李贤平 第2版《概率论基础》第五章答案
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第一章 随机事件及其概率一、选择题:1.设A 、B 、C 是三个事件,与事件A 互斥的事件是: ( )A .AB AC + B .()A B C +C .ABCD .A B C ++2.设B A ⊂ 则 ( )A .()P AB I =1-P (A ) B .()()()P B A P B A -=-C . P(B|A) = P(B)D .(|)()P A B P A =3.设A 、B 是两个事件,P (A )> 0,P (B )> 0,当下面的条件( )成立时,A 与B 一定独立A .()()()P AB P A P B =I B .P (A|B )=0C .P (A|B )= P (B )D .P (A|B )= ()P A4.设P (A )= a ,P (B )= b, P (A+B )= c, 则 ()P AB 为: ( )A .a-bB .c-bC .a(1-b)D .b-a5.设事件A 与B 的概率大于零,且A 与B 为对立事件,则不成立的是 ( )A .A 与B 互不相容 B .A 与B 相互独立C .A 与B 互不独立D .A 与B 互不相容6.设A 与B 为两个事件,P (A )≠P (B )> 0,且A B ⊃,则一定成立的关系式是( )A .P (A|B )=1 B .P(B|A)=1C .(|A)1p B =D .(A|)1p B =7.设A 、B 为任意两个事件,则下列关系式成立的是 ( )A .()AB B A -=U B .()A B B A -⊃UC .()A B B A -⊂UD .()A B B A -=U8.设事件A 与B 互不相容,则有 ( )A .P (AB )=p (A )P (B ) B .P (AB )=0C .A 与B 互不相容D .A+B 是必然事件9.设事件A 与B 独立,则有 ( )A .P (AB )=p (A )P (B ) B .P (A+B )=P (A )+P (B )C .P (AB )=0D .P (A+B )=110.对任意两事件A 与B ,一定成立的等式是 ( )A .P (AB )=p (A )P (B ) B .P (A+B )=P (A )+P (B )C .P (A|B )=P (A )D .P (AB )=P (A )P (B|A )11.若A 、B 是两个任意事件,且P (AB )=0,则 ( )A .A 与B 互斥 B .AB 是不可能事件C .P (A )=0或P (B )=0D .AB 未必是不可能事件12.若事件A 、B 满足A B ⊂,则 ( )A .A 与B 同时发生 B .A 发生时则B 必发生C .B 发生时则A 必发生D .A 不发生则B 总不发生13.设A 、B 为任意两个事件,则P (A-B )等于 ( )A . ()()PB P AB - B .()()()P A P B P AB -+C .()()P A P AB -D .()()()P A P B P AB --14.设A 、B 、C 为三事件,则AB BC AC U U 表示 ( )A .A 、B 、C 至少发生一个 B .A 、B 、C 至少发生两个C .A 、B 、C 至多发生两个D .A 、B 、C 至多发生一个15.设0 < P (A) < 1. 0 < P (B) < 1. P(|B)+P(A B A )=1. 则下列各式正确的是( )A .A 与B 互不相容 B .A 与B 相互独立C .A 与B 相互对立D .A 与B 互不独立16.设随机实际A 、B 、C 两两互斥,且P (A )=,P (B )=,P (C )=,则P A B C -=U ()( ).A .B .C .D .17掷两枚均匀硬币,出现一正一反的概率为 ( )A .1/2B .1/3C .1/4D .3/418.一种零件的加工由两道工序组成,第一道工序的废品率为 1p ,第二道工序的废品率为2p ,则该零件加工的成品率为 ( )A .121p p --B .121p p -C .12121p p p p --+D .122p p --19.每次试验的成功率为)10(<<p p ,则在3次重复试验中至少失败一次概率为( )。
概率论与数理统计第五章课后习题及参考答案1.用切比雪夫不等式估计下列各题的概率.(1)废品率为03.0,1000个产品中废品多于20个且少于40个的概率;(2)200个新生儿中,男孩多于80个而少于120个的概率(假设男孩和女孩的概率均为5.0).解:(1)设X 为1000个产品中废品的个数,则X ~)1000,03.0(B ,有30)(=X E ,1.29)(=X D ,由切比雪夫不等式,得)3040303020()4020(-<-<-=<<X P X P )103010(<-<-=X P )1030(<-=X P 709.0101.2912=-≥.(2)设X 为200个新生儿中男孩的个数,则X ~)200,5.0(B ,有100)(=X E ,50)(=X D ,由切比雪夫不等式,得)10012010010080()12080(-<-<-=<<X P X P )2010020(<-<-=X P )20100(<-=X P 87205012=-≥.2.一颗骰子连续掷4次,点数总和记为X ,估计)1810(<<X P .解:设i X 为该骰子掷第i 次出现的点数,则61)(==k X P i ,6,,2,1 =i ,6,,2,1 =k .27)654321(61)(=+++++=i X E ,691)654321(61)(2222222=+++++=i X E ,35)]([)()(22=-=i i i X E X E X D ,4,3,2,1=i .因为4321X X X X X +++=,且1X ,2X ,3X ,4X 相互独立,故有14)(=X E ,335)(=X D .由切比雪夫不等式,得)1418141410()1810(-<-<-=<<X P X P )4144(<-<-=X P )414(<-=X P 271.0433512=-≥.3.袋装茶叶用及其装袋,每袋的净重为随机变量,其期望值为100g ,标准差为10g ,一大盒内装200袋,求一盒茶叶净重大于5.20kg 的概率.解:设i X 为一袋袋装茶叶的净重,X 为一盒茶叶的净重,由题可知∑==2001i i X X ,100)(=i X E ,100)(=i X D ,200,,2,1 =i .因为1X ,2X ,…,200X 相互独立,则20000)()(2001==∑=i i X E X E ,20000)()(2001==∑=i i X D X D .)()(20500)()(()20500(2001X D X E X D X E X P X P i i ->-=>∑=)1020020000205001020020000(⋅->⋅-=X P )2251020020000(>⋅-=X P 由独立同分布的中心极限定理,1020020000⋅-X 近似地服从)1,0(N ,于是0002.0)5.3(1)2251020020000(=Φ-≈>⋅-X P .4.有一批建筑用木桩,其80%的长度不小于3m .现从这批木桩中随机取出100根,试问其中至少有30根短于3m 的概率是多少?解:设X 为100根木桩中短于3m 的根数,则由题可知X ~)2.0,100(B ,有20)(=X E ,16)(=X D ,由棣莫弗—拉普拉斯定理,得)30(1)30(<-=≥X P X P )42030(1)()((1-Φ-=-Φ-=X D X E X 0062.0)5.2(1=Φ-=.5.某种电器元件的寿命服从均值为100h 的指数分布.现随机选取16只,设它们的寿命是相互独立的.求这16只元件寿命总和大于1920h 的概率.解:设i X 为第i 只电器元件的寿命,由题可知i X ~)01.0(E ,16,,2,1 =i ,且1X ,2X ,…,16X 相互独立,则100)(=i X E ,10000)(=i X D .记∑==161i i X X ,则1600)()(161==∑=i i X E X E ,160000)()(161==∑=i i X D X D .))()(1920)()(()1920(X D X E X D X E X P X P ->-=>)400160019204001600(->-=X P )8.04001600(>-=X P ,由独立同分布的中心极限定理,1600-X 近似地服从)1,0(N ,于是2119.0)8.0(1)8.04001600(=Φ-=>-X P .6.在数值计算中中,每个数值都取小数点后四位,第五位四舍五入(即可以认为计算误差在区间]105,105[55--⨯⨯-上服从均匀分布),现有1200个数相加,求产生的误差综合的绝对值小于03.0的概率.解:设i X 为每个数值的误差,则i X ~)105,105(55--⨯⨯-U ,有0)(=i X E ,1210)(8-=i X D ,1200,,2,1 =i .从而0)()(12001==∑=i i X E X E ,61200110)()(-===∑i i X D X D .由独立同分布的中心极限定理,X 近似地服从)10,0(6-N ,于是)03.0(<X P ))()(03.0)()((X D X E X D X E X P -≤-=12101200003.0121012000(44--⋅-≤⋅-=X P 9974.01)3(2=-Φ=.7.某药厂断言,该厂生产的某药品对医治一种疑难的血液病治愈率为8.0.医院检验员任取100个服用此药的病人,如果其中多于75个治愈,就接受这一断言,否则就拒绝这一断言.(1)若实际上此药对这种病的治愈率是8.0,问接受这一断言的概率是多少?(2)若实际上此药对这种病的治愈率是7.0,问接受这一断言的概率是多少?解:设X 为100个服用此药的病人中治愈的个数,(1)由题可知X ~)8.0,100(B ,则80)(=X E ,16)(=X D ,由棣莫弗—拉普拉斯定理,得)75(1)75(≤-=>X P X P 48075(1))()((1-Φ-=-Φ-=X D X E X 8944.0)25.1(=Φ=.(2)由题可知X ~)7.0,100(B ,则70)(=X E ,21)(=X D ,由棣莫弗—拉普拉斯定理,得)75(1)75(≤-=>X P X P 217075(1)()((1-Φ-=-Φ-=X D X E X 1379.0)09.1(1=Φ-=.8.一射手在一次射击中,所得环数的分布律如下表:X678910P 05.005.01.03.05.0求:(1)在100次射击中环数介于900环与930环之间的概率是多少?(2)超过950环的概率是多少?解:设X 为100次射击中所得的环数,i X 为第i 次射击的环数,则∑==1001i i X X ,15.9)(=i X E ,95.84)(2=i X E ,2275.1)]([)()(22=-=i i i X E X E X D ,100,,2,1 =i .由1X ,2X ,…,100X 相互独立,得915)()(1001==∑=i i X E X E ,75.122)()(1001==∑=i i X D X D .由独立同分布的中心极限定理,75.122915-X 近似地服从)1,0(N ,于是(1))930900(≤≤X P ))()(930)()()()(900(X D X E X D X E X X D X E P -≤-≤-=75.12291593075.12291575.122915900(-≤-≤-=X P )75.1221575.122915(≤-=X P 823.01)35.1(2=-Φ≈.(2))950(>X P ))()(950)()((X D X E X D X E X P ->-=75.122915950)()((->-=X D X E X P 001.0)1.3(1=Φ-≈.9.设有30个电子元件1A ,2A ,…,30A ,其寿命分别为1X ,2X ,…,30X ,且且都服从参数为1.0=λ的指数分布,它们的使用情况是当i A 损坏后,立即使用1+i A (29,,2,1 =i ).求元件使用总时间T 不小于350h 的概率.解:由题可知i X ~)1.0(E ,30,,2,1 =i ,则10)(=i X E ,100)(=i X D .记∑==301i i X T ,由1X ,2X ,…,30X 相互独立,得300)()(301==∑=i i X E T E ,3000)()(301==∑=i i X D T D .))()(350)()(()350(T D T E T D T E T P T P ->-=>30103003503010300(⋅->⋅-=T P )91.03010300(>⋅-≈T P ,由独立同分布的中心极限定理,3010300⋅-T 近似地服从)1,0(N ,于是1814.0)91.0(1)91.03010300(=Φ-=>⋅-T P .10.大学英语四级考试,设有85道选择题,每题4个选择答案,只有一个正确.若需要通过考试,必须答对51道以上.试问某学生靠运气能通过四级考试的概率有多大?解:设X 为该学生答对的题数,由题可知X ~41,85(B ,则25.21)(=X E ,9375.15)(=i X D ,85,,2,1 =i .由棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理,近似地有9375.1525.21-X ~)1,0(N ,得)8551(≤≤X P ))()(85)()()()(51(X D X E X D X E X X D X E P -≤-≤-=)9375.1525.21859375.1525.219375.1525.2151(-≤-≤-=X P 0)45.7()97.15(=Φ-Φ=.即学生靠运气能通过四级考试的概率为0.。
第5章 极限定理1、ξ为非负随机变量,若(0)a Ee a ξ<∞>,则对任意x o >,{}ax a P x e Ee ξξ-≥≤。
2、若()0h x ≥,ξ为随机变量,且()Eh ξ<∞,则关于任何0c >,1{()}()P h c c Eh ξξ-≥≤。
4、{}k ξ各以12概率取值s k 和sk -,当s 为何值时,大数定律可用于随机变量序列1,,,n ξξ的算术平均值?6、验证概率分布如下给定的独立随机变量序列是否满足马尔可夫条件:(1)1{2}2kk P X =±=; (2)(21)2{2}2,{0}12k k k k k P X P X -+-=±===-;(3)11221{2},{0}12kk k P X k P X k --=±===-。
7、若k ξ具有有限方差,服从同一分布,但各k 间,k ξ和1k ξ+有相关,而1,(||2)k k l ξξ-≥是独立的,证明这时对{}k ξ大数定律成立。
8、已知随机变量序列12,,ξξ的方差有界,n D c ξ≤,并且当||i j -→∞时,相关系数0ij r →,证明对{}k ξ成立大数定律。
9、对随机变量序列{}i ξ,若记11()n n nηξξ=++,11()n n a E E nξξ=++,则{}i ξ服从大数定律的充要条件是22()lim 01()n n n n n a E a ηη→∞⎧⎫-=⎨⎬+-⎩⎭。
10、用斯特灵公式证明:当,,n m n m →∞→∞-→∞,而0mn→时, 22211~2nmn n e n m n π-⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪-⎝⎭⎝⎭。
12、某计算机系统有120个终端,每个终端有5%时间在使用,若各个终端使用与否是相互独立的,试求有10个或更多终端在使用的概率。
13、求证,在x o >时有不等式222111222211t x x x x e e dt ex x-∞--≤≤+⎰。
第一章 随机事件及其概率一、选择题:1.设A 、B 、C 是三个事件,与事件A 互斥的事件是: ( )A .AB AC + B .()A B C +C .ABCD .A B C ++2.设B A ⊂ 则 ( )A .()P AB I =1-P (A ) B .()()()P B A P B A -=-C . P(B|A) = P(B)D .(|)()P A B P A =3.设A 、B 是两个事件,P (A )> 0,P (B )> 0,当下面的条件( )成立时,A 与B 一定独立A .()()()P AB P A P B =I B .P (A|B )=0C .P (A|B )= P (B )D .P (A|B )= ()P A4.设P (A )= a ,P (B )= b, P (A+B )= c, 则 ()P AB 为: ( )A .a-bB .c-bC .a(1-b)D .b-a5.设事件A 与B 的概率大于零,且A 与B 为对立事件,则不成立的是 ( )A .A 与B 互不相容 B .A 与B 相互独立C .A 与B 互不独立D .A 与B 互不相容6.设A 与B 为两个事件,P (A )≠P (B )> 0,且A B ⊃,则一定成立的关系式是( )A .P (A|B )=1 B .P(B|A)=1C .(|A)1p B =D .(A|)1p B =7.设A 、B 为任意两个事件,则下列关系式成立的是 ( )A .()AB B A -=U B .()A B B A -⊃UC .()A B B A -⊂UD .()A B B A -=U8.设事件A 与B 互不相容,则有 ( )A .P (AB )=p (A )P (B ) B .P (AB )=0C .A 与B 互不相容D .A+B 是必然事件9.设事件A 与B 独立,则有 ( )A .P (AB )=p (A )P (B ) B .P (A+B )=P (A )+P (B )C .P (AB )=0D .P (A+B )=110.对任意两事件A 与B ,一定成立的等式是 ( )A .P (AB )=p (A )P (B ) B .P (A+B )=P (A )+P (B )C .P (A|B )=P (A )D .P (AB )=P (A )P (B|A )11.若A 、B 是两个任意事件,且P (AB )=0,则 ( )A .A 与B 互斥 B .AB 是不可能事件C .P (A )=0或P (B )=0D .AB 未必是不可能事件12.若事件A 、B 满足A B ⊂,则 ( )A .A 与B 同时发生 B .A 发生时则B 必发生C .B 发生时则A 必发生D .A 不发生则B 总不发生13.设A 、B 为任意两个事件,则P (A-B )等于 ( )A . ()()PB P AB - B .()()()P A P B P AB -+C .()()P A P AB -D .()()()P A P B P AB --14.设A 、B 、C 为三事件,则AB BC AC U U 表示 ( )A .A 、B 、C 至少发生一个 B .A 、B 、C 至少发生两个C .A 、B 、C 至多发生两个D .A 、B 、C 至多发生一个15.设0 < P (A) < 1. 0 < P (B) < 1. P(|B)+P(A B A )=1. 则下列各式正确的是( )A .A 与B 互不相容 B .A 与B 相互独立C .A 与B 相互对立D .A 与B 互不独立16.设随机实际A 、B 、C 两两互斥,且P (A )=,P (B )=,P (C )=,则P A B C -=U ()( ).A .B .C .D .17掷两枚均匀硬币,出现一正一反的概率为 ( )A .1/2B .1/3C .1/4D .3/418.一种零件的加工由两道工序组成,第一道工序的废品率为 1p ,第二道工序的废品率为2p ,则该零件加工的成品率为 ( )A .121p p --B .121p p -C .12121p p p p --+D .122p p --19.每次试验的成功率为)10(<<p p ,则在3次重复试验中至少失败一次概率为( )。
何书元概率引论答案何书元概率引论答案【篇一:课程名称:概率论计划学时45】=txt>上课时间:周二3-4节;周四(单周) 1-2节地点:文史201 任课教师:任艳霞(教授)办公室:理科1号楼1381email:基本目的:1、对随机现象有充分的感性认识和比较准确的理解。
2、联系实际问题,初步掌握处理不确定性事件的理论和方法。
教材: 何书元,《概率论》, 北京大学出版社2006年参考书1、汪仁官,《概率论引论》,北京大学出版社19942、李贤平,《概率论基础》(第二版),高等教育出版社,19973、钱敏平、叶俊,《随机数学》,高等教育出版社,20044、sheldon ross, a first course in probability (7thedition)教学安排:第一章古典概型与概率空间(10学时)1) 随机事件及古典概型(1.1-1.2节)(2学时)2) 几何概型、概率空间与概率的性质(1.3-1.5节)(2学时)3) 条件概率和乘法公式(1.6节)(2学时)4) 独立性、全概率公式、bayes公式(1.7-1.8节)(3学时)5) 概率模型举例与概率空间续(1.8-1.9节)(1学时)第二章随机变量与概率分布(9学时)1) 一维随机变量定义、离散型随机变量(2.1-2.2节)(2学时)2) 连续型随机变量(2..3节)(2学时)3) 概率分布函数(2.4节)(2学时)4) 随机变量函数的分布(2.5节)(2学时)5) p分位点(2.5节)(1学时)第三章随机向量及其分布(8学时)1) 随机向量及其分布、离散型随机向量及其分布(3.1-3.2节)(2学时)2) 连续型随机向量及其联合密度(3.3节)(2学时)3) 随机向量函数的分布(3.4、3.6节)(2学时)4) 条件分布和条件密度(3.5节)(2学时)第四章数学期望与方差(8学时)1) 数学期望(4.1-4..2节) (3学时)2) 方差(4.3节)(1学时)3) 协方差与相关系数(4.4节)(2学时)4)条件数学期望(2学时)第五章概率极限理论(10学时)1) 概率母函数与特征函数(5.1-5.2节)(2学时)2) 多元正态分布(5.3节)(2学时)3) 大数律(5.4节) (2学时)4)中心极限定理(5.5节)(2学时)5)随机变量收敛性介绍(2学时)【篇二:2011f_master】目)招生简章北京大学数学科学学院金融数学系成立于1997年,目前已形成从本科到硕士和博士的应用数学专业金融数学与精算学方向的较为系统和有品质的培养体系。
第一章 事件与概率1、若A ,B ,C 是随机事件,说明下列关系式的概率意义:(1)A ABC =;(2)A C B A =U U ;(3)C AB ⊂;(4)BC A ⊂.2、试把n A A A U L U U 21表示成n 个两两互不相容事件的和.3、若A ,B ,C ,D 是四个事件,试用这四个事件表示下列各事件:(1)这四个事件至少发生一个;(2)这四个事件恰好发生两个;(3)A ,B 都发生而C ,D 都不发生;(4)这四个事件都不发生;(5)这四个事件中至多发生一个。
4、证明下列等式:(1)1321232−=++++n n n n n n n nC C C C L ; (2)0)1(321321=−+−+−−n n n n n n nC C C C L ; (3)∑−=−++=r a k r a b a k b r k a C C C0.5、袋中有白球5只,黑球6只,陆续取出三球,求顺序为黑白黑的概率。
6、一部五本头的文集,按任意次序放书架上去,试求下列概率:(1)第一卷出现在旁边;(2)第一卷及第五卷出现在旁边;(3)第一卷或第五卷出现在旁边;(4)第一卷及第五卷都不出现在旁边;(5)第三卷正好在正中。
7、把戏,2,3,4,5诸数各写在一小纸片上,任取其三而排成自左向右的次序,求所得数是偶数的概率。
8、在一个装有n 只白球,n 只黑球,n 只红球的袋中,任取m 只球,求其中白、黑、红球分别有)(,,321321m m m m m m m =++只的概率。
9、甲袋中有3只白球,7办红球,15只黑球,乙袋中有10只白球,6只红球,9只黑球。
现从两袋中各取一球,求两球颜色相同的概率。
10、由盛有号码L ,2,1,N 的球的箱子中有放回地摸了n 次球,依次记下其号码,试求这些号码按严格上升次序排列的概率。
11、任意从数列L ,2,1,N 中不放回地取出n 个数并按大小排列成:n m x x x x <<<<<L L 21,试求M x m =的概率,这里N M ≤≤1。
1第5章 极限定理解答1.证:对任意0x >,11{}()()()axayaxaxy xy xy xP x dF y e dF y e dF y eeξ≥≥≥≥==≤⎰⎰⎰1()ay axa axe dF y eE eeξ∞-≤=⎰2、证:()h ξ为非负随机变量,所以对0c >有1{()}()()h h x cx cP h c dF x xdF x cξ≥≥≥=≤⎰⎰11()()h xdF x E h ccξ∞≤=⎰。
4、解:现验证何时满足马尔可夫条件2110n k k D n ξ=⎛⎫→ ⎪⎝⎭∑,2211022k E k k ξ=-=,2221122sssk D kkkξ=+=。
若12s <,这时210s -<,利用k ξ间的独立性可得222122211110()sn nss k k k n n D knn n n n ξ-==⋅⎛⎫=≤=→→∞ ⎪⎝⎭∑∑。
若12s ≥,则 222211111110()2n nnsk k k k n D kk n n nnnξ===+⎛⎫=≥=→→∞ ⎪⎝⎭∑∑∑。
所以当时,大数定律可用于独立随机变量序列。
6、证:(1)0k EX =,()()221122422kkk D X k =⋅+-⋅=,11222221111144440()1433n n n nk k k k D X D X n n n nnn++==-⎛⎫==⨯=-→→∞ ⎪-⎝⎭∑∑。
不满足马尔可夫条件。
(2)()()222121110,22122kkk k k k E X D X ++==⋅+-⋅=,2211110()n k k D X n n n n n =⎛⎫=⋅=→→∞ ⎪⎝⎭∑。
满足马尔可夫条件。
(3)()32221122110,22k k EX D X k k k k k ==⋅+-⋅=,23222221111111(1)1()22n nnk k k k n n D X kkn n n nn===+⎛⎫=≥=⋅→→∞ ⎪⎝⎭∑∑∑。
数理统计习题答案习题5.1解答1. 设总体服从()λP 分布,试写出样本n X X X ,,,21 的联合分布律.解:()的分布律为:即X P X ,~λ ()!k e k X P k λλ-==, ,,,2,1,0n k =n X X X ,,,21 的联合分布律为:()n n x X x X x X P ===,,,2211 = ()()()n n x X P x X P x X P === 2211=nx x x x e x e x e nλλλλλλ---⋅2121=λλn n xx x e x x x n-+++!!!2121, n i n x i ,,2,1,,,2,1,0 ==2. 设总体X 服从()1,0N 分布,试写出样本n X X X ,,,21 的联合分布密度. 解:()1,0~N X ,即X 分布密度为:()2221x e x p -=π,+∞<<-∞xn X X X ,,,21 的联合分布密度为:()∏==ni inx p x x x p 121*)(,...,=22222221212121n x x x eee--⋅-πππ=()}21exp{2122∑=--n i i x n π n i x i ,,2,1, =+∞<<∞-. 3. 设总体X 服从()2,σμN 分布,试写出样本n X X X ,,,21 的联合分布密度. 解:()2,~σμN X ,即X 分布密度为:()x p =()}2exp{2122σμσπ--x ,∞<<∞-xn X X X ,,,21 的联合分布密度为:()()∏==ni i n x p x xx p 121*,...,=()})(21exp{211222∑--⋅⋅=-ni i n n x μσσπ, n i x i ,,2,1, =+∞<<∞-.4. 根据样本观测值的频率分布直方图可以对总体作什么估计与推断? 解:频率分布直方图反映了样本观测值落在各个区间长度相同的区间的频率大小,可以估计X 取值的位置与集中程度,由于每个小区间的面积就是频率,所以可以估计或推断X 的分布密度. 5. 略. 6. 略.习题5.2解答1. 观测5头基础母羊的体重(单位:kg)分别为53.2,51.3,54.5,47.8,50.9,试计算这个样本观测值的数字特征:(1)样本总和,(2)样本均值,(3)离均差平方和,(4)样本方差,(5)样本标准差,(6)样本修正方差,(7)样本修正标准差,(8)样本变异系数,(9)众数,(10)中位数,(11)极差,(12)75%分位数.解:设9.50,8.47,5.54,3.51,2.5354321=====x x x x x()7.257151=∑=i ix,()54.51251==∑=i ixx(3) ss =()2512512x n xx xi ii i-=-∑∑===13307.84-5×51.542=25.982(4)2s =()∑=-51251i i x x =51ss =5.1964, (5)s =2.28; (6)s s * =ss n 11-=6.4955 (7)*s =2.5486; (8)cv =100⨯*xs =4.945;(9)每个数都是一个,故没有众数. (10)中位数为3x =51.3; (11)极差为54.5-47.8=6.7;(12)0.75分位数为53.2.2. 观测100支金冠苹果枝条的生长量(单位:cm)得到频数表如下:组下限 19.5 24.5 29.5 34.5 39.5 44.5 49.5 54.5 59.5 组上限 24.5 29.5 34.5 39.5 44.5 49.5 54.5 59.5 64.5 组中值 22 27 32 37 42 47 52 57 62频数 8 11 13 18 18 15 10 4 3试计算这个样本观测值的数字特征:(1)样本总和,(2)样本均值,(3)离均差平方和,(4)样本方差,(5)样本标准差,(6)样本修正方差,(7)样本修正标准差,(8)样本变异系数,(9)众数,(10)中位数,(11)极差,(12)75%分位数.解:设组中值依次为921,,,x x x ,频数依次为921,,,n n n ,=+++=921n n n n 100,()=∑=911i ii x n 3950;()=+=∑=919112i ii xn n n x 39.5;()()=-=-=∑∑==29129123x n xn x x n ss i ii i i i 25.39100166300⨯-=10275;()==ss s 100142102.75; ()=s 510.137;()=-=*ss n s 1162103.788 ()=*s 710.188;()=⨯=*1008xs cv 25.79;()42379或众数是(),50210=n ;中位数为5.3924237=+;()11极差为:62-22=40;()4775.0,83,6812621521分位数为∴=+++=+++n n n n n n .3.略.4. 设n x x x ,,,21 是一组实数,a 和b 是任意非零实数,bax y i i -=(n i ,,1 =),x 、y 分别为i x 、i y 的均值,2xs =∑-iix xn2)(1,2ys =1n()y y i i-∑2,试证明:① b a x y -=;② 222b s s x y =. 解①:∑∑==-==ni i ni i b a x ny ny 1111= ()∑=-ni i a x bn11= ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-∑=n i i na x nb 11=b a x -; ②2y s =1n∑-ii y y 2)(=∑=⎪⎪⎭⎫⎝⎛---ni i b a x b a x n121=∑=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-ni i b x x n121=221x s b .1.求分位数(1)()8205.0x ,(2)()12295.0x 。
第5章 极限定理1、ξ为非负随机变量,若(0)a Eea ξ<∞>,则对任意x o >,{}ax a P x e Ee ξξ-≥≤。
2、若()0h x ≥,ξ为随机变量,且()Eh ξ<∞,则关于任何0c >, 4、{}k ξ各以12概率取值s k 和sk -,当s 为何值时,大数定律可用于随机变量序列1,,,n ξξ的算术平均值?6、验证概率分布如下给定的独立随机变量序列是否满足马尔可夫条件:(1)1{2}2kk P X =±=; (2)(21)2{2}2,{0}12k k k k k P X P X -+-=±===-; (3)11221{2},{0}12kk k P X k P X k --=±===-。
7、若k ξ具有有限方差,服从同一分布,但各k 间,k ξ和1k ξ+有相关,而1,(||2)k k l ξξ-≥是独立的,证明这时对{}k ξ大数定律成立。
8、已知随机变量序列12,,ξξ的方差有界,n D c ξ≤,并且当||i j -→∞时,相关系数0ij r →,证明对{}k ξ成立大数定律。
9、对随机变量序列{}i ξ,若记11()n n n ηξξ=++,11()n n a E E nξξ=++,则{}i ξ服从大数定律的充要条件是22()lim 01()n n n n n a E a ηη→∞⎧⎫-=⎨⎬+-⎩⎭。
10、用斯特灵公式证明:当,,n m n m →∞→∞-→∞,而0mn→时, 12、某计算机系统有120个终端,每个终端有5%时间在使用,若各个终端使用与否是相互独立的,试求有10个或更多终端在使用的概率。
13、求证,在x o >时有不等式222111222211t x x x x e e dt e x x-∞--≤≤+⎰。
14、用德莫哇佛——拉普拉斯定理证明:在贝努里试验中,01p <<,则不管k 是如何大的常数,总有{||}0()n P np k n μ-<→→∞。
概率论基础-李贤平-试题+答案-期末复习第⼀章随机事件及其概率⼀、选择题:1.设A 、B 、C 是三个事件,与事件A 互斥的事件是:()A .AB AC + B .()A B C +C .ABCD .A B C ++2.设B A ? 则()A .()P AB I =1-P (A ) B .()()()P B A P B A -=-C . P(B|A) = P(B)D .(|)()P A B P A =3.设A 、B 是两个事件,P (A )> 0,P (B )> 0,当下⾯的条件()成⽴时,A 与B ⼀定独⽴A .()()()P AB P A P B =I B .P (A|B )=0C .P (A|B )= P (B )D .P (A|B )= ()P A4.设P (A )= a ,P (B )= b, P (A+B )= c, 则 ()P AB 为:()A .a-bB .c-bC .a(1-b)D .b-a5.设事件A 与B 的概率⼤于零,且A 与B 为对⽴事件,则不成⽴的是()A .A 与B 互不相容 B .A 与B 相互独⽴C .A 与B 互不独⽴D .A 与B 互不相容6.设A 与B 为两个事件,P (A )≠P (B )> 0,且A B ?,则⼀定成⽴的关系式是()A .P (A|B )=1 B .P(B|A)=1C .(|A)1p B =D .(A|)1p B =7.设A 、B 为任意两个事件,则下列关系式成⽴的是()A .()AB B A -=U B .()A B B A -?UC .()A B B A -?UD .()A B B A -=U8.设事件A 与B 互不相容,则有()A .P (AB )=p (A )P (B ) B .P (AB )=0C .A 与B 互不相容D .A+B 是必然事件9.设事件A 与B 独⽴,则有()A .P (AB )=p (A )P (B ) B .P (A+B )=P (A )+P (B )C .P (AB )=0D .P (A+B )=110.对任意两事件A 与B ,⼀定成⽴的等式是()A .P (AB )=p (A )P (B ) B .P (A+B )=P (A )+P (B )C .P (A|B )=P (A )D .P (AB )=P (A )P (B|A )11.若A 、B 是两个任意事件,且P (AB )=0,则()A .A 与B 互斥 B .AB 是不可能事件C .P (A )=0或P (B )=0D .AB 未必是不可能事件12.若事件A 、B 满⾜A B ?,则()A .A 与B 同时发⽣ B .A 发⽣时则B 必发⽣C .B 发⽣时则A 必发⽣D .A 不发⽣则B 总不发⽣13.设A 、B 为任意两个事件,则P (A-B )等于()A . ()()PB P AB - B .()()()P A P B P AB -+C .()()P A P AB -D .()()()P A P B P AB --14.设A 、B 、C 为三事件,则AB BC AC U U 表⽰()A .A 、B 、C ⾄少发⽣⼀个 B .A 、B 、C ⾄少发⽣两个C .A 、B 、C ⾄多发⽣两个D .A 、B 、C ⾄多发⽣⼀个15.设0 < P (A) < 1. 0 < P (B) < 1. P(|B)+P(A B A )=1. 则下列各式正确的是()A .A 与B 互不相容 B .A 与B 相互独⽴C .A 与B 相互对⽴D .A 与B 互不独⽴16.设随机实际A 、B 、C 两两互斥,且P (A )=,P (B )=,P (C )=,则P A B C -= U ()().A .B .C .D .17掷两枚均匀硬币,出现⼀正⼀反的概率为()A .1/2B .1/3C .1/4D .3/418.⼀种零件的加⼯由两道⼯序组成,第⼀道⼯序的废品率为 1p ,第⼆道⼯序的废品率为2p ,则该零件加⼯的成品率为()A .121p p --B .121p p -C .12121p p p p --+D .122p p --19.每次试验的成功率为)10(<()。
第5章 极限定理1、ξ为非负随机变量,若(0)a Eea ξ<∞>,则对任意x o >,{}ax a P x e Ee ξξ-≥≤。
2、若()0h x ≥,ξ为随机变量,且()Eh ξ<∞,则关于任何0c >,1{()}()P h c c Eh ξξ-≥≤。
4、{}k ξ各以12概率取值s k 和sk -,当s 为何值时,大数定律可用于随机变量序列1,,,n ξξL L 的算术平均值?6、验证概率分布如下给定的独立随机变量序列是否满足马尔可夫条件:(1)1{2}2kk P X =±=; (2)(21)2{2}2,{0}12k k k k k P X P X -+-=±===-; (3)11221{2},{0}12kk k P X k P X k --=±===-。
7、若k ξ具有有限方差,服从同一分布,但各k 间,k ξ和1k ξ+有相关,而1,(||2)k k l ξξ-≥是独立的,证明这时对{}k ξ大数定律成立。
8、已知随机变量序列12,,ξξL 的方差有界,n D c ξ≤,并且当||i j -→∞时,相关系数0ij r →,证明对{}k ξ成立大数定律。
9、对随机变量序列{}i ξ,若记11()n n n ηξξ=++L ,11()n n a E E nξξ=++L ,则{}i ξ服从大数定律的充要条件是22()lim 01()n n n n n a E a ηη→∞⎧⎫-=⎨⎬+-⎩⎭。
10、用斯特灵公式证明:当,,n m n m →∞→∞-→∞,而0mn→时,2221~2n mn n n m -⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪-⎝⎭⎝⎭。
12、某计算机系统有120个终端,每个终端有5%时间在使用,若各个终端使用与否是相互独立的,试求有10个或更多终端在使用的概率。
13、求证,在x o >时有不等式222111222211t x x x x e e dt e x x-∞--≤≤+⎰。
14、用德莫哇佛——拉普拉斯定理证明:在贝努里试验中,01p <<,则不管k 是如何大的常数,总有{||}0()n P np k n μ-<→→∞。
15之间的概率不小于90%。
并用正态逼近计算同一问题。
16、用车贝晓夫不等式及德莫哇佛——拉普拉斯定理估计下面概率:n P p n με⎧⎫-≥⎨⎬⎩⎭并进行比较。
这里n μ是n 次贝努里试验中成功总次数,p 为每次成功的概率。
17、现有一大批种子,其中良种占16,今在其中任选6000粒,试问在这些种子中,良种所占的比例与16之差小于1%的概率是多少? 18、种子中良种占16,我们有99%的把握断定,在6000粒种子中良种所占的比例与16之差是多少?这时相应的良种数落在哪个范围内?19、蒲丰试验中掷铜币4040次,出正面2048次,试计算当重复蒲丰试验时,正面出现的频率与概率之差的偏离程度,不大于蒲丰试验中所发生的偏差的概率。
20、设分布函数列{()}n F x 弱收敛于连续的分布函数()F x ,试证这收敛对1x R ∈是一致的。
22、试证若正态随机变量序列依概率收敛,则其数学期望及方差出收敛。
24、若n X 的概率分布为0111n n n ⎛⎫ ⎪⎪-⎪⎝⎭,试证相应的分布函数收敛,但矩不收敛。
25、随机变量序列{}n ξ具有分布函数{()}n F x ,且()()n F x F x →,又{}n η依概率收敛于常数0c >。
试证:(I )n n n ζξη=+的分布函数收敛于()F x c -;(II )nn nξζη=的分布函数收敛于()F cx 。
26、试证:(1)0P Pn n X X X X −−→⇒-−−→; (2),{}1PPn n X X X Y P X Y −−→−−→⇒==; (3)0(,)P Pn n m X X X X n m −−→⇒-−−→→∞; (4),PPPn n n n X X X Y X Y X Y −−→−−→⇒±−−→±; (5),P n X X k −−→是常数Pn kX kX −−→; (6)22PPn n X X X X −−→⇒−−→;(7),,,PPn n X a Y b a b −−→−−→常数Pn n X Y ab −−→; (8)111PPn n X X -−−→⇒−−→; (9),,,P Pn n X a Y b a b −−→−−→常数110Pn n b X Y ab --≠⇒−−→;(10),Pn X X Y −−→是随机变量Pn X Y XY ⇒−−→; (11),PPPn n n n X X Y Y X Y XY −−→−−→⇒−−→。
27、设Pn X X −−→。
而g 是1R 上的连续函数,试证()()Pn g X X −−→。
28、若{}n X 是单调下降的正随机变量序列,且0Pn X −−→,证明0a s n X ⋅⋅−−→。
29、若12,,X X L 是独立随机变量序列,μ是整值随机变量,{}k P k p μ==,且与{}i X 独立,求1X X μη=++L 的特征函数。
30、若()f t 是非负定函数,试证(1)(0)f 是实的,且(0)0f ≥;(2)()()f t f t -=;(3)|()|(0)f t f ≤。
31、用特征函数法直接证明德莫佛——拉普拉斯积分极限定理。
33、若母体ξ的数学期望2,E m D ξξσ==,抽容量为n 的子样求其平均值ξ,为使{||0.1}95%P m ξσ-<≥,问n 应取多大值?34、若{,1,2,}n n ξ=L 为相互独立随机变量序列,具有相同分布11{1},{0}22n n P P ξξ-=-=,而12nkn k kξη==∑,试证n η的分布收敛于[0,1]上的均匀分布。
35、用特征函数法证明二项分布的普阿松定理。
36、用特征函数法证明,普阿松分布当λ→∞时,渐近正态分布。
计算n Y 的特征函数,并求n →∞时的极限。
38、设n X 独立同分布,2{2}2k kn P X --== (1,2,)k =L ,则大数定律成立。
39、若{}i X 是相互独立的随机变量序列,均服从(0,1)N ,试证1n nW =及n U =渐近正态分布(0,1)N 。
40、设12,,X X L 是独立随机变量序列,均服从[0,1]均匀分布,令11nnn i i Z X =⎛⎫= ⎪⎝⎭∏,试证Pn Z c →,这里c 是常数,并求c 。
41、若{}i X 是独立同分布随机变量序列,i EX m =,若()f x 是一个有界的连续函数,试证1lim ()n n X X E f f m n →∞⎡++⎤⎛⎫= ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦L 。
42、若{}i X 是独立同分布、具有有限二阶矩的随机变量序列,试证12(1)nPi i i iX EX n n =−−→+∑。
44、设()f x 是[0,1]上连续函数,利用概率论方法证明:必存在多项式序列{()}n B x ,在[0,1]上一致收敛于()f x 。
45、设{}i X 是独立随机变量序列,试证0a s n X ⋅⋅−−→的充要条件为,对任意0ε>有1{||}nn P Xε∞=≥<∞∑。
46、试证独立同分布随机变量序列,若存在有限的四阶中心矩,则强大数定律成立。
48、举例说明波雷尔——康特拉引理(i )之逆不成立。
49、设是相互独立且具有方差的随机变量序列,若21k n DX k ∞=<∞∑,则必有21lim 0k n DX n →∞=。
53、若{}k ξ是独立随机变量序列,方差有限,记n 11(),nn k k n k S E S nξξη==-=∑。
(1)利用柯尔莫哥洛夫不等式证明{}1n 22221max (2)m m mm jm n j p PD ηεξε+>≥<=≥≤∑(2)对上述m p ,证明若21kk D kξ∞=<∞∑,则1m m p ∞=∑收敛;(3)利用上题结果证明对{}n ξ成立柯尔莫哥洛夫强大数定律。
54、(1)设{}k c 为常数列,令{}1,sup ||,1,2,n k m m k m k s c b s s k ∞+===-=∑L inf{,1,2,}m b b m ==L ,试证1kk c∞=∑收敛的充要条件是0b =;(2)(Kronecker 引理)对实数列{}k c ,若1k k c k∞=∑收敛,则110nkk cn =→∑。
56、设12,,X X L 是独立随机变量序列,对它成立中心极限定理,则对{}n X 成立大数定律的充要条件为()21()n D X X o n ++=L 。
57、设12,,X X L是独立同分布随机变量序列,且1nk =∑1,2,n =L 有相同分布,那么,若0,1i i EX DX ==,则i X 必须是(0,1)N 变量。
58、设{}k X 是独立随机变量序列,且k X 服从(0,2)kN -,试证序列{}k X :(1)成立中心极限定理;(2)不满足费勒条件;(3)不满足林德贝格条件,从而说明林德贝格条件并不是中心极限定理成立的必要条件。
59、若{}k X 是独立随机变量序列,i X 服从[1,1]-均匀分布,对2,3,,k k X =L 服从1(0,2)k N -,证明对{}k X 成立中心极限定理,但不满足费勒条件。
60、在普阿松试验中,第i 次试验时事件A 出现的概率为i p ,不出现的概率为i q ,各次试验是独立的,以n v 记前n 次试验中事件A 出现的次数,试证:(1)()0P n n v Ev n-−−→;(2nn i v p ⎛⎫- ⎪∑成立中心极限定理的充要条件是1i ii p q∞==+∞∑。
61、设{}k X 独立,k X 服从[,]k k -均匀分布,问对{}k X 能否用中心极限定理? 62、试问对下列独立随机变量序列,李雅普诺夫定理是否成立?(1):1122k X ⎛ ⎪ ⎪⎝⎭; (2)0:,0111333a a k k k X a ⎛⎫- ⎪> ⎪ ⎪⎝⎭。
65、 求证:当n →∞时,01!2k nnk n e k -=→∑。
解答1.证:对任意0x >,11{}()()()ax ayaxaxy xy xy xP x dF y e dF y edF y e e ξ≥≥≥≥==≤⎰⎰⎰1()ay ax a ax e dF y e Ee eξ∞-≤=⎰2、证:()h ξ为非负随机变量,所以对0c >有1{()}()()h h x cx c P h c dF x xdF x c ξ≥≥≥=≤⎰⎰011()()h xdF x Eh c c ξ∞≤=⎰。