10,,2,1 =i ). 则i X 服从"10-"分布. 其中⎩⎨⎧=站有人下车若在第站无人下车若在第i i X i ,1,0于是i X 的概率分布为设∑==ni iXX 1, 则X 表示沿途停车次数, 故有]})10110(1[1)10110(0{10)(2020101101--⨯+-⨯===∑∑==i i i i EX X E EX748.8)9.01(1020≈-=即停车次数的数学期望为748.8.第十二章 二维随机变量的数字特征·切比雪夫不等式与大数定律一、设二维随机变量),(Y X 的联合概率密度为()(). 1,222++=y xAy x f求:(1)系数A ;(2)数学期望)(X E 及)(Y E ,方差)(X D 及)(Y D ,协方差),cov(Y X .解: (1) 由⎰⎰+∞∞-+∞∞-=1),(dxdy y x f . 有()()⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+==+=++1112022222A dr rrd A dxdy y xAπθπ解得, π1=A .(2) ()011),()(222⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+∞-∞+∞-=++==dx y xxdy dxdy y x xf X E π.由对称性, 知 0)(=Y E .⎰⎰+∞∞-+∞∞-==-=dxdy y x f x EX EX X E X D ),(])[()(222()⎰⎰∞+∞-∞+∞-++=dx y xx dy 222211π()()+∞=+++=+-+=+=∞+∞+∞+⎰⎰⎰22022220223]11)1ln([1)1(211rr dr r rr r dr rr d πθπ同理, 有 +∞=)(Y D .)()])([(),cov(XY E EY Y Ex X E Y X =--=⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x xyf ),(()011),(222⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+∞-∞+∞-=++==dx y xxydy dxdy y x xyf π.二、设二维随机变量),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧<<<=其它.,0;10,,1),(x x y y x f求(1) ),cov(Y X ;(2) X 与Y 是否独立,是否相关,为什么?解: (1) 因为 ⎰⎰⎰⎰⎰====-∞+∞-∞+∞-10210322),(dx x dy xdx dxdy y x xf EX x x0),(10===⎰⎰⎰⎰-+∞∞-+∞∞-xx ydy dx dxdy y x yf EY0),()(1===⎰⎰⎰⎰-+∞∞-+∞∞-xxydy xdx dxdy y x xyf XY E所以有])32[()])([(),cov(Y X E EY Y EX X E Y X -=--=⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x xyf ),(010==⎰⎰-xxydy xdx .(2) 当)1,0(∈x 时,有 ⎰⎰+∞∞--===x dy dy y x f x f xxX 2),()(; 当)1,0(∉x 时, 有0)(=x f X .即⎩⎨⎧∉∈=)1,0(0)1,0(2)(X x x x x f 同理有 ⎩⎨⎧∉+∈-=⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=⎰⎰-)1,0(1)1,0(1)1,0()1,0()(11Y x y x y x dx x dx y f yy因为 ),()()(y x f y f x f Y X ≠, 所以X 与Y 不是独立的.又因为0),cov(=Y X , 所以X 与Y 是不相关的.三、利用切比雪夫不等式估计随机变量X 与其数学期望)(X E 的差的绝对值大于三倍标准差)(X σ的概率.解:91)3()3(2=≤>-ξξξξξD D D E P .四、为了确定事件A 的概率,进行10000次重复独立试验.利用切比雪夫不等式估计:用事件A在10000次试验中发生的频率作为事件A 的概率的近似值时,误差小于0.01的概率. 解:设ξ表示“在10000次试验中事件A 的次数”,则)5.0,10000(~B ξ且有50005.010000=⨯==np E ξ 2500)5.01(5.010000=-⨯⨯==n p q D ξ 于是有npqp npq p np m P p n m P 22)01.0(1)01.0(1)01.0()01.0(-=-≥<-=<- 75.025.011=-=-=pq五、样检查产品质量时,如果发现次品多于10个,则认为这批产品不能接受.应该检查多少个产品,可使次品率为10%的一批产品不被接受的概率达到0.9? 解:设ξ表示“发现的次品件数”,则)1.0,(~n B ξ,现要求.nn ξE 1.0= n ξD 09.0=要使得9.0)10(=>ξP ,即9.0)10(=≤<n ξP ,因为9.0)10(=≤<n ξP ,所以 )3.01.03.01.03.01.010()10(nn n n n ξn n P ξD ξE n ξD ξE ξξD ξE P -≤-<-=-≤-<-)3.01.010()3()33.01.03.01.010(1,01,0nn n n n n ξn n P --≈≤-<-=ΦΦ1)3.0101.0()3(1,01,0--+nn n ΦΦ (德莫威尔—Laplace 定理)因为10>n ,所以53>n ,从而有1)3(1,0≈n Φ,故9.0)3.0101.0(1,0≈-nn Φ. 查表有8997.0)28.1(1,0=Φ,故有28.13.0101.0≈-nn ,解得.146≈n 答:应该检查约146个产品,方可使次品率为10%的一批产品不被接受的概率达到0.9.第十三章 正态分布的概率密度、分布函数、数学期望与方差一、设随机变量X 服从正态分布)2,1(2N ,求(1))8.56.1(<≤-X P ;(2))56.4(≥X P .解:(1) )4.2213.1()8.416.2()8.56.1(<-≤-=<-≤-=<≤-X P X P X P 8950.09032.019918.0)]3.1(1[)4.2()3.1()4.2(1,01,01,01,0=+-=--=--=ΦΦΦΦ(2) )78.12178.2(1)56.4(1)56.4(<-<--=<-=≥X P X P X P )]78.2(1)78.1(1)]78.2()78.1([11,01,01,01,0ΦΦΦΦ-+-=---=.0402.09973.09625.02=--二、已知某种机械零件的直径X (mm )服从正态分布)6.0,100(2N .规定直径在2.1100±(mm )之间为合格品,求这种机械零件的不合格品率. 解:设p 表示这种机械零件的不合格品率,则)2.1100(1)2.1100(≤--=>-=X P X P p .而)26.01002()6.02.16.01006.02.1()2.1100(≤-≤-=≤-≤-=≤-X P X P X P 1)2(2)]2(1[)2()2()2(-Φ=Φ--Φ=-Φ-Φ= 9544.019772.02=-⨯= 故0456.09544.01=-=p .三、测量到某一目标的距离时发生的误差X (m)具有概率密度3200)20(22401)(--=x ex f π求在三次测量中至少有一次误差的绝对值不超过30m 的概率.解:三次测量中每次误差绝对值都超过30米可表为}30{}30{}30{>⋃>⋃>=ξξξD 第三次第二次第一次因为)40,20(~2N ξ,所以由事件的相互独立性,有31,01,033)]25.0(1)25.1([})3030{(})30{()(ΦΦ-+-=>+-<=>=ξξP ξP D P13025.05069.0)8944.05987.02(33≈=--= 于是有86975.013025.01)(1}30{=-=-=<D P P 米至少有一次绝对值三次测量中ξ.四、设随机变量),(~2σμN X ,求随机变量函数Xe Y =的概率密度(所得的概率分布称为对数正态分布).解:由题设,知X 的概率密度为)(21)(222)(+∞<<-∞=--x ex f x X σμσπ从而可得随机变量Y 的分布函数为)()()(y e P y Y P y F X Y ≤=≤=.当0≤y 时,有0)(=y F Y ;此时亦有0)(='y F Y . 当0>y 时,有dx ey X P y F yx Y ⎰∞---=≤=ln 2)(2221)ln ()(σμσπ.此时亦有222)(ln 21)(σμσπ--='y Y eyy F .从而可得随机变量Y 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧>≤=--.0,21;0,0)(222)(ln y e yy y f y Y σμσπ五、设随机变量X 与Y 独立,),(~211σμN X ,),(~222σμN Y ,求: (1) 随机变量函数bY aX Z +=1的数学期望与方差,其中a 及b 为常数; (2) 随机变量函数XY Z=2的数学期望与方差.解:由题设,有211)(,)(σμ==X D X E ;222)(,)(σμ==Y D Y E .从而有(1)211)()()()()()(μμb a Y bE X aE bY E aX E bY aX E Z E +=+=+=+=;222212221)()()()()()(σσb a Y D b X D a bY D aX D bY aX D Z D +=+=+=+=.(2)212)()()()(μμ===Y E X E XY E Z E ;)()()()()()()()(22222222Y E X E Y E X E XY E Y X E XY D Z D -=-== )()()]()()][()([2222Y E X E Y E Y D X E X D -++= )()()()()()(22X E Y D Y E X D Y D X D ++= 212222212221μσμσσσ++=.第十四章二维正态分布·正态随机变量线性函数的分布中心极限定理一、设二维随机变量),(Y X 服从二维正态分布,已知0)()(==Y E X E ,16)(=X D ,25)(=Y D ,并且12),cov(=Y X ,求),(Y X 的联合概率密度.解:已知0==y x μμ,416==x σ,525==y σ,53),cov(),(===y x Y X Y X r σσ.从而 2516)53(1122=-=-r ,5412=-r . 进一步按公式])())((2)([)1(21222222121),(yy y x y x x x y y x r x r y x ery x f σμσσμμσμσπσ-+-------=,可得),(Y X 的联合概率密度为)2550316((322522321),(y xy x e y x f +--=π.二、设随机变量X 与Y 独立,并且)1,0(~N X ,)2,1(~2N Y .求随机变量32+-=Y X Z 的概率密度. 解:由题设,有0)(=X E ,1)(=X D ,1)(=Y E ,4)(=Y D .又根据关于数学期望的定理和方差的定理以及独立正态随机变量线性组合的分布,我们有2)3()()(2)32()(=+-=+-=E Y E X E Y X E Z E . 8)3()()(4)32()(=++=+-=D Y D X D Y X D Z D .且)8,2())(,)((~N Z D Z E N Z =,故随机变量32+-=Y X Z 的概率密度为16)2(82)2(2241821)(--⨯--==z z Z eez f ππ )(+∞<<-∞z .。

《概率论与数理统计》浙江大学第四版课后习题答案-概率论第四版

《概率论与数理统计》浙江大学第四版课后习题答案-概率论第四版

概率论与数理统计习题答案第四版盛骤(浙江大学)之司秆蘸矗创作浙大第四版(高等教育出版社)第一章概率论的基本概念1.[一] 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(充以百分制记分)([一] 1)n表小班人数(3)生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。

([一] 2)S={10,11,12,………,n,………}(4)对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,分歧格的盖上“次品”,如连续查出二个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。

查出合格品记为“1”,查出次品记为“0”,连续出现两个“0”就停止检查,或查满4次才停止检查。

([一] (3))S={00,100,0100,0101,1010,0110,1100,0111,1011,1101,1110,1111,}2.[二] 设A,B,C为三事件,用A,B,C的运算关系暗示下列事件。

(1)A发生,B与C不发生。

A-(AB+AC)或A-(B∪C)(2)A,B都发生,而C不发生。

AB-ABC或AB-C(3)A,B,C中至少有一个发生暗示为:A+B+C(4)A,B,C都发生,暗示为:ABC(5)A,B,C S-(A+B+C)(6)A,B,C中未几于一个发生,即A,B,C中至少有两个同时不发生(7)A,B,C中未几于二个发生。

(8)A,B,C中至少有二个发生。

相当于:AB,BC,AC中至少有一个发生。

故暗示为:AB+BC+AC6.[三] 设A,B是两事件且P (A,P (B)=0.7. 问(1)在什么条件下P (AB)取到最大值,最大值是多少?(2)在什么条件下P (AB)取到最小值,最小值是多少?解:由P(A,P (B即知AB≠φ,(否则AB=φ依互斥事件加法定理,P(A∪B)=P (A)+P (B)=0.6+0.7=1.3>1与P (A∪B)≤1矛盾).从而由加法定理得P (AB)=P (A)+P (B)-P (A∪B)(*)(1)从0≤P(AB)≤P(A)知,当AB=A,即A∩B时P(AB)取到最大值,最大值为P(AB)=P(A,(2)从(*)式知,当A∪B=S时,P(AB)取最小值,最小值为P(AB-。

浙大《概率论与数理统计(第四版)简明本》盛骤著 课后习题解答

浙大《概率论与数理统计(第四版)简明本》盛骤著 课后习题解答

P( A) + P( A) =1
首先求 P( A) ,然后求 P( A) 。第 3 种方法是直接求 P( A) 。读者还可以用更多方法求
P( A) 。
------------------------------------------------------------------------------10.在 11 张卡片上分别写上 Probability 这 11 个字母,从中任意连抽 7 张,求其排列结果为 ability 的概率。
5!
P( A) =
C52 C130
=
2!3! 10!
= 10 120
=1 12
3!7!
(2)令事件 B={最大号码为 5},最大号码为 5,其余两个号码是从 1,2,3,4 的 4 个号码
{ } 中取出的,有 C42 种取法,即 B= C42个基本事件 ,则
4!
P(B) =
C42 C130
=
2!2! 10!
(2)至少有 2 个次品的概率。
解 (1)利用组合法计数基本事件数。令事件 A={恰有 90 个次品},则
P( A)
=
C C 90 110 400 1100 C 200 1500
(2)利用概率的性质。令事件 B={至少有 2 个次品}, Aι = {恰有 i 个次品},则
所求概率为
B = A2 ∪ A3 ∪ A200 , AiAi = ∅(i ≠ j)
而 AB= {(1,6),(6,1)}。由条件概率公式,得
P(B
A)
=
P( AB) P( A)
两种方法如下: ①考虑整个样本空间。随机试验:掷两颗骰子,每颗骰子可能出现的点数都是 6 个,

概率论与数理统计第七章课后习题及参考答案

概率论与数理统计第七章课后习题及参考答案

故ˆ 是 的无偏估计.
(3)
E(X 2)
x2 f (x, )dx
0
6x3
( 3
x)
d
x
3 10
2

从而
D( X ) E( X 2 ) [E( X )]2 1 2 . 20
由此得 D(ˆ) D(2 X ) 4D( X ) 4 D( X ) 4 1 2 2 .
n
n 20 5n
(2) ˆ 是 的无偏估计吗? (3) 求 的方差 D(ˆ) .
解: E(X )
xf (x, )d x
0
6x2 ( 3
x)
dx
2

(1) 令 E( X ) X ,即 X ,由此得 的矩估计量为ˆ 2X . 2
(2) E(ˆ) E(2X ) 2E( X ) 2E( X ) 2 , 2
X
1
2
3
P
2
2 (1 )
(1 )2
其中, ( 0 1 )为未知数.已知取得了样本值 x1 1, x2 2 , x3 1 ,求 的矩估计值和最大似然估计值.
(2) 设 X1 , X 2 ,…, X n 是来自参数为 的泊松分布总体的一个样本,试求
的矩估计量和极大似然估计量.
解:(1) 因为 E( X ) 1 2 2 2 (1 ) 3(1 )2 3 2 ,
d ln L d
5n
0
,所以
ln
L(
)

的单调增函数,
又因为 xi ,i 1,2,, n ,故当 m1iinn{xi} 时 ln L( ) 达到最大值.由此得
的极大似然估计值为
ˆ
m1iinn{xi
}
,则其极大似然估计量为

浙大版概率论与数理统计答案---第七章

浙大版概率论与数理统计答案---第七章

第七章 参数估计注意: 这是第一稿(存在一些错误)1、解 由θθθμθ2),()(01===⎰d x xf X E ,204103)(2221θθθ=-==X D v ,可得θ的矩估计量为X 2^=θ,这时θθ==)(2)(^X E E ,nnX D D 5204)2()(22^θθθ=⋅==。

3、解 由)1(2)1(2)1(2)(21θθθθμ-=-+-==X E ,得θ的矩估计量为:3262121^=-=-=X θ。

建立关于θ的似然函数:482232)1(4)1())1(2()()(θθθθθθθ-=--=L令0148))1ln(4ln 8()(ln =--=∂-+∂=∂∂θθθθθθθL ,得到θ的极大似然估计值:32^=θ 4、解:矩估计:()1012122μθλθλθλ=⋅+⋅+⋅--=--,()()()()2222222121νθλθθλλθλθλ=--++-++--, 11A =,234B =, 故()()()()222ˆˆ221,3ˆˆˆˆˆˆˆˆˆˆ222121.4θλθλθθλλθλθλ⎧--=⎪⎨--++-++--=⎪⎩解得1ˆ,43ˆ.8λθ⎧=⎪⎪⎨⎪=⎪⎩为所求矩估计。

极大似然估计:(){}()33214526837,0,2,11L P X X X X X X X X θλθλθλ==========--,()()(),ln ,3ln 2ln 3ln 1l L θλθλθλθλ==++--,()(),330,1,230.1l l θλθθθλθλλλθλ∂⎧=-=⎪⎪∂--⎨∂⎪=-=⎪∂--⎩解得3ˆ,81ˆ.4θλ⎧=⎪⎪⎨⎪=⎪⎩即为所求。

5、解 由33)1(3)1(3)(222+-=-+-+=p p p p p p X E ,所以得到p 的矩估计量为^394(3)34322X X p -----==建立关于p 的似然函数:3210)1()2)1(3()()2)1(()(22n n n n p p p p p p p L ---= 令0)(ln =∂∂pp L ,求得到θ的极大似然估计值:n n n n p 22210^++=6、解:(1)()1112EX x x dx θθθθ+=+=+⎰, 由ˆ1ˆ2X θθ+=+得21ˆ1X X θ-=-为θ的矩估计量。

概率论与数理统计浙大四版习题答案第七章

概率论与数理统计浙大四版习题答案第七章

第七章 参数估计1.[一] 随机地取8只活塞环,测得它们的直径为(以mm 计) 74.001 74.005 74.003 74.001 74.000 73.998 74.006 74.002 求总体均值μ及方差σ2的矩估计,并求样本方差S 2。

解:μ,σ2的矩估计是 6122106)(1ˆ,002.74ˆ-=⨯=-===∑ni i x X n X σμ621086.6-⨯=S 。

2.[二]设X 1,X 1,…,X n 为准总体的一个样本。

求下列各总体的密度函数或分布律中的未知参数的矩估计量。

(1)⎩⎨⎧>=+-其它,0,)()1(cx x c θx f θθ其中c >0为已知,θ>1,θ为未知参数。

(2)⎪⎩⎪⎨⎧≤≤=-.,010,)(1其它x x θx f θ其中θ>0,θ为未知参数。

(5)()p p m x p px X P x m xmx,10,,,2,1,0,)1()(<<=-==- 为未知参数。

解:(1)X θcθθc θc θc θdx x c θdx x xf X E θθcθθ=--=-===+-∞+-∞+∞-⎰⎰1,11)()(1令,得cX Xθ-=(2),1)()(10+===⎰⎰∞+∞-θθdx xθdx x xf X E θ2)1(,1X X θX θθ-==+得令(5)E (X ) = mp令mp = X , 解得mXp=ˆ 3.[三]求上题中各未知参数的极大似然估计值和估计量。

解:(1)似然函数1211)()()(+-===∏θn θn nni ix x x c θx f θL0ln ln )(ln ,ln )1(ln )ln()(ln 11=-+=-++=∑∑==ni ini i xc n n θθd θL d x θc θn θn θL∑=-=ni icn xnθ1ln ln ˆ (解唯一故为极大似然估计量)(2)∑∏=--=-+-===ni i θn nni ix θθnθL x x x θx f θL 112121ln )1()ln(2)(ln ,)()()(∑∑====+⋅-=ni ini i x nθx θθn θd θL d 121)ln (ˆ,0ln 2112)(ln 。

概率论与数理统计课后习题答案 第七章

概率论与数理统计课后习题答案 第七章

4. 设总体
其中
是未知参数 又
(1) 证明
是参数 的无偏估计和相合估计
(2) 求 的极大似然估计 (1) 证:
为取自该总体的样品 为样品均值
是参数 的无偏估计 又
是参数 的相合估计
(2)
故其分布密度为
其他 似然函数
其他 因对所有 有
习题 7.3
1. 土木结构实验室对一批建筑材料进行抗断强度试验.已知这批材料的抗断强度
差分别为
.设 A,B 两位化验员测定值服从正态分布,其总体方差分别为
.求方差比
的置信度 0.9 的置信区间.
解:
查表知

的置信度 0.9 的置信区间为:
自测题 7 一、填空题
设总体 的无偏估计. 解:

是来自 的样本 则当常数

是未知参数 的无偏估计
是未知参数
二、一台自动车床加工零件长度 X(单位:厘米)服从正态分布
大?(附
)
解: (1) 的置信度为 的置信区间为
(2) 的置信度为 故区间长度为
的置信区间为
解得
四、某大学从来自 A,B 两市的新生中分别随机抽取 5 名与 6 名新生,测其身高(单位:厘米)后,算的
.假设两市新生身高分别服从正态分布:
,
其中 未知 试求
的置信度为 0.95 的置信区间.(附:
解:
解:此处
的置信度 0.90 的置信区间为:
4. 某工厂生产滚珠,从某日生产的产品中随机抽取 9 个,测得直径(单位:毫米)如下:
14.6
14.7
15.1
14.9
14.81ຫໍສະໝຸດ .015.115.2
14.8

《概率论与数理统计》浙江大学第四版课后习题答案概率论第四版

《概率论与数理统计》浙江大学第四版课后习题答案概率论第四版

概率论与数理统计习题答案 第四版 盛骤 (浙江大学)浙大第四版(高等教育出版社) 第一章 概率论的基本概念1.[一] 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(充以百分制记分)([一] 1)⎭⎬⎫⎩⎨⎧⨯=n n nn o S 1001, ,n 表小班人数(3)生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。

([一] 2)S ={10,11,12,………,n ,………}(4)对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,不合格的盖上“次品”,如连续查出二个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。

查出合格品记为“1”,查出次品记为“0”,连续出现两个“0”就停止检查,或查满4次才停止检查。

([一] (3))S={00,100,0100,0101,1010,0110,1100,0111,1011,1101,1110,1111,}2.[二] 设A ,B ,C 为三事件,用A ,B ,C 的运算关系表示下列事件。

(1)A 发生,B 与C 不发生。

表示为:C B A ﻩ或A- (A B+AC )或A- (B ∪C ) (2)A ,B都发生,而C不发生。

表示为:C AB ﻩ或AB -ABC 或AB-C(3)A,B,C 中至少有一个发生ﻩﻩ表示为:A+B+C (4)A ,B ,C 都发生,ﻩ表示为:A BC(5)A,B ,C 都不发生,ﻩﻩ表示为:C B A 或S- (A+B+C)或C B A ⋃⋃ (6)A ,B,C中不多于一个发生,即A ,B ,C 中至少有两个同时不发生 相当于C A C B B A ,,中至少有一个发生。

故 表示为:C A C B B A ++。

(7)A ,B,C 中不多于二个发生。

相当于:C B A ,,中至少有一个发生。

故 表示为:ABC C B A 或++ (8)A,B,C中至少有二个发生。

相当于:AB ,BC ,AC 中至少有一个发生。

浙江大学《概率论与数理统计》(第4版)【名校笔记+课后习题+考研真题】第7章 参数估计【圣才出品】

浙江大学《概率论与数理统计》(第4版)【名校笔记+课后习题+考研真题】第7章 参数估计【圣才出品】

各总体的概率密度或分布律中的未知参数的矩估计量和矩估计值:
(1)
f
x
c
x 1
xc
,其中 c>0 为已知,θ>1,θ为未知参数;
0
其他
(2)
f
x
x 1
0 x 1
,其中θ>0,θ为未知参数;
0
其他
(3) PX
x
m x
p
x
1
p mx , x
0,1, 2,...m
,其中 0<p<1,p 为未知参数。
X
r i
替换总体矩
A1
1 (ˆ1 ,ˆ2
, ,ˆk
)
A2 2 (ˆ1,ˆ2 ,,ˆk )
Ak
k (ˆ1,ˆ2,,ˆk
)
③解方程组,得到 k 个参数的矩估计
未知参数的矩估计量为
i i ( A1, A2 , Ak )
矩估计量的观察值称为矩估计值。
2.最大似然估计法 (1)似然函数
1 / 40
3.求上题中各未知参数的最大似然估计值和估计量。
解:(1)由题意知,似然函数为
L L
x1, x2,..., xn;
n c xi 1 = c
i 1
n n
1
i1 xi
对似然函数两边同时取对数得
n
ln L n ln ln c 1 ln xi i 1

d
d
ln L
n
1
然估计,则
u
u(
)

u(
)
的最大似然估计。
二、估计量的评选标准
1.无偏性

E
(
)
存在,且∀

概率论与数理统计及其应用课后答案(浙大版)第7章 假设检验

概率论与数理统计及其应用课后答案(浙大版)第7章 假设检验

第7章 假设检验1,解:这是一个方差已知的正态总体的均值检验,属于右边检验问题,检验统计量为nx Z /18σ-=。

代入本题具体数据,得到8665.19/62.418874.20=-=Z 。

检验的临界值为645.105.0=Z 。

因为645.18665.1>=Z ,所以样本值落入拒绝域中,故拒绝原假设0H ,即认为该工人加工一工件所需时间显著地大于18分钟。

2,解:这是一个方差未知的正态总体的均值检验,属于双边检验问题,检验统计量为ns x t /4.38-=。

代入本题具体数据,得到0844.115/5.74.385.40=-=t 。

检验的临界值为1448.2)14(025.0=t 。

因为1448.20844.1<=t ,所以样本值没有落入拒绝域中,故接受原假设0H ,即认为平均摄取量显著地为38.4%。

3,解:这是一个方差未知的正态总体的均值检验,属于左边检验问题,检验统计量为ns x t /42.8-=。

代入本题具体数据,得到4.149/025.042.83.8-=-=t 。

检验的临界值为8965.2)8(01.0-=-t 。

因为8965.24.14-<-=t (或者说8965.24.14>=t ),所以样本值落入拒绝域中,故拒绝原假设0H ,即认为铜含量显著地小于8.42%。

4,解:这是一个方差未知的正态总体的均值检验,属于双边检验问题,检验统计量为ns x t /64.72-=。

代入本题具体数据,得到0134.016/338.864.72668.72=-=t 。

检验的临界值为1315.2)15(025.0=t 。

因为1315.20134.0<=t ,所以样本值没有落入拒绝域中,故接受原假设0H ,即认为该地区成年男子的平均体重为72.64公斤。

5,解:这是一个方差未知的正态总体的均值检验,属于右边检验问题,检验统计量为ns x t /200-=。

浙江大学《概率论与数理统计》(第4版)教材的配套题库(第7章 参数估计)【圣才出品】

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2
,所以
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ˆ 2
1 n
n i 1
Xi2
是 σ2 的无偏估计。
二、填空题
f
x;
ex ,
x
1.设总体 X 的概率密度为
0, x
,其中 λ>0 为已知,θ>0

是未知参数,x1,x2,…,xn 是取自总体 X 的样本观察值,则 θ 的最大似然估计值θ=______。
D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y)=1+4-2×1=3
由切比雪夫不等式有:P{|X-Y|>6}=P{|X-Y-E(X-Y|≥6}≤D(X-Y)/62=3/36=1/12。
_
B.(1-X )/5
_
C.1/5- X
_
D.1-X /5
【答案】B
_
【解析】由已知得一阶矩估计为 A1=X ,令期望值等于一阶矩估计值,即 EX=(-1)(2θ)
_

_
+0•θ+1•(1-3θ)=1-5θ=X ,解得θ=1-X /5。
5.设 X1,X2,…,Xn 为来自总体 X~N(0,σ2)的简单随机样本,则 σ2 的无偏估计量为
【解析】把 X-Y 看成是一个新的随机变量,则根据切比雪夫不等式需要求出其期望和方差。
根据期望的性质,有 E(X-Y)=E(X)-E(Y)=2-2=0。
XY
因为
Cov(X ,Y ) D( X ) D(Y ) ,所以
Cov(X ,Y ) XY D(X ) D(Y ) 0.5 1 4 1;
D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y)=1+4-2×1=3。
( )。
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第七章 参数估计1.[一] 随机地取8只活塞环,测得它们的直径为(以mm 计) 74.001 74.005 74.003 74.001 74.000 73.998 74.006 74.002 求总体均值μ及方差σ2的矩估计,并求样本方差S 2。

解:μ,σ2的矩估计是 6122106)(1ˆ,002.74ˆ-=⨯=-===∑ni i x X n X σμ621086.6-⨯=S 。

2.[二]设X 1,X 1,…,X n 为准总体的一个样本。

求下列各总体的密度函数或分布律中的未知参数的矩估计量。

(1)⎩⎨⎧>=+-其它,0,)()1(cx x c θx f θθ其中c >0为已知,θ>1,θ为未知参数。

(2)⎪⎩⎪⎨⎧≤≤=-.,010,)(1其它x x θx f θ其中θ>0,θ为未知参数。

(5)()p p m x p px X P x m xmx,10,,,2,1,0,)1()(<<=-==- 为未知参数。

解:(1)X θcθθc θc θc θdx x c θdx x xf X E θθcθθ=--=-===+-∞+-∞+∞-⎰⎰1,11)()(1令,得cX Xθ-=(2),1)()(10+===⎰⎰∞+∞-θθdx xθdx x xf X E θ2)1(,1X X θX θθ-==+得令(5)E (X ) = mp 令mp = X , 解得mXp=ˆ 3.[三]求上题中各未知参数的极大似然估计值和估计量。

解:(1)似然函数1211)()()(+-===∏θn θn nni ix x x c θx f θL0ln ln )(ln ,ln )1(ln )ln()(ln 11=-+=-++=∑∑==ni ini i xc n n θθd θL d x θc θn θn θL∑=-=ni icn xnθ1ln ln ˆ (解唯一故为极大似然估计量)(2)∑∏=--=-+-===ni i θn n ni ix θθnθL x x x θx f θL 112121ln )1()ln(2)(ln ,)()()(∑∑====+⋅-=ni ini ix nθxθθn θd θL d 121)ln (ˆ,0ln 2112)(ln 。

(解唯一)故为极大似然估计量。

(5)∑∑==-=-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛===∏ni ni iix mn x n ni i p px m x m x X P p L 11)1(}{)(11,()),1ln()(ln ln )(ln 111p x mn p xp L ni i ni ini m x i--++=∑∑∑===01)(ln 11=---=∑∑==pxmn pxdpp L d ni ini i解得 mX mnxp ni i==∑=2,(解唯一)故为极大似然估计量。

4.[四(2)] 设X 1,X 1,…,X n 是来自参数为λ的泊松分布总体的一个样本,试求λ的极大似然估计量及矩估计量。

解:(1)矩估计 X ~ π (λ ),E (X )= λ,故λˆ=X 为矩估计量。

(2)极大似然估计λn n x ni i e x x x λλx P λL ni i-=∑===∏!!!);()(2111,λn x λxλL ni ini i--=∑∑==11!ln ln )(lnX λn λxλd λL d ni i==-=∑=ˆ,0)(ln 1解得为极大似然估计量。

(其中),1,0,!}{);( ====-i λi x i i x e x λx X P λx p i 5.[六] 一地质学家研究密歇根湖湖地区的岩石成分,随机地自该地区取100个样品,每个样品有10块石子,记录了每个样品中属石灰石的石子数。

假设这100次观察相互独立,并由过去经验知,它们都服从参数为n =10,P 的二项分布。

P 是该地区一块解:λ的极大似然估计值为λˆ=X =0.499 [四(1)] 设总体X 其中θ(0<θ<1)为未知参数。

已知取得了样本值x 1=1,x 2=2,x 3=1,试求θ的矩估计值和最大似然估计值。

解:(1)求θ的矩估计值θθθθθθθθθX E 23)]1()][1(3[)1(3)1(221)(22-=-+-+=-+-⋅+⨯=X θX E =-=23)(令则得到θ的矩估计值为6523121323ˆ=++-=-=X θ(2)求θ的最大似然估计值 似然函数}1{}2{}1{}{)(32131======∏=X P X P X P x XP θL i i i)1(2)1(2522θθθθθθ-=⋅-⋅=ln L (θ )=ln2+5ln θ+ln(1-θ) 求导01165)(ln =--=θθd θL d得到唯一解为65ˆ=θ8.[九(1)] 设总体X ~N (μ,σ 2),X 1,X 1,…,X n 是来自X 的一个样本。

试确定常数c 使21121)(σX Xcn i i i 为∑-=+-的无偏估计。

解:由于∑∑∑-=++-=+-=+-+-=-=-11212111211121]))(()(])([])([n i i i i i n i i i n i i i X X E X X D c X X E c X X c E =∑∑-=-=++-=+=-++11112222111)12()02(])()()([n i n i i i i σn c σcEX EX X D XD c当的无偏估计为时21121)(,)1(21σ∑-=+--=n i i i X X c n c 。

[十] 设X 1,X 2, X 3, X 4是来自均值为θ的指数分布总体的样本,其中θ未知,设有估计量)(31)(6143211X X X X T +++=5)432(43212X X X X T +++=4)(43213X X X X T +++=(1)指出T 1,T 2, T 3哪几个是θ的无偏估计量; (2)在上述θ的无偏估计中指出哪一个较为有效。

解:(1)由于X i 服从均值为θ的指数分布,所以E (X i )= θ,D (X i )= θ 2,i=1,2,3,4由数学期望的性质2°,3°有θX E X E X E X E T E =+++=)]()([31)]()([61)(43211 θX E X E X E X E T E 2)](4)(3)(2)([51)(43212=+++= θX E X E X E X E T E =+++=)]()()()([41)(43213即T 1,T 2是θ的无偏估计量(2)由方差的性质2°,3°并注意到X 1,X 2, X 3, X 4独立,知243211185)]()([91)]()([361)(θX D X D X D X D T D =+++= 24321241)]()()()([161)(θX D X D X D X D T D =+++=D (T 1)> D (T 2) 所以T 2较为有效。

14.[十四] 设某种清漆的9个样品,其干燥时间(以小时计)分别为6.0 5.7 5.8 6.5 7.0 6.3 5.6 6.1 5.0。

设干燥时间总体服从正态分布N ~(μ,σ2),求μ的置信度为0.95的置信区间。

(1)若由以往经验知σ=0.6(小时)(2)若σ为未知。

解:(1)μ的置信度为0.95的置信区间为(2αz n σX ±), 计算得)392.6,608.5()96.196.00.6(,6.0,96.1,0.6025.0=⨯±===即为查表σz X(2)μ的置信度为0.95的置信区间为()1(2-±n t n SX α),计算得0.6=X ,查表t 0.025(8)=2.3060.)442.6,558.5()3060.2333.00.6(.33.064.281)(819122=⨯±=⨯=-=∑=故为i i x x S16.[十六] 随机地取某种炮弹9发做试验,得炮弹口速度的样本标准差为s=11(m/s)。

设炮口速度服从正态分布。

求这种炮弹的炮口速度的标准差σ的置信度为0.95的置信区间。

解:σ的置信度为0.95的置信区间为)1.21,4.7()18.2118,535.17118())1()1(,)1()1((2212222=⨯⨯=-----n S n n S n ααχχ 其中α=0.05, n=9查表知 180.2)8(,535.17)8(2975.02025.0==χχ19.[十九] 研究两种固体燃料火箭推进器的燃烧率。

设两者都服从正态分布,并且已知燃烧率的标准差均近似地为0.05cm/s ,取样本容量为n 1=n 2=20.得燃烧率的样本均值分别为./24,/1821s cm x s cm x ==设两样本独立,求两燃烧率总体均值差μ1-μ2的置信度为0.99的置信区间。

解:μ1-μ2的置信度为0.99的置信区间为).96.5,04.6()22005.058.22418()(2222121221--=⨯+-=+±-n n z X X σσα其中α=0.01,z 0.005=2.58,n 1=n 2=20, 24,18,05.02122221====X X σσ 20.[二十] 设两位化验员A ,B 独立地对某中聚合物含氯两用同样的方法各做10次测定,其测定值的样本方差依次为2222,.6065.0,5419.0B A B A σσS S 设==分别为A ,B 所测定的测定值总体的方差,设总体均为正态的。

设两样本独立,求方差比22B A σσ的置信度为0.95的置信区间。

解:22B A σσ的置信度为0.95的置信区间))1,1(,)1,1((21212221222-----n n FS S n n F S S αB A αB A)6065.003.45419.0,03.46065.05419.0(⨯⨯== (0.222, 3.601).其中n 1=n 2=10,α=0.05,F 0.025(9,9)=4.03, 03.41)9,9(1)9,9(025.0975.0==F F 。

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