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概率论与数理统计习题 第四章 随机变量的数字特征习题4-1 某产品的次品率为，检验员每天检验4次，每次随机地取10件产品进行检验，如发现其中的次品数多于1个，就去调整设备，以X 表示一天中调整设备的次数，试求)(X E （设诸产品是否为次品是相互独立的）.解：设表示一次抽检的10件产品的次品数为ξP =P （调整设备）=P (ξ>1)=1－P (ξ≤1)= 1－[P (ξ=0)+ P (ξ=1)]查二项分布表1－=.因此X 表示一天调整设备的次数时X ～B (4, . P (X =0)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛04××=.P (X =1)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛14××=, P (X =2)= ⎪⎪⎭⎫⎝⎛24××=.P (X =3)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛34××=, P (X =4)= ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛44××=. 从而E (X )=np =4×=习题4-2 设随机变量X 的分布律为Λ,2,1,323)1(1==⎭⎬⎫⎩⎨⎧-=+j j X P jjj ,说明X的数学期望不存在.解： 由于1111133322(1)((1))3j j j j j j j j j P X j j j j ∞∞∞++===-=-==∑∑∑，而级数112j j ∞=∑发散，故级数11133(1)((1))j jj j j P X j j∞++=-=-∑不绝对收敛，由数学期望的定义知，X 的数学期望不存在. 习题X-2 0 2 k p求)53(),(),(22+X E X E X E .解 E (X )=(-2)+0+2=由关于随机变量函数的数学期望的定理，知E (X 2)=(-2)2+02+22=E (3X 2+5)=[3 (-2)2+5]+[3 02+5]+[322+5]=如利用数学期望的性质，则有E (3X 2+5)=3E (X 2)+5=3+5=4.135)(3)53(,8.23.04.0)(,2.03.023.004.02)(222222)2(=+=+=⨯+⨯=-=⨯+⨯+⨯-=-X E X E X E X E习题4-4 设随机变量X 的概率密度为⎩⎨⎧≤>=-0,0,0,)(x x e x f x 求XeY X Y 2)2(;2)1(-==的数学期望.解22)(2)0(2)(2)2()()(00=-=+-=+⋅===∞-∞+-∞-+∞-∞-+∞∞-⎰⎰⎰⎰xx xx e dx e xe dx xe dx x dx x xf X E Y E I3131)()()(0303022=-==⋅==∞-∞+-∞+---⎰⎰xx x x X edx e dx e e e E Y E II 习题4-5 设),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧≤≤≤=其它,0,10,12),(2x y y y x f求)(),(),(),(22Y X E XY E Y E X E +.解 各数学期望均可按照⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x f y x g Y X g E ),(),()],([计算。
1第四章随机变量的数字特征I 教学基本要求1、理解随机变量的数学期望与方差的概念，掌握它们的性质与计算，会求随机变量函数的数学期望；2、掌握两点分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布的数学期望与方差；3、了解切比雪夫不等式及应用；4、掌握协方差、相关系数的概念与性质，了解矩和协方差矩阵的概念；5、了解伯努利大数定理、切比雪夫大数定律、辛钦大数定理；6、了解林德伯格－列维中心极限定理、棣莫弗―拉普拉斯中心极限定理，掌握它们在实际问题中的应用.II 习题解答A 组1、离散型随机变量X 的概率分布为X -2 0 2 p0.400.300.30求()E X 、(35)E X +、2()E X ？解：()(2)0.4000.3020.300.2E X =-⨯+⨯+⨯=-；(35)3()5 4.4E X E X +=+=；2222()(2)0.4000.3020.30 1.8E X =-⨯+⨯+⨯=.2、某产品表面瑕疵点数服从参数0.8λ=的泊松分布，规定若瑕疵点数不超过1个为一等品，每个价值10元，多于4个为废品，不值钱，其它情况为二等品，每个价值8元求产品的平均价值？解：设X 为产品价格，则0X =、8、10.通过查泊松分布表可知其相应概率分布为X 0 8 10 p0.00140.80880.1898则()80.1898100.80889.61E X =⨯+⨯≈(元).3、设随机变量X 的分布函数为00()/40414x F x x x x ≤⎧⎪=<≤⎨⎪>⎩.求()E X ？解：由分布函数知X 的密度函数为1/404()0x f x <≤⎧=⎨⎩其它则4()()24x E X xf x dx dx +∞-∞===⎰⎰.4、设随机变量X 服从几何分布，即1()(1)k p X k p p -==-(1,2,)k = ，其中01p <<是常数.求()E X ？解：1111()(1)(1)k k k k E X kp p pk p +∞+∞--===-=-∑∑由级数2121123(1)k x x kx x -=+++++- (||1)x <，知 211()[1(1)]E X p p p =⨯=--.5、若随机变量X 服从参数为λ的泊松分布，即的泊松分布，即()!kp X k e k λλ-== (0,1,2,)k =求()E X 、2()E X ？解：1()!(1)!kk k k E X k ee ee k k λλλλλλλλλ-+∞+∞---======-∑∑；12201(1)()[]!(1)!!kk kk k k k k E X keee k k k λλλλλλλλ-+∞+∞+∞---===+===-∑∑∑1210[]()(1)!!k kk k e e e e k k λλλλλλλλλλλλ-+∞+∞--===+=+=+-∑∑. 6、某工程队完成某项工程的时间X (单位:月)服从下述分布X 10 11 12 13 p0.40.30.20.1(1) 求该工程队完成此项工程的平均时间；(2) 设该工程队获利50(13)Y X =-(万元).求平均利润？ 解：(1)()100.4110.3120.2130.111E X =⨯+⨯+⨯+⨯=(月)；(2) ()[50(13)]65050()100E Y E X E X =-=-⨯=(万元). 7、若随机变量X 服从区间[,]a b 上的均匀分布，即1()a x b f x b a ⎧≤≤⎪=-⎨⎪⎩其它求()E X 、2()E X ？解：()()2bax a b E X xf x dx dx b a +∞-∞+===-⎰⎰；22222()()3baxa ab b E X x f x dx dx b a +∞-∞++===-⎰⎰. 8、若随机变量X 服从参数为λ的指数分布，即的指数分布，即0()0x ex f x x λλ-⎧>=⎨≤⎩０求()E X 、2()E X ？解：0()()xxE X xf x dx x edxxdeλλλ+∞+∞+∞---∞===-⎰⎰⎰1xxxeedxλλλ+∞+∞--=-+=⎰；2222202()()2xxxE X x f x dxx edxx exedxλλλλλ+∞+∞+∞+∞----∞-∞===-+=⎰⎰⎰.9、离散型随机变量X 的概率分布为X 0 2 6 p3/12 4/12 5/12求()E X 、[ln(2)]E X +？解：34519()0261212126E X =⨯+⨯+⨯=；34513[ln(2)]ln(02)ln(22)ln(62)ln 21212126E X +=+⨯++⨯++⨯=.10、设2~(,)X N μσ，求(||)E X μ-？解：22()21(||)||2x E X x e dx μσμμπσ--+∞-∞-=-⎰令x t μσ-=，由偶函数性质有222022(||)()2t t E X e d μσσππ+∞--==⎰.11、设某商品需求量(10,30)X U ，销售商进货量n 在(10，30)之间，是一个整数.每销售一件商品获利500(元)，若供小于求，每件产品亏损100(元).若供大于求，则从外地调运，每件商品可获利300(元).为使利润期望值不少于9280(元)，进货量最少应为多少?解：按题意利润Y 与X 、n 的关系为500300()1030500100()1030n X n n X Y X n X X n +-≤<≤⎧=⎨--≤<≤⎩则利润平均值为10101()[[500100()][500300()]20n n E Y X n X dx n X n dx =--++-⎰⎰ 27.53505250n n =-++由题意知27.535052509280n n -++≥解得62263n ≤≤，则最少进货量为21.12、某保险公司规定，如果一年内顾客投保事件A 发生，则赔偿顾客a 元.以往资料表明事件A 发生的概率为p .为使公司收益期望值为0.1a ，则应向顾客收取都少保费?解：设应向顾客收取x 元保费，公司的收益为Y 元则Yx x a - p1p -p按题意()(1)()0.1E Y x p x a p a =-+-= 解得0.1x ap a =+.13、设随机变量X 的密度函数为1cos0()220x x f x π⎧≤≤⎪=⎨⎪⎩其它.对X 进行独立重复观测4次，Y 表示观测值大于/3π的次数，求2Y 的数学期望？解：显然~(4,)Y b p ，其中p 是(/3)X π>的概率，故31()cos 0.5322xp p Xdx πππ=>==⎰所以44()0.50.5kkkp Y k C -==⨯ (0,1,2,3,4)k =则有42244()0.50.55k kkk E Y k C -==⨯=∑.14、设随机变量X 、Y 相互独立，且都服从标准正态分布求22Z X Y =+的数学期望？解：由题意知X 、Y 的联合密度函数为2221(,)2x y f x y eπ+-=于是22222221()(,)2x y E Z x y f x y dxdy x y edxdy π++∞+∞+∞+∞--∞-∞-∞-∞=+=+⎰⎰⎰⎰令cos x r θ=、sin y r θ=得222222201()22r r E Z r e drd r e drππθπ+∞+∞--===⎰⎰⎰.15、已知(,)X Y 的分布如下，令max{,}Z X Y =，求()E Z ？YX0 5 10 15 0 0.02 0.06 0.02 0.10 5 0.04 0.15 0.20 0.10 100.010.150.140.01解：由题设可得Z 的分布为Z 0 510 15 p 0.020.25 0.52 0.21()00.0250.25100.52150.219.6E Z =⨯+⨯+⨯+⨯=.16、设(,)X Y 的联合密度函数为21201(,)0yy x f x y ⎧≤≤≤=⎨⎩其它求()E X 、()E Y 、()E XY 、22()E X Y +？解：12004()(,)125xE X xf x y dxdydx xy dy+∞+∞-∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰； 1303()(,)125x E Y yf x y dxdy dx y dy +∞+∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰；；131()(,)122xE XY xyf x y dxdy dx xy dy +∞+∞-∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰； 122222220016()()(,)()15xE XY xy f x y dxdydx xy y dy+∞+∞-∞-∞-∞+=+=+=⎰⎰⎰⎰. 17、设随机变量(,)X Y 的密度函数为1()02,02(,)8x y x y f x y ⎧+≤≤≤≤⎪=⎨⎪⎩其它求()E X ？解：22007()(,)()88xE X xf x y dxdyxy dxdy+∞+∞-∞-∞==+=⎰⎰⎰⎰. 18、甲乙二人相约在12:00~13:00之间会面，设X 、Y 分别表示甲乙到达时间，且相互独立已知X 、Y 的密度函数为2301()0x x f x ⎧<<=⎨⎩其它、201()0y y f y <<⎧=⎨⎩其它求先到达者需要等待时间的数学期望？解：等待时间可以表示为||X Y -，由于X 、Y 的联合密度函数为2601,01(,)0x y x y f x y ⎧<<<<=⎨⎩其它11200(||)||6E X Y x y x ydxdy ⇒-=-⎰⎰112200001()6()|64xyx y x ydydx y xx ydxdy =-+-=⎰⎰⎰⎰.19、设二维随机变量(,)X Y 在曲线2y x =、2y x =+所围区域G 内服从均匀分布，内服从均匀分布，求求数学期望()E X 、()E Y ？解：设(,)X Y 的联合密度函数为(,)(,)0(,)c x y G f x y x y G∈⎧=⎨∉⎩，由密度函数性质解出9/2c =下面分别求出边沿密度函数当12x -≤≤时，有22222()(2)99x X xf x dy x x +==+-⎰，故此 22(2)12()90X x x x f x ⎧+--≤≤⎪=⎨⎪⎩其它 当01y ≤≤时，有24()99y Y y f y dx y--==⎰当14y <≤时，有222()(2)99y Y y f y dx y y --==+-⎰，所以 40192()(2)1490Y y y f y y y y ⎧≤≤⎪⎪⎪=+-<≤⎨⎪⎪⎪⎩其它从而22121()()(2)92XE X xfx dx x x x dx +∞-∞--==+-=⎰⎰； 1401428()()(2)995Y E Y yf y dy y yd y y y dy +∞-∞-∞==++-=⎰⎰⎰. 20、离散型随机变量X 的概率分布为X -2 0 2 p0.40 0.30 0.30求()D X ？解：由题意易知()0.2E X =-、2() 1.8E X =，所以22()()[()] 1.80.04 1.76D X E X E X =-=-=.21、设随机变量X 的分布函数为00()/40414x F x x x x ≤⎧⎪=<≤⎨⎪>⎩.求()D X解：由题意易知X 的密度函数为1/404()0x f x <≤⎧=⎨⎩其它，且()2E X=，则242(2)4()(())()43x D X x E X f x dx dx +∞-∞-=-==⎰⎰. 22、若随机变量X 服从参数为λ的泊松分布，求()D X ？ 解：由题意易知()E X λ=、22()E X λλ=+，故22()()[()]D X E X E X λ=-=.23、设随机变量(,)X Y 的密度函数为1()02,02(,)80x y x y f x y ⎧+≤≤≤≤⎪=⎨⎪⎩其它求()D X ？解：由题意易知7()8E X =，故2222001711()[()](,)()()8636D X x E X f x y dxdy x x y dxdy +∞+∞-∞-∞-∞=-=-+=⎰⎰⎰⎰. 24、设二维随机变量(,)X Y 在曲线2y x =、2y x =+所围区域G 内服从均匀分布，内服从均匀分布，求求方差()D X 、()D Y ？解：由题意易知22(2)12()90X x x x f x ⎧+--≤≤⎪=⎨⎪⎩其它、40192()(2)1490Y yy f y y y y ⎧≤≤⎪⎪=+-<≤⎨⎪⎪⎪⎩其它1()2E X =、8()5E Y =22222127()()(2)910X E X x f x dx x x x dx+∞-∞--==+-=⎰⎰14222214247()()(2)9914Y E Yy f y dyy ydyy y dy +∞-∞-∞==++-=⎰⎰⎰229()()[()]20D X E X E X =-=；22279()()[()]350D YE Y E Y =-=.25、设10只同种元件中由2只是坏的，装配仪器时，从中任取1只，如果是不合格品，则扔掉后重取1只，求取出合格品前取出次品数的方差？只，求取出合格品前取出次品数的方差？解：设X 表示取出合格品前已取出次品的数目，则X0 1 2 p8/10 16/90 2/90故2()9E X =、24()15E X =所以2288()()[()]405D XE X E X =-=.26、设随机变量X 的密度函数为||1()2x f x e -=.求()E X 、()D X ？解：||1()()02x E X xf x dx x e dx+∞+∞--∞-∞===⎰⎰； 222||2011()(())()222x xD XE X E X x f x dx x e dx x e dx +∞+∞+∞---∞-∞=-====⎰⎰⎰.27、设X 为随机变量，证明:对任意常数C ，有2()()D X E X C ≤-，当()C E X =时等号成立.证明：22222()(2)()2()E X C E X CX C E X CE X C -=-+=-+22222()[()]{[()]2())}()[()]E X E X E X CE X C D X E X C =-+-+=+-由于2[()]E X C -非负，从而有2()()D X E X C ≤-，且当()C E X =时2()()D X E X C =-.28、设U 服从(-2，2)上的均匀分布，定义X 、Y 如下1111U X U -<-⎧=⎨>-⎩、1111U Y U -<⎧=⎨>⎩求()D X Y +？解：先求X Y +的分布(2)(1,1)(1,1)(1)1/4p X Y p X Y p U U p U +=-==-=-=<-<=<-= (2)(1,1)(1,1)(1)1/4p X Y p X Y p U U p U +=====≥-≥=≥= (0)1(2)(2)1/2p X Y p X Y p X Y +==-+=-+=-=所以()0E X Y +=，从而2()()2D X Y E X Y +=+=.29、已知()750E X =、2()15D X =.请估计概率(700800)p X <<？ 解：由切比雪夫不等式有2215(700800)(|750|50)10.9150p X p X <<=-<≥-≈.30、设()2E X =-、()1D X =、()2E Y =、()4D Y =、0.5XY ρ=-，利用由切比雪夫不等式估计概率(||6)p X Y +≥的上限？解：因为()0E X Y +=、()()()2(,)3D X Y D X D Y Cov X Y +=++=，所以，所以2()1(||6)(|()()|6)612D X Y p X Y p X YE X Y ++≥=+-+≥≤=. 31、设()4D X =、()9D Y =、0.5XY ρ=，求(23)D X Y -？ 解：(,)()()3XY Cov X Y D X D Y ρ==(23)4()9()2(2,3)16813661D X Y D X D Y Cov X Y -=++-=+-=.32、设(,)X Y 的联合密度函数为21201(,)0yy x f x y ⎧≤≤≤=⎨⎩其它求(,)Cov X Y ？解：由题意易知4()5E X =、3()5E Y =、1()2E XY =，故 1431(,)()()()25550Cov X Y E XY E X E Y ⨯=-=-=⨯. 33、设二维随机变量(,)X Y 在曲线2y x =、2y x =+所围区域G 内服从均匀分布，内服从均匀分布，求求协方差(,)Cov X Y 与相关系数XY ρ？解：由题意易知1()2E X =、8()5E Y =、9()20D X =、279()350D Y =2221225()994x x G E XY xy dxdy xdx ydy +-===⎰⎰⎰⎰所以9(,)()()()20Cov X Y E XY E X E Y =-=； (,)0.751()()XYCov X Y D X D Y ρ=≈.34、设二维随机变量(,)X Y 的联合分布为YX-1 0 1 00.07 0.18 0.15 100.080.320.20求22(,)Cov X Y解：先求2X 、2Y 、22X Y 的分布2(0)0.4p X ==、2(1)0.6p X == 2(0)0.5p Y ==、2(1)0.5p Y == 22(0)0.72p X Y ==、22(1)0.28p X Y ==所以2()0.6E X =、2()0.5E Y =、22()0.28E X Y =，由此得222222(,)()()()0.02Cov X Y E X Y E X E Y =-=-.35、随机变量(,)X Y 的密度函数为201,11(,)0x x y f x y ≤≤-≤≤⎧=⎨⎩其它求()D X Y +？解：当01x <<时，有11()22X x f x d y x -==⎰；当01y <<时，有11()22Y y f y d x y -==⎰，故2()()3E X E Y ==、1()()18D X D Y == 由于(,)()()X Y f x y f x f y ≠，即X 与Y 不独立.所以11015()212xE XY xydxdy -==⎰⎰541(,)()()()12936Cov X Y E XY E X E Y =-=-=- 1()()()2ov(,)18D X Y D X D Y C X Y +=++=.36、将1枚硬币抛n 次，以X 、Y 分别表示正面向上与反面向上的次数，求(,)Cov X Y 、XY ρ解：由于X Y n+=，即Y n X=-，于是1XYρ=-；又因~(,0.5)X b n 、~(,,0.5)Y b n ，所以()()/4D X D Y n ==，故(,)(,)(,)()/4Cov X Y Cov X n X Cov X X D X n =-=-==.37、设X 与Y 独立，且都服从参数为λ的泊松分布，令2U X Y =+、2V X Y =-求U 与V 的相关系数？解：由于()(2)4()()5D U D X Y D X D Y λ=+=+= ()(2)4()()5D V D X Y D X D Y λ=-=+=所以(,)(2,2)Cov U V Cov X Y X Y =+-4()(,2)(2,)()3D X Cov Y X Cov X Y D Y λ=+--=由此得(,)35(),()XYCov X Y D X D Y ρ==. 38、设二维随机变量(,)X Y 的联合密度函数为1||0,01(,)0y x f x y <<<⎧=⎨⎩其它判断X 与Y 之间的相关性与独立性.解：由于12()3x xE X xdydx -==⎰⎰、、10()0x xE Y ydydx -==⎰⎰、10()0xxE XY xydydx -==⎰⎰，则(,)()()()0Cov X Y E X E Y E XY =-=故X 与Y 之间不相关；又因当01x <<时，有()2xXxf x dy x-==⎰，即201()0X x x f x <<⎧=⎨⎩其它同理可以求出110()1010X y y f x y y +-<<⎧⎪=-<<⎨⎪⎩其它由于(,)()()X Y f x y f x f y ≠，故X 与Y 之间不独立.39、设a 为区间(0,1)上一定点，随机变量(0,1)X U ，Y 是X 到a 的距离.问a 为何值时X 与Y 是不相关？解：由题设知()0.5E X =、||Y X a =-，所以11201()||()()2aaE Y x a dx a x dx x a dx a a =-=-+-=-+⎰⎰⎰3101()()()323a a a a E XY x a x dx x x a dx =-+-=-+⎰⎰31(,)3212a aCov X Y =-+令31(,)03212a a Cov X Y =-+=，可得方程2(21)(221)0a a a ---=在(0,1)内解得0.5a =，即0.5a =时，X 与Y 不相关. 40、设计算器进行加法计算时，所有舍入误差相互独立且在(0.5,0.5)-上服从均匀分布.(1) 将1500个数相加，问误差总和的绝对值超过15的概率是多少；(2) 最多可以有几个数相加，其误差总和的绝对值小于10的概率不小于0.90? 解：设第i 个数的舍入误差为i X (1,,)i n = ，故()0i E X =、()1/12i D X = (1,,)i n =记1ni i X X ==∑(1) 由林德伯格－列维中心极限定理有15001150001515000(||15)(||)15001/1215001/12i i x p X p =-⨯-⨯>=>∑151[2()1]0.180215001/12≈-Φ-=；(2) 由林德伯格－列维中心极限定理有1100100.90(||10)(||)2()11/121/121/12ni i x n n p X p n n n =-⨯-⨯≤<=≤≈Φ-∑即10()0.951/12n Φ≥，由于(1.645)0.95Φ=，则101.6451/12n ≥因此443.45n £，再由n 为整数得满足题意的个数为443.41、一批木材中有80%的长度不小于3m ，从中任取100根，求其中至少有30根长度短于3m 的概率？解：以X 表示100根木材中长度短于3m 的数目，则~(100,0.2)X b ，于是()20E X =，()16D X =.由于100n =较大，则由中心极限定理，近似有2~(20,4)X N ，由此有20302010(30)1(30)1()1()0.0062444X p X p X p --≥=-<=-<≈-Φ-=. 42、某商店出售价格分别为1(元)、1.2(元)、1.5(元)的3种蛋糕，种蛋糕，每种蛋糕被购买的概每种蛋糕被购买的概率分别为0.3、0.2、0.5.若某天售出300只蛋糕，(1) 求这天收入为400(元)的概率；(2) 求这天售出价格为1.2(元)蛋糕多于60只的概率？解：(1) 设第i 只蛋糕价格为iX (1,,300)i = .则i X的分布为i X1 1.2 1.5 p0.30.20.5于是可得() 1.29i E X =、2() 1.713iE X =、()0.0489i D X =令3001i i X X ==∑表示总收入，则由林德伯格－列维中心极限定理有300 1.29400300 1.29(400)()1(3.39)0.00033000.04893000.0489X p X p -⨯-⨯≥=>≈-Φ=⨯⨯；(2) 记Y 为300只蛋糕中售价为1.2(元)的蛋糕数目，则~(300,0.2)Y b ，于是()60E Y =、()48D Y =，由中心极限定理，近似有~(60,48)X N ，由此有606060(60)1()1(0)0.54848Y p Y p --≥=-<≈-Φ=.43、进行独立重复试验，每次试验中事件A 发生的概率为0.25.问能以95%的把握保证1000次试验中事件A 发生的频率与概率相差多少?此时A 发生的次数在什么范围内?解：设X 为1000次试验中事件A 发生的次数，则~(1000,0.25)X b ，由二项分布的性质知()250E X =、()187.5D X =，而事件A 发生的频率为/1000X .根据题意，可得如下不等式(|0.25|)0.951000X p ε-≤≥即(|250|1000)0.95p X ε-≤≥，由棣莫弗―拉普拉斯定理有25010001000(||)2()10.95187.5187.5187.5X p εε-≤≈Φ-≥即1000()0.975(1.96)187.5εΦ≥=Φ解得0.026ε³，这表明1000次试验中事件A 发生的频率与概率相差不超过0.026，相应的有1000次试验中事件A 发生的次数在224到276之间.44、某车间有同型号车床150台，在1小时内每台车床约有60%的时间在工作.假定各车床工作相互独立，工作时每台车床要消耗电能15kw.问至少要多少电能，才可以有99.5%的可能性保证此车间正常工作？解：以X 表示同时工作的车床数，则~(150,0.6)X b ，于是()90E X =、()36D X =，由题意知x 应使得下式成立(0)0.995p X x ≤≤≥由中心极限定理，近似有~(90,36)X N ，故有090909090(0)()()(15)0.9956666X x x p X x p ----≤≤=<<≈Φ-Φ-≥ 查标准正态分布表得90 2.586x -≥，即105.28x ≥，取整得106x =.故要保证车间有99.5%的可能性正常工作，需供电能151061590⨯=()kw .B 组1、将n 只球(1n 号)随机的装入n 只盒子(1n 号)，一只盒子装一只球.若一只球装入的盒子与球同号，称为一个配对.记X 为配对数，求()D X ？解：引入随机变量i X (1,)i n = ，1i X =表示第i 号配对，0i X =表示第i 号不配对，则1n X X X =++ ，且1(1)i p X n ==(1,)i n = 即1()i E X n = (1,)i n =于是1()()1n E X E X X =++=因为i X 之间不独立，所以11111()()2(,)nn ni i i i j ii ij D X D X Cov X X -=====+∑∑∑∑下面考虑i j X X 的分布，由于i j X X 的取值只能是0、1，且1(1)(1,1)(1)i j i j p X X p X X n n =====- 所以1()(1)i j E X X n n =-，因此 21()()()()(1)i j i j i j Cov X X E X X E X E X n n =-=- 2211()21(1)nn D X Cnn n -⇒=+=-.2、设随机变量X 的分布函数为()F x ，其数学期望存在，证明()[1()]()E X F x dx F x dx +∞-∞=--⎰⎰.证明：00()()()()E X xf x dxxf x dxxf x dx +∞+∞-∞-∞==-⎰⎰⎰由于00()()()xxf x dxxdy f x dx +∞-∞=-⎰⎰⎰改变积分次序有00()(())()yxf x dxf x dx dyF y dy +∞-∞-∞-∞=-=-⎰⎰⎰⎰同理有()[1()]xf x dx F y dy +∞+∞=-⎰⎰ 0()[1()]()E X F x dxF x dx +∞-∞⇒=--⎰⎰.3、设随机变量X 的分布函数为0111()arcsin 11211x F x x x x π⎧<-⎪⎪=+-≤<⎨≥⎪⎩求()E X ？解：由上一题结论有()[1()]()E X F x dxF x dx +∞-∞=--⎰⎰111111[1arcsin ](arcsin )022x dx x dx ππ--=---+=⎰⎰.4、设连续随机变量X 的密度函数为()f x 若对任意常数c 有()()f c x f c x +=- (0)x >且()E X 存在.证明()E X c =.证明：令x t c =-则有()()()()()()E X xf x dxc t f c t dtcf c t dttf c t dt +∞+∞+∞+∞-∞-∞-∞-∞==++=+++⎰⎰⎰⎰由密度函数性质有()()cf c t dt cf c t dt c +∞+∞-∞-∞+=+=⎰⎰令u t =-，有()()()()tf c t dttf c t dtuf c u duuf c u du +∞+∞-∞-∞+=-=+=-+⎰⎰⎰⎰故()0tf c t dt +∞-∞+=⎰所以()E X c =.5、证明事件A 在一次试验中发生次数的方差不超过0.25.证明：设X 表示事件A 在一次试验中发生的次数，则(1,)X b p ，其中p 是事件A 发生的概率，则()(1)0D X p p =-≥由均值不等式得，当0.5p =时，()D X 有最大值0.25. 6、设随机变量X 服从几何分布，即1()(1)k p X k p p -==-(1,2,)k = ，其中01p <<是常数.求()D X解：1111()(1)(1)k k k k E X kp p p k p +∞+∞--===-=-∑∑由级数2121123(1)k x x kx x -=+++++- (||1)x <，知211()[1(1)]E X p p p =⨯=--又111[(1)](1)()(1)(1)k k k E X Xk k p Xk pk k p +∞+∞-==+=+==+-∑∑将21(1)x -的展开式两端求导得 1321223(1)(1)k x k kx x -=⋅+⋅++-+- 3222[(1)][1(1)]E X X pp p ⇒+==--222()()[()][(1)][()]D X E X E X E X X X E X ⇒=-=+-- 221[(1)]()[()]p E X X E X E X p-=+--=. 7、一只昆虫所生虫卵X 服从参数为λ的泊松分布，而每个虫卵发育成幼虫的概率为p ，且每个虫卵是否发育成幼虫相互独立，求一只昆虫所生幼虫数Y 的期望与方差？解：由题意知()!np X n en λλ-==(0,1,2,)λ= ，而n 个虫卵发育成k ()k n ≤个幼虫的概率为(|)(1)k kn knp Y k X n C p p -===- (0,1,,)k n =由全概率公式，对任意0,1,,k n = 有()()(|)(1)!nkkn kn n k n k p Y k p X n p Y k X n e C p p n λλ+∞+∞--========-∑∑(1)()[(1)]()()!()!!!k n kk kp pn k p p p p e e e e k n k k k λλλλλλλλ-+∞----=-===-∑即Y服从参数为pλ的泊松分布所以()()E Y D Y p λ==.8、设随机变量X 的密度函数()f x 是偶函数，且2(||)E X <+∞，证明X 与2X 不相关，但不独立.证明：因()f x 是偶函数，所以()xf x 、3()x f x 是奇函数，故此3()()0E X E X ==222(,)()()()0Cov X X E X X E X E X ⇒=⋅-=因而，X 与2X 不相关；选取0a >使得()1p X a ≤<，考察如下特定事件概率22(,)()()()p X a X a p a X a p X a p a X a ≤≤=-≤≤>≤-≤≤ 22()()p X a p X a =≤≤即2222(,)()()p X a X a p X a p X a ≤≤≠≤≤ 故X 与2X 不独立.9、设1X 、…、n X 中任意两个的相关系数都是ρ，试证:11n ρ≥--. 证明：因为111110()()2(,)nnni iiiji i i j D X D X Cov X X-====≤=+∑∑∑∑1111()2()()nni i i j i ij D X D X D X ρ-====+∑∑∑11111()[()()]()[1(1)]n ni ni i j i i i j i D X D X D X D X n ρρ-====≤++=+-∑∑∑∑11n ρ⇒≥--.。
第四章 大数定律与中心极限定理4.1设D(x)为退化分布:讨论下列分布函数列地极限是否仍是分布函数？1 1(1){D(x n)}; (2){D(x )}; (3){D(x - 0},其中 n =1,2,…n n解：(1)( 2)不是；(3)是. 4.2设分布函数F n (x)如下定义：x 兰- nl /、 x +nF n (x)=」 ---- 一 n c x 兰 n2n 1 x > n1J问F(x) =lim F n (x)是分布函数吗？n _jpc解：不是•4.3设分布函数列{F n (x)}弱收敛于分布函数 F(x)，且F(x)为连续函数，则 {F n (x)}在(」：,：：)上一致收敛于F(x).证：对任意地；.0,取M 充分大，使有1 —F(x) ：： ；,—x_M;F(x) ：： ；,—x ^-M对上述取定地 M ，因为F(x)在［-M,M ］上一致连续，故可取它地 k 分点：& 二-M :: X2 ：： ：：： X2 ：： X k 二 M ，使有 F(X j .J - F(xJ ：：；,仁 i ：： k ，再令X o - -：：,Xk T =3，则有F(x 「) —F(xJ ：： ；,0G k 1这时存在N ，使得当n • N 时有|F n (X i )-F(X i" ；,0G Ek 1(2)成立，对任意地x •(-：：,：：)，必存在某个i(0 _ i 一 k)，使得(X j ,X j 』，由(2) 知当n •N 时有F n (X)乞 F n (X i1) ：：F(X i1)；D(x)x 0X _0(1)(3)F n (X)一 F n (Xj • F(X)一 ；(4)由( 1), (3), (4)可得F n (x) —F(x)：： F(X i 1)—F(x) , F(X i ) — F(X i) — 2；, F n (x)-F(x) F(X i )-F(x)- ； _F(X i )_F(X i i)_ ； —2；,即有|Fn(x)-F(x)| c 2g 成立，结论得证•4.5设随机变量序列 同时依概率收敛于随机变量 •与，证明这时必有P( = ) =1.4.6设随机变量序列^n -In 1分别依概率收敛于随机变量•与，证明:(1)_nn即；■ n J'成立.(2 )先证明这时必有7—^ 2 .对任给地；0^0取M 足够大8<1 i ，使有^|> MT 〕£ §成立，对取定地M ，存在N ，当n> N 时有 lM 丿 < 2丿即对任意地名>0有P (E 」Mg )=0成立，于是有P G^n)=P |U 吐一H 兰丄卩 <z P 工丄1=02 n从而P 「二)"成立，结论得证.证：对任意地；0有'->-卜 P 乍n 冷？ |T 0,n T 0 2丿l 2丿证：(1)因为仁+口_監』n | |D n |沁A)u2 _P QE n -E 对)兰P Q -耳色上成立这时有I M 丿P fg +q >M 洋卩忤-匕+|2勺>M ) =p 鸥乂 +|2卩M 小為—q <i »P{(l n - I |2 | . M) - (I n - |-1)} < P(| r I ■ M 一 1)P(| n 一 |一1) ：：2、・P(I n - "k J=P(|「|| n |- 0 = P{(| n - || n |- )- (| n #M)}P{(| 卄 || n |-)^ (| n | M)}乞 P(| n - |) P(| n | M)：：3.MP2 n n =(： ■ n )^ n - n >C ■)^-^2'故；n P 「，结论成立.1 1 设随机变量序列©n ― T a ，a 0是一个常数，且：n式0，证明T -------- J —-na从而有P由；「•地任意性知；22,由前述（1）有4.7 不妨设a 0对任意地0 ：：：；：：： a ，当< Z 时有；a =a 2 +a(£ _a)兰a2-a ；,n -a\a-；n.于是有J巴—a[n aTTn -a2-<Pl a 结论成立.兰名+P (^n —a KgH O, n T°o因而丿l a、 x ( 1证：充分性，令 f (x) , x 0，则 f (x)20, x 0，故 f (x)是 x(x -0)1 + X(1 + X)地单调上升函数，因而 L 止（启〉丘j ，于是有1 + E E F n _，| 0 兰 --- E ——t 0,n T 凶1半—匕|对任意地；.0成立，充分性得证.必要性，对任给地名>0，令A =仏：J -匕 > 計，因为©n ―J 匕，故存在 E- 充分大地N 使得当n 一 N 时有P （A ；）：：：；,于是有4.10设随机变量n 按分布收敛于随机变量■，又数列a n > a ，b n > b ，证明a n n ' b n 也按分布收敛于a b.证：先证明a n 按分布收敛于a . ^0时为显然，不妨设a 0（ a ：：： 0时地 修改为显然），若a ， '，a n ， n 地分布函数分别记作F a • •，F ，F an -与 F n •，则F a * X = F £」x，当x 是F a …地连续点时，％是F …地连续点，于是有 a ab5E2RGbCAP⑺ 〔X 、n m F a 缶（X ）二 n m Fn 匕广广 F a©（X ）PP4.9证明随机变量序列 I n ［依概率收敛于随机变量 地充要条件为:住n 」|―；0,n -；::由；地任意性知 E一；0,nr ：:， 结论为真.< P （A ；） ； ：：成立，结论为真.由 4.12 知=(an -a)—；0，再由 4.6(1)知\(a^a) bn—；b ,于是由前述结论及4.11知\a n b^a；-佝-a)「b n按分布收敛于a：b ,结论得证.4.11设随机变量序列｛；｝按分布收敛于随机变量，随机变量序列｛n｝依概率收敛于常数a,证明n按分布收敛于：a.证：记「n地分布函数分别为F(x),F n(x)，贝r - a地分布函数为F(x—a)，设x是F (x 一a)地连续点，则对任给地；• 0 ,存在0，使当0 ：：：；厂时有| F(x - a _ ；) -F(x - a)卜：(1)现任取0 ：：：；1 ：：：；2 ：：：-，使得x-a，；1,x-a - ；2都是F ()地连续点，这时存在N，当n _弘时有I F (x - a * 詁)-F n (x - a * 詁)| ：：>(2)|F(X-a - 二)- F n(X-a - ；2)|：：；(3)对取定地,，存在N2，当n _ N2时有P（I n -a|_ ；1）:：；（4）于是当n Xmax（N「N2）时，由（1），（2），（4）式有P（n n -a） *a）= P｛（n n—a：：x — a）-（|n—a|「1）｝ P｛（n n—a：：x — a）-（|n—a|_；1）｝ MP （n ：：x—a ；1）P（| n —a|—；1）：： F（x — a） 3；⑸又因为P（n ：：X-a- ；2）=P｛[ n n -（n -a）：：X- ；2]「（| nT卜：；2）｝+ P｛（©n £X-am —a^2）｝于是由（1），（3），（4）式有P（n n —a ：：X-a） -P｛[ n n -（n - 司：：X - 叨「（| 厂&卜：；2）｝他（6）-P（n ：：X - a - ；2）一p（| n 一 a |- ；2 - F（X - a） - 3 ；由(5), (6)两式可得|P( n n — a ：：x—a) —F(x—a)|：：3；由；地任意性即知；n按分布收敛于：a ,结论得证.4.12设随机变量序列{ n}按分布收敛于，随机变量序列{ n}依概率收敛于0，证明P'n n >0.证：记',n地分布函数分别为F(x),F n(x)，对任给地；弋，取a 0,b 0足够大，使—a,b是F(x)地连续点且1 —F(b) ：：：；,F(_a)：：：；W因为F n(x) > F(x)，故存在N i，当n 一N i时有1 — F n(b)：：2,F n(—a)：：2P令M =max(a,b)，因为厂0，故存在 2，当n _ N2时有P(l n | 八M而P(| n n | ；) = P{(| n n | ；厂[(—a ^ n 小厂(| n | )]}MP{(| n n | •；) 一[(中空n 小)一(| n | )]} = h 丨2M其中^=0，当n 一max(N「N2)时有P{(| n n | 厂(—a 乞n ：：b)}乞P{^^ n < b)}二P{( n —a) 一( n - b)}二F n(-a) [1-F n(b)]P因而P(「n n | • J = J ：：：5 ；，由；地任意性知；n >0，结论为真•4.13设随机变量；服从柯西分布，其密度函数为P n(x)二n二(1 n2x2)这时有nP( n -x ^ii P( i 一)二[1 —F(x)]n =e 利xv),x ai=i对任意地；• 0，有证：对任意地； ■ 0，有已 庄 n 胆 1P(| n 匡；)r^dx21,n r ：：4.14设｛ n ｝为一列独立同分布随机变量，其密度函数为_P _其中：• 0为常数，令n =max （「I ，…，n ），证明n —；证：对任意地n ，0 ::： n ::： '■为显然，这时有P （ n ：：：nnx 1 xx W.i P( i <x W.i 0=dx =(—)n ,0 ：：： x ：：：： y y P PP( n ：： X)二 0,X 乞 0； P( n ::: X)=1,X _ :对任意地；• 0（ ； ：：： 1），有P(| n - J •；)二 P( n - ；)=(^-)n > 0, nP故n 》-成立，结论得证•4.15设｛ ；｝为一列独立同分布随机变量，其密度函数为x^a P （x ）=」i0x vaP令 n 二 mi n（l ，2「；n ），证明 n 2.证：设i 地分布函数为F （x ），有F(x)■:P故 n 0, n _•:.0 ：： x :::P(| n - a ；) = P( n - a _ ；) =0, n“ ：：P故n 》a 成立，结论得证•4.17设｛ n ｝为一列独立同分布随机变量，都服从(0,1)上地均匀分布，若n1Pn =(［丨；)n，证明n 》C(C 为常数)，并求出C.k 4证：这时｛In n ｝也是独立同分布随机变量序列，且1E n = °ln xdx = -11 nP由辛钦大数定律知｛In n ｝服从大数定理，即有—'T n 11，令f(x)二e x，则n y结论成立.2 n P 证明 一2k k )a.n(n 1) k^2 / ka = a n(n 1)心4J “2門2 —2 kn (n 1)心对任给地；・0，由契贝晓夫不等式有2协1 协1 4Q 2P(| n -a|- ；)2 D n 2 0,n::.n 1P故n 》a ，结论得证.4.19设｛ n ｝为一列独立同分布随机变量，且 D ^-2存在，数学期望为零，证f (x)是直线上地连续函数，由 4.8题知n (II i :—1 i )nnln i P土 —；e J = c4.18设｛ n ｝为一列独立同分布随机变量, 每个随机变量地期望为a ，且方差存在,证：已知E n = a ，记D ^-2，令n2n(n 1)数定律(马尔柯夫大数定律) 证：由契贝晓夫不等式即得.4.26在贝努里试验中，事件 A 出现地概率为p ，令1,若在第n 次及第n+1次实验中A 出现 O 其它证明｛ n ｝服从大数定律.证：｛ n ｝为同分布随机变量序列，且E E 'n= p 2 ,因而D ；二P 2(1- P 2)叮,n P明-Zn k 4证：这时｛ ；｝仍独立同分布，且E SD ； ::，由辛钦大数定律知结论成立.4.21设随机变量序列｛ n ｝按分布收敛于随机变量，又随机变量序列｛ n ｝依概率收敛于常数a(a = 0), n =0，则｛ n 按分布收敛于a.证：由4.7题知丄 -- --- J 0，于是由4.12题有-n (―an*1布收敛于一(见4.10题地证明)，因而由4.11题知a按分布收敛于一，结论成立.a4.22设｛；｝为独立同N(0,1)分布地随机变量序列，证明ni 地分布函数k4弱收敛于N(0,1)分布.证：这时｛ '｝也为独立同分布随机变量序列，且 E 'n=1，由辛钦大数定律知 na i 2—P》1，又n 1服从N(0,1)分布，当然弱收敛于 n i 1N(0,1)分布，由4.21题即知n 按分布收敛于N(0,1)分布，结论得证.plEanqFDPw4.23如果随机变量序列｛ n ｝，当n > -> 0，证明｛ n ｝服从大又当|i-j|_2时，i与j独立，由4.24知｛n｝服从大数定律，结论得证•Q Q4.28设｛n｝为一列独立同分布随机变量，方差存在，又'a n为绝对收敛级数,n 4令n二n - i，则｛a n n｝服从大数定律.i 4证：不妨设E ^0.否则令：「n -E n，并讨论｛n｝即可•记E ：=于，又:: n n i n nc — |a n 卜：：：.因为 7 a i i - 7 a i (V - W aj，故有n 4 i =4 i 4 k =4 k4i 土1 n 1 n . n CT2 n n C%2D(1 a i i)2E｛1 "(二a i)] 牙"(二a i)0,n r ：：n i土n k A i土n 心甘n由4.23知｛a n n｝服从大数定律，结论得证.4.30设｛n｝为一列独立同分布随机变量，共同分布为弹 2 1P( n 2) F ,k=1,2,k 2试问｛n｝是否服从大数定律？答：因为E n存在，由辛钦大数定律知｛n｝服从大数定律.4.31设｛n｝为一列独立同分布随机变量，共同分布为弹 cP(n"莎而,5旳 1其中C=( 2 P)'，问｛n｝是否服从大数定律？k=2 k log k答：因为E n存在，由辛钦大数定律知｛n｝服从大数定律.4.32如果要估计抛掷一枚图钉时尖头朝上地概率，为了有95鸠上地把握保证所观察到地频率与概率P地差小于P10，问至少应该做多少次试验？DXDiTa9E3d 解：令n-(- p)— P|:: P) =P(| V k 1 np10 Jnpq 10 F q 1 一彳 _e 2dx _ 0.95故应取 1 np= 2，即n =400$，但图钉底部重，尖头轻，由直观判断有p_〕，10、q p2因而q<1，故可取 n =400.p4.33 一本书共有一百万个印刷符号，排版时每个符号被排错地概率为 0.0001，校对时每个排版错误被改正地概率为 0.9，求在校对后错误不多于 15个地概 率.RTCrpUDGiT解：令戶‘1第i 个印刷符号被排错且校 对后仍错误 厂：0 其它因为排版与校对是两个独立地工序，因而P = P( j =1) =0.0001 0.1 =10二P( j =0) =q =1 - pn{ i }是独立同分布随机变量序列，E j = p ，令n = ' i ，其中n = 106，由中心im极限定理有p( n 汨5) = P (—匸叩 J 5二np =b)、1Jnpq pnpqv 2其中b '5:1.58，查N (0,1)分布表即可得P( n 汨5) : 0.94，即在校对后错误.10不多于15个地概率.‘1第n 次试验时图钉的尖头朝上其它据题意选取试验次数n 应满足 nz 耳P(|^^ - Pl 2)_ 0.95，因为n 比较大，由中心n10极限定理有n ' iP(ln1 np 10, q_• 1 np 2刁0「24.34在一家保险公司里有10000个人参加保险，每人每年付12元保险费，在一年里一个人死亡地概率为 0.006，死亡时家属可向保险公司领得1000元，问:5PCzVD7HxA（1） 保险公司亏本地概率多大？（2） 保险公司一年地利润不少于 40000元，60000元，80000元地概率各为多大？ 解：保险公司一年地总收入为120000元，这时 （1） 若一年中死亡人数 120，则公司亏本； （2） 若一年中死亡人数＜80，则利润中死亡人数_ 40000元；若一年中死亡人数＜60，则利润中死亡人数＞ 60000元；若一年中死亡人数＜40，则利润中死亡人数_ 80000元； 令¥‘1第i 个人在一年内死亡巴=丿 i0第i 个人在一年内活着n则P （ i =1）=0.006二p ，记n =7爲n=10000已足够大，于是由中心极限定理i 吕 可得欲求事件地概率为 （1）同理可求得 （2）P （ n 岂 80） ： 0.995 （对应的 b 2.59） P （n ^60） ： 0.5 （对应的 b = 0）P^n >120） =1 _P （苹/ J 20_n pJnpq 」pqx 21b —60,——「e 2dx 畑0（其中b 畑P （ n 乞 40） ： 0.005 （对应的b ” -2.59）4.35有一批种子, 其中良种地比例与其中良种占1,从中任取6000粒，问能以0.99地概率保证61相差多少？ jLBHrnAlLg6解：令1第i 粒为良种0第i 粒不是良种则P （〔ni，其中n = 6000，据题意即要求:使满足i An P（|」 1人 n.Z --卜?） 一 0.99.令q =1-p,b ----- ，因为n 很大，由中心极限定理有6n ：npq1 n — np： ) = P(—bm —n — p mb) 6. nipq 由N(0,1)分布表知当b =2.60时即能满足上述不等式，于是知b ___ 1a =-J npq ".25x10,，即能以0.99地概率保证其中良种地比例与相差不超n6过1.25 10巴4.36若某产品地不合格率为0.005，任取10000件，问不合格品不多于70件地 概率等于多少？ 解：令尹_；1第i 件为不合格品 _i ="0 第i 件为合格品贝U p =P( i =1) =0.005，记 q =1_p, “ = J i ，其中 n = 10000，记 b = 70二np ， y J npq由中心极限定理有—x 2叮—np1 bP( n 乞 70) =P(—nb) e 2dx ： 0.998.npq2-即不合格品不多于70件地概率约等于0.998.4.37某螺丝钉厂地不合格品率为0.01，问一盒中应装多少只螺丝钉才能使其中 含有100只合格品地概率不小于0.95 ? XHAQX74J0X 解：令£_ ；1 第i 只是合格品 _i ="0第i 只是不合格品=1) =0.99，记 q=1 —p,b = 100二np,Jn pq应满足P( n :: 100) < 0.05，由中心极限定理有十 S 一 npP( n ：：100) =P(—n ——b)：J npq 寸2兀查N(0,1)分布表可取b =-1.65，由此求得n =103，即在一盒中应装103只螺丝 钉才能使其中含有100只合格品地概率不小于0.95. LDAYtRyKfE4.39用特征函数地方法证明“二项分布收敛于普哇松分布”地普哇松定理.证：设｛ i ｝」』独立同二项分布，即P(|-n- n 21 b _； ---- e 2dx _ 0.99 2 u则 p 二 P( i n二：h ，其中n 尚待确定，它i =12b 丄_e 2 dx 乞0.05P( ' =1) = P n,P( 「=0) =q n =1 一P n,1 S 乞nn(q nP n e")，记n 八i n , n 地特征函数记作：n (t)，因为i 1二- o(-), qn =1 - 一 o(-)，于是有n1 it.二[1 — ■ (e -1)o(—)]n —e ,n r ：：而e ，(eH A)是参数为■地普哇松分布地特征函数，由特征函数地逆极限定理即知定 理成立，证毕.4.40设随机变量I .服从丨---分布，其分布密度为■二 地分布函数弱收敛于N (0,1)分布. Jot证：l 地特征函数为，()=(1-殳厂〉，易知 」地特征函数为t 2故lim _g ：.(t) =e _2，所以相应地分布函数弱收敛于 N (0,1)分布，命题得证.Ct —JpC4.41设｛ ；｝为一列独立同分布随机变量，且 ；服从(-n,n)上地均匀分布，证明 对｛ n ｝成立中心极限定理.in地特征函数为 nP n 》’，故 P nn (t) =4P n" =(1e K o(1))nn nn a, it八仁帀乜)(1n P (x)=丨(：)X~e 「X x 0(, m 0)x _0证：当=时, g,t) =e 八(1-it-i -t r ：ln(1 )=e■因而有ln(1 -+ 0(^^))t 2T -— a T2，.23t1 ito2 2nx , ndx ，于是」2n 3nnk 21B "2；Dk ；§=!8n （n1）（2n1）r对任意地「0,存在N ，使当n-N 时有亍」，因而B.n ，即林德贝尔格条件满足，所以对｛ ；｝成立中心极限定理，结论得证•4.42设｛ ；｝，｛ n ｝皆为独立同分布随机变量序列，且 ｛ n ｝ 与｛ n ｝独立，其中1 1 nE?n =0,DE n =1； PC =±1) = ,n= 1,2,…，证明:s n=〒送 和地分布函数弱2 P n i 二收敛于正态分布N(0,1).证：这时｛ ； n ｝仍是独立同分布随机变量序列，易知有E( n n ) ",D( n n ) = E( n nt = E ；=1分布N(0,1)，结论得证.4.45利用中心极限定理证明： f n k 、 .Z ——b T —,n T k!丿 2证：设｛ n ｝是独立同分布随机变量序列，共同分布为 ■ =1地Poisson 分布，故nE n =D n -1, Bn =、' D k = n ，由林德贝尔格---勒维中心极限定理知kJ证：易知E n3 2故 B n从而当n K N ，LX^Bn Tx 2dF k (x) = 0，若 k <n ，由此知lim 12"B ； k4n送爲/2dF k (x )=0由林德贝尔格---勒维中心极限定理知:S n\ i 地分布函数弱收敛于正态广nZ (J -EL)k-1B nn由Poisson 分布地可加性知；服从参数为n 地Poisson 分布，因而k 4nn」n *n nP(v k ::: n) ■ —e 』，但 一e J — 0 (n —;)，所以 k 4 k ^o k! n!成立，结论得证版权申明本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理 .版权为个人所有This articlein eludes someparts, in cludi ng text, pictures,and desig n. 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概率论与数理统计 第四章 随机变量的数字特征练习题与答案详解（答案在最后）1.假定每个人生日在各个月份的机会是相同的，求三个人中生日在第一季度的人数的平均．2.100个产品中有5个次品，任取10个，求次品个数的数学期望与方差．3.设随机变量X 的概率密度为)(,e 21)(∞<<-∞=-x x p x试求数学期望EX 及方差DX .4.已知随机变量X 的分布函数为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧>≤<≤=，，，，，，4140400)(x x x x x F 试求X 的数学期望EX 方差DX .5.对圆的直径作近似测量，设其值均匀地分布在[]b a ,内，求圆面积的数学期望．6.设随机变量X 概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤≤=其它，，，，020cos )(πx x x f X试求随机变量DY X Y 的方差2=.7.设随机变量ξ只取非负整数值，其概率为{}0)1(1>+==+a a a k P k k，ξ是常数， 试求ξE 及ξD .8.设独立试验序列中，首次成功所需要的次数ξ服从的分布列为：其中q =9.若事件A 在第i 次试验中出现的概率为，i p 设μ是事件A 在起初n 次独立试验中的出现次数，试求μE 及μD .10.随机变量n ξξξ,,,21 独立，并服从同一分布，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 n 11ξξ的数学期望与方差．11.设μ是事件A 在n 次独立试验中的出现次数，在每次试验中,)(p A P =再设随机变量η视μ取偶数或奇数而取数值0及1，试求ηE 及ηD .12.设随机变数ξ之概率分布如下：求: (1) ； ]]1[2[2+ξE (2) ])[(2ξξE E -.13.随机变量，)(~x f X⎪⎩⎪⎨⎧<<-≤≤=其它，，，，，，021210)(x x x x x f试计算n EX n (为正整数)．14.随机变量aX Y p n B X e ),,(~=，求随机变量Y 的期望和方差. 15.某种产品每件表面上的疵点数服从泊松分布，平均每件上有8.0个疵点．规定疵点数不超过1个为一等品，价值10元，疵点数大于1不多于4为二等品，价值为8元，4个以上者为废品，求：)1( 产品的废品率；)2( 产品的平均价值．16.一个靶面由五个同心圆组成，半径分别为25,20,15,10,5厘米，假定射击时弹着点的位置为Z Y Z ，),(为弹着点到靶心的距离，且),(Y Z 服从二维正态分布，其密度为200222001),(y x ey x f +-=π，现规定弹着点落入最小的圆域为5分，落入其他各圆域（从小到大）的得分依次为4分，3分，2分，1分，求：)1( 一次射击的平均得分；)2( 弹着点到靶心的平均距离．17.若ξ的密度函数是偶函数，且∞<2ξE ，试证ξ与ξ不相关，但它们不相互独立．18.若ξ与η都是只能取两个值的随机变量，试证如果它们不相关，则独立．答案详解1．每个生日在第一季度的概率是41=p ．设X 表示三个人中生日在第一季度的人数，则X 服从二项分布，，⎪⎭⎫⎝⎛B 413从而X 的平均为43413)(=⨯=X E2．5.0=EX ，11045=DX3．x -e 21为偶函数，⋅x x-e 21为奇函数，所以，由积分性质知0d e 21=⋅=-∞∞-⎰x x EX x（奇函数在对称区间上的积分值为零）=DX x x P X E x X d )()]([2⎰∞∞--=⨯=-∞∞-⎰x x xd e 212x x x d e 02-∞⎰)(d )(202x x x x --∞-=-=⎰ x x x d e 200⎰∞-+∞2d e 20==⎰∞-x x x 4．342==DX EX ，5．设圆的直径为随机变量X ，圆的面积为随机变量，Y 则24)(X X f Y π==，随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-=其它，，，，01)(b x a ab x p X ， 于是)(12112 d 14d )()())(()(2232b ab a a b x ab x ab x x x p x f X f E Y E b aX ++=⋅-⋅=-⋅===⎰⎰∞∞-πππ6．2220π-=DY7．⎥⎦⎤⎢⎣⎡++=+⋅=∑∑∞=∞=+101)1(11)1(k k k k k a a k a a a k E ξ， 令，且，则10)1(<<=+p p a a ，211)1()1()(p p p p p p p kp k k kk -='-='=∑∑∞=∞= 故a aa a aaE =+-+⋅+=2)11(111ξ．采用同样的方法并利用a E =ξ得⎥⎦⎤⎢⎣⎡++=∑∞=k k a a k a E )1(11122ξ[]k k p k k a ∑∞=+-+=11)1(11 ∑∑∞=∞=-+++=11)1(1111k k k k p k k a kp a ，2322122)1(21)1(1)(1a a p a p a p p a p a p a p a k k +=-⋅++="⎥⎦⎤⎢⎣⎡-++=''++=∑∞=故)1()2()(2222a a a a a D +=-+=E -E =ξξξ 8．21pqD pE ==ξξ，9．设,21n μμμμ+++= 其中⎩⎨⎧=出现次试验若第出现次试验若第A i A i i ,0,1μ，则∑∑===E =ni i ni i p E 11μμ，由试验独立得诸i μ相互独立，从而知=μD )1(11i ni i ni i p p D -=∑∑==μ10．nD E 2,σξμξ== 11．事件A 出现奇数次的概率记为b ，出现偶数次的概率记为a ，则．，++=++=---3331122200n n n n n n n n q p C pq C b q p C q p C a 利用，，n n p q b a q p b a )(1)(-=-=+=+可解得事件A 出现奇数次的概率为 n n p p q b )21(2121])(1[21--=--=，顺便得到，事件A 出现偶数次的概率为n p a )21(2121-+=．η服从两点分布，由此得，{}{}===出现奇数次事件A P P 1ηn p )21(2121--， {}{}===出现偶数次事件A P P 0ηn p )21(2121-+， 所以，=ηE n p )21(2121--，=ηD ][)21(2121[n p --])21(2121n p -+n p 2)21(4141--=．12．(1) 117； (2) 46513．x x f x EX n n d )(⎰∞∞-=x x x x x x n n d )2(d 2110-⋅+⋅=⎰⎰12)212(012212+-+⋅++=+++n x n x n x n n n)21122212(2122+++-+-+++=++n n n n n n n )2)(1(222++-=+n n n 14．n a n a n a p q p q DY p q EY 22)e ()e ()e (+-+=+=， 15．(1) 0.0014； (2) 9.616．(1) 007.3； (2) π2517．设)(x f 是ξ的密度函数，则)()(x f x f =-，由)(x xf 是奇函数可得，0=ξE 从而0=ξξE E ．又由于)(x f x x 是奇函数及,2∞<ξE 得ξξξξE E x x f x x E ===⎰∞∞-0d )(，故ξ与ξ不相关．由于ξ的密度函数是偶函数，故可选0>c 使得当{}10<<P <c ξ时，也有{}10<<P <c ξ，从而可得 {}{}{}{}c c P c P c P c P <<=<≠<<ξξξξξ,，其中等式成立是由于{}{}c c <⊂<ξξ，由此得不独立与ξξ．18．设⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛2,2,1, , 1q p d c p b a q ：，：ηξ．作两个随机变量 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=**2211,0, ,0, q p d c d q p b a b ：，：ηηξξ， 由ξ与η不相关即ηξξηE E E ⋅=得)(bd d b E E +--=**ξηξηηξbd dE bE E E +--=ξηηξ**=--=ηξηξE E d E b E ))((，而，，，}{)(}{)(} {))((d c P d c b a P b a E E d c b a P d c b a E -=-⋅-=-=-=-=--=********ηξηξηξηξ由上两式值相等，再由0))((≠--d c b a 得，，}{}{}{d c P b a P d c b a P -=-==-=-=****ηξηξ 即}{}{}{c P a P c a P =⋅====ηξηξ，． 同理可证}{}{}{d P a P d a P =⋅====ηξηξ，， }{}{}{c P b P c b P =⋅====ηξηξ，， }{}{}{d P b P d b P =⋅====ηξηξ，，从而ξ与η独立．。
第四章 正态分布１、解：(0,1)ZN（1）{ 1.24}(1.24)0.8925P Z ∴≤=Φ={1.24 2.37}(2.37)(1.24)0.99110.89250.0986P Z <≤=Φ-Φ==-= {2.37 1.24}( 1.24)( 2.37)(1.24)(2.37)0.89250.99110.0986P Z -<≤-=Φ--Φ-=-Φ+Φ=-+=（2）{}0.9147()0.9147 1.37{}0.05261()0.0526()0.9474 1.62P Z a a a P Z b b b b ≤=∴Φ==≥=-Φ=Φ==，，得，，，得2、解：(3,16)XN8343{48}()()(1.25)(0.25)0.89440.59870.295744P X --∴<≤=Φ-Φ=Φ-Φ=-= 5303{05}()()(0.5)(0.75)44(0.5)1(0.75)0.691510.77340.4649P X --<≤=Φ-Φ=Φ-Φ-=Φ-+Φ=-+= 31(25,36){25}0.95442(3,4){}0.95X N C P X C X N C P X C -≤=>≥、（）设，试确定，使；（）设，试确定，使解：（1）(25,36){25}0.9544X N P X C -≤=，{2525}0.9544P C X C ∴-≤≤+=25252525()()0.954466()()2()10.9544666()0.9772,21266C C C C CC CC +---Φ-Φ=-Φ-Φ=Φ-=Φ=∴==即， （2）(3,4){}0.95XN P X C >≥，331()0.95()0.952231.6450.292C CCC ---Φ≥Φ≥-≥≤-即，，4、解：（1）2(3315,575)XN4390.2533152584.753315{2584.754390.25}()()575575(1.87)( 1.27)(1.87)1(1.27)0.969310.89800.8673P X --∴≤≤=Φ-Φ=Φ-Φ-=Φ-+Φ=-+= （2）27193315{2719}()( 1.04)1(1.04)10.85080.1492575P X -≤=Φ=Φ-=-Φ=-=(25,0.1492)YB ∴4440{4}(0.1492)(10.1492)0.6664ii i i P Y C -=∴≤=-=∑5、解：(6.4,2.3)X N{}{}1()81(1.055)10.85540.14462.3(85}0.17615 6.451(0.923)(0.923)0.82121()2.3P X P X X P X -Φ>-Φ-∴>>======->-Φ-Φ-Φ6、解：（1）2(11.9,(0.2))XN12.311.911.711.9{11.712.3}()()(2)(1)(2)1(1)0.20.20.977210.84130.8185P X --∴<<=Φ-Φ=Φ-Φ-=Φ-+Φ=-+= 设A ={两只电阻器的电阻值都在欧和欧之间} 则2()(0.8185)0.6699P A ==（2）设X , Y 分别是两只电阻器的电阻值，则22(11.9,(0.2))(11.9,(0.2))X N Y N ，，且X , Y 相互独立[]22212.411.9{(12.4)(12.4)}1{12.4}{12.4)}1()0.21(2.5)1(0.9938)0.0124P X Y P X P Y -⎡⎤∴>>=-≤⋅≤=-Φ⎢⎥⎣⎦=-Φ=-=7、一工厂生产的某种元件的寿命X （以小时计）服从均值160μ=，均方差为的正态分布，若要求{120200}0.80P X <<≥，允许最大为多少解：因为2(160,)XN σ由2001601201600.80{120200}()()P X σσ--≤<<=Φ-Φ从而 40402()10.80()0.9σσΦ-≥Φ≥，即，查表得401.282σ≥，故σ≤8、解：（1）2(90,(0.5))XN8990{89}()(2)1(2)10.97720.02280.5P X -∴<=Φ=Φ-=-Φ=-= （2）设2(,(0.5))X N d由808080{80}0.991()0.99()0.99 2.330.50.50.5d d d P X ---≥≥∴-Φ≥Φ≥≥，，，即 从而d ≥ 9、解：22~(150,3),~(100,4)X Y X N Y N 与相互独立，且则（1）2221~(150(100,3)4)(250,5)W X Y N N =+++=()222222~2150100,(2)314(200,52)W X Y N N =+-⨯+-⨯+⨯=-22325~(125,)(125,(2.5))22X Y W N N +== （2）242.6250{242.6}()( 1.48)1(1.48)10.93060.06945P X Y -+<=Φ=Φ-=-Φ=-= 12551255125522212551251255125()1()(2)1(2)2.5 2.522(2)220.97720.0456X Y X Y X Y P P P ⎧+⎫++⎧⎫⎧⎫->=<-+>+⎨⎬⎨⎬⎨⎬⎩⎭⎩⎭⎩⎭--+-=Φ+-Φ=Φ-+-Φ=-Φ=-⨯=10、解：（1）22~(10,(0.2)),~(10.5,(0.2))X N Y N X Y ，且与相互独立22~(0.5,2(0.2))(0.5,(0.282))X Y N N ∴--⨯=-0(0.5){0}()(1.77)0.96160.282P X Y ---<=Φ=Φ=（2）22~(10,(0.2)),~(10.5,)X N Y N X Y σ设，且与相互独立222~(0.5,2(0.2))(0.5,(0.2))X Y N N σ∴--⨯=-+0.90{0}P X Y ≤-<=Φ=Φ由1.28≥，故σ≤11、设某地区女子的身高（以m 计）2(1.63,(0.025))WN ，男子身高（以m 计）2(1.73,(0.05))MN ，设各人身高相互独立。
