概率论第三章第四章习题及答案
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第1章 随机变量及其概率1,写出下列试验的样本空间:(1)连续投掷一颗骰子直至6个结果中有一个结果出现两次,记录投掷的次数。
(2)连续投掷一颗骰子直至6个结果中有一个结果接连出现两次,记录投掷的次数。
(3)连续投掷一枚硬币直至正面出现,观察正反面出现的情况。
(4)抛一枚硬币,若出现H 则再抛一次;若出现T ,则再抛一颗骰子,观察出现的各种结果。
解:(1)}7,6,5,4,3,2{=S ;(2)},4,3,2{ =S ;(3)},,,,{ TTTH TTH TH H S =;(4)}6,5,4,3,2,1,,{T T T T T T HT HH S =。
2,设B A ,是两个事件,已知,125.0)(,5.0)(,25.0)(===AB P B P A P ,求)])([(),(),(),(______AB B A P AB P B A P B A P ⋃⋃。
解:625.0)()()()(=-+=⋃AB P B P A P B A P ,375.0)()(])[()(=-=-=AB P B P B A S P B A P ,875.0)(1)(___--=AB P AB P ,5.0)(625.0)])([()()])([()])([(___=-=⋃-⋃=-⋃=⋃AB P AB B A P B A P AB S B A P AB B A P 5,袋中有5只白球,4只红球,3只黑球,在其中任取4只,求下列事件的概率。
(1)4只中恰有2只白球,1只红球,1只黑球。
(2)4只中至少有2只红球。
(3)4只中没有白球。
解: (1)所求概率为338412131425=C C C C ; (2) 所求概率为165674952014124418342824==++C C C C C C ; (3)所求概率为16574953541247==C C 。
6,一公司向M 个销售点分发)(M n n <张提货单,设每张提货单分发给每一销售点是等可能的,每一销售点得到的提货单不限,求其中某一特定的销售点得到)(n k k ≤张提货单的概率。
概率论与数理统计习题 第三章 多维随机变量及其分布习题3-1 盒子里装有3只黑球、2只红球、2只白球,在其中任取4只球.以X 表示取到黑球的只数,以Y 表示取到红球的只数,求X 和Y 的联合分布律.(X ,Y )的可能取值为(i , j ),i =0,1,2,3, j =0,12,i + j ≥2,联合分布律为 P {X=0, Y=2 }=351472222=C C C P {X=1, Y=1 }=35647221213=C C C C P {X=1, Y=2 }=35647122213=C C C C P {X=2, Y=0 }=353472223=C C C P {X=2, Y=1 }=351247121223=C C C C P {X=2, Y=2 }=353472223=C C C P {X=3, Y=0 }=352471233=C C C P {X=3, Y=1 }=352471233=C C C P {X=3, Y=2 }=0习题3-2 设随机变量),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧<<<<--=其它,0,42,20),6(),(y x y x k y x f(1) 确定常数k ; (2) 求{}3,1<<Y X P (3) 求{}5.1<X P ; (4) 求{}4≤+Y X P . 分析:利用P {(X , Y)∈G}=⎰⎰⎰⎰⋂=oD G Gdy dx y x f dy dx y x f ),(),(再化为累次积分,其中⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧<<<<=42,20),(y x y x D o解:(1)∵⎰⎰⎰⎰+∞∞-+∞∞---==2012)6(),(1dydx y x k dy dx y x f ,∴81=k (2)83)6(81)3,1(321⎰⎰=--=<<dy y x dxY X P (3)3227)6(81),5.1()5.1(425.10=--=∞<≤=≤⎰⎰dy y x dx Y X P X P (4)32)6(81)4(4020=--=≤+⎰⎰-dy y x dxY X P x习题3-3 将一枚硬币掷3次,以X 表示前2次出现H 的次数,以Y 表示3次中出现H 的次数,求Y X ,的联合分布律以及),(Y X 的边缘分布律。
第三章 离散型随机变量率分布。
,试写出命中次数的概标的命中率为目;设已知射手每次射击射击中命中目标的次数指示射手在这三次独立以本空间上定义一个函数验的样本空间;试在样作为试验,试写出此试察这些次射击是否命中三次独立射击,现将观一射手对某目标进行了7.0.1.343.0441.0189.0027.03210027.0)7.01()()0()0(189.0)7.01()7.01(7.03)(3)1()1()1()1(441.0)7.01(7.07.03)(3)2()2()2()2(343.0)7.0()()3()3()(0)(1)()()(2)()()(3)(},,,{)},,(),,,(),,,(),,,(),,,(),,,(),,,(),,,{(3,2,1332183217653214323321187654321821321321321321321321321321⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-======-⨯-⨯⨯===+=+====-⨯⨯⨯===+=+===================Ω==的分布列为所以,,则简记为将,,则代表击中目标的次数,令则次射中”,“第解:设ξξξξξξξξξξξξξξωξωξωξωξωξωξωξωξωξξωωωA A A P P P A A A P P P P P A A A P P P P P A A A P P P A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A i i A i i i。
出的废品数的概率分布前已取个,求在取得合格品之不再放回而再取来使用,若取得废品就个这批零件中任取个废品,安装机器时从个合格品、一批零件中有1139.2118805499101112123)3(132054109112123)2(13227119123)1(129)0(32101919110111111211213110191111211213111191121311219=⨯⨯⨯=⋅⋅⋅===⨯⨯=⋅⋅===⨯=⋅=====C C C C C C C C P C C C C C C P C C C C P C C P ξξξξξξ,,,可能取值为:代表废品数,则解:令.1188054132054132271293210⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛的分布列为所以,ξ废品数的概率分布。
第三章 习题参考答案1.计算习题二第2题中随机变量的期望值。
解:由习题二第2题计算结果0112{0}={1}=33p p p p ξξ====,得12201333E ξ=⨯+⨯= 一般对0-1分布的随机变量ξ有{1}E p p ξξ===2.用两种方法计算习题二第30题中周长的期望值,一种是利用矩形长与宽的期望计算,另一种是利用周长期望的分布计算。
解:方法一:先按定义计算长的数学期望290.3300.5310.229.9E ξ=⨯+⨯+⨯=和宽的数学期望190.3200.4210.320E η=⨯+⨯+⨯=再利用数学期望的性质计算周长的数学期望(22)229.922099.8E E ζξη=+=⨯+⨯=方法二:利用习题二地30题的计算结果(见下表),按定义计算周长的数学期望960.09980.271000.351020.231040.0698.8E ξ=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=3.对习题二第31题,(1)计算圆半径的期望值;(2)(2)E R π是否等于2ER π?(3)能否用2()ER π来计算远面积的期望值,如果不能用,又该如何计算?其结果是什么?解(1)100.1110.4120.3130.211.6ER =⨯+⨯+⨯+⨯=(2)由数学期望的性质有(2)223.2E R ER πππ==(3)因为22()()E R E R ππ≠,所以不能用2()E R π来计算圆面积的期望值。
利用随机变量函数的期望公式可求得222222()()(100.1110.4120.3130.2)135.4E R E R ππππ==⨯+⨯+⨯+⨯= 或者由习题二第31题计算结果,按求圆面积的数学期望1000.11210.41440.31690.2)135.4E ηπππ=⨯+⨯+⨯+⨯=4. 连续随机变量ξ的概率密度为,01(,0)()0,a kx x k a x ϕ⎧<<>=⎨⎩其它又知0.75E ξ= ,求k 和a 的值 解 由1010()11324a a kx dx kx dx a k E kx x dx a ϕξ+∞-∞===+=⋅==+⎰⎰⎰解得 2,3a k ==5.计算服从拉普拉斯分布的随机变量的期望和方差(参看习题二第16题)。
第一章 概率论的基本概念1. 设C B A ,,为三个随机事件,用C B A ,,的运算表示下列事件: (1)、C B A ,,都发生; (2)、B A ,发生, C 不发生;(3)、C B A ,,都不发生;(4)、B A ,中至少有一个发生而C 不发生; (5)、C B A ,,中至少有一个发生; (6)、C B A ,,中至多有一个发生; (7)、C B A ,,中至多有两个发生; (8)、C B A ,,中恰有两个发生。
2. 设C B A ,,为三个随机事件, 已知:3.0)(=A P ,8.0)(=B P ,6.0)(=C P ,2.0)(=AB P ,0)(=AC P ,6.0)(=BC P 。
试求)(B A P ⋃,)(B A P ,)(C B A P ⋃⋃。
3. 将一颗骰子投掷两次, 依次记录所得点数, 试求: (1)、两次点数相同的概率;(2)、两次点数之差的绝对值为1的概率; (3)、两次点数的乘积小于等于12的概率。
4. 设一袋中有编号为1, 2, 3, ⋅ ⋅ ⋅, 9的球共9只, 某人从中任取3只球, 试求:(1)、取到1号球的概率; (2)、最小号码为5的概率;(3)、所取3只球的号码从小到大排序,中间号码恰为5的概率; (4)、2号球或3号球中至少有一只没有取到的概率。
.5. 已知3.0)(=A P ,4.0)(=B P ,2.0)(=AB P ,试求:(1) )|(A B P ; (2))|(B A P ; (3))|(B A B P ⋃; (4))|(B A B A P ⋃⋃。
6. 设有甲、乙、丙三个小朋友, 甲得病的概率是0.05, 在甲得病的条件下乙得病的概率是0.40, 在甲、乙两人均得病的条件下丙得病的条件概率是0.80, 试求甲、乙、丙三人均得病的概率。
7. 设某人按如下原则决定某日的活动: 如该天下雨则以0.2的概率外出购物,以0.8的概率去探访朋友; 如该天不下雨,则以0.9的概率外出购物,以0.1的概率去探访朋友。
概率论第三章习题参考解答1. 如果ξ服从0-1分布, 又知ξ取1的概率为它取0的概率的两倍, 求ξ的期望值 解:由习题二第2题算出ξ的分布率为ξ0 1 P1/32/3因此有E ξ=0×P (ξ=0)+1×P (ξ=1)=2/3+2η, ξ与η的分布律如下表所示:: 求周长的期望值, 用两种方法计算, 一种是利用矩形长与宽的期望计算, 另一种是利用周长的分布计算.解: 由长和宽的分布率可以算得E ξ=29×P (ξ=29)+30×P (ξ=30)+31×P (ξ=31) =29×0.3+30×0.5+31×0.2=29.9E η=19×P (η=19)+20×P (η=20)+21×P (η=21) =19×0.3+20×0.4+21×0.3=20 由期望的性质可得E ζ=2(E ξ+E η)=2×(29.9+20)=99.8而如果按ζ的分布律计算它的期望值, 也可以得E ζ=96×0.09+98×0.27+100×0.35+102×0.23+104×0.06=99.8 验证了期望的性质.4. 连续型随机变量ξ的概率密度为⎩⎨⎧><<=其它)0,(10)(a k x kx x aϕ又知Eξ=0.75, 求k 和a 的值。
解: 由性质⎰+∞∞-=1)(dx x ϕ得111)(|10110=+=+==++∞∞-⎰⎰a kx a k dx kx dx x a aϕ即k =a +1(1)又知75.022)(|10211=+=+===+++∞∞-⎰⎰a kx a k dx kx dx x x E a a ϕξ得k =0.75a +1.5(2)由(1)与(2)解得0.25a =0.5, 即a =2, k =36. 下表是某公共汽车公司的188辆汽车行驶到发生一次引擎故障的里程数的分布数列.若表中各以组中值为代表. 从188辆汽车中, 任意抽选15辆, 得出下列数字: 90, 50, 150, 110, 90, 90, 110, 90, 50, 110, 90, 70, 50, 70, 150. (1)求这15个数字的平均数; (2) 计算表3-9中的期望并与(1)相比较.解: (1) 15个数的平均数为(90+50+150+110+90+90+110+90+50+110+90+70+50+70+150)/15 = 91.33 (2) 按上表计算期望值为(10×5+30×11+50×16+70×25+90×34+110×46+130×33+150×16+170×2)/188 =96.177. 两种种子各播种300公顷地, 调查其收获量, 如下表所示, 分别求出它们产量的平均值解: 假设种子甲的每公顷产量数为, 种子乙的每公顷产量数为, 则 E ξ=(4500×12+4800×38+5100×40+5400×10)/100=4944 E η=(4500×23+4800×24+5100×30+5400×23)/100=49598. 一个螺丝钉的重量是随机变量, 期望值为10g , 标准差为1g . 100个一盒的同型号螺丝钉重量的期望值和标准差各为多少?(假设各个螺丝钉的重量相互之间独立) 解: 假设这100个螺丝钉的重量分别为ξ1, ξ2,…, ξ100, 因此有E ξi =10, Dξi =102=12=1, (i =1,2,…,100), 设ξ为这100个螺丝钉的总重量,因此∑==1001i i ξξ,则ξ的数学期望和标准差为gD D D kgg E E E i ii i i i i i 1011001)(1000101001001100110011001=⨯==⎪⎭⎫⎝⎛====⨯==⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑∑∑∑====ξξξσξξξξ9. 已知100个产品中有10个次品,求任意取出的5个产品中次品数的期望值.解: 假设ξ为取出5个产品中的次品数, 又假设ξi 为第i 次取出的次品数, 即, 如果第i 次取到的是次品, 则ξi =1否则ξi =0, i =1,2,3,4,5, ξi 服从0-1分布,而且有 P {ξi =0}=90/100, P {ξi =1}=10/100, i =1,2,3,4,5因此, E ξi =10/100=1/10, 因为∑==51i iξξ因此有5.010155151=⨯==⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑∑==i i i i E E E ξξξ10. 一批零件中有9个合格品和3个废品, 在安装机器时, 从这批零件中任取一个, 如果取出的是废品就不再放回去. 求取得第一个合格品之前, 已经取出的废品数的数学期望和方差. 解: 假设在取到第一个合格品之前已取出的废品数为ξ, 则可算出0045.02201101112123}3{041.02209109112123}2{2045.0119123}1{75.0129}0{==⋅⋅====⋅⋅===⋅=====ξξξξP P P P因此有319.009.0409.0)(409.090045.04041.02045.03.030045.02041.02045.0222===-==⨯+⨯+==⨯+⨯+=ξξξξξE E D E E11. 假定每人生日在各个月份的机会是同样的, 求3个人中生日在第一个季度的平均人数. 解: 设三个随机变量ξi ,(i =1,2,3), 如果3个人中的第i 个人在第一季度出生, 则ξi =1, 否则ξi =0, 则ξi 服从0-1分布, 且有 P (ξi =1)=1/4, 因此E ξi =1/4, (i =1,2,3)设ξ为3个人在第一季度出生的人数, 则ξ=ξ1+ξ2+ξ3, 因此Eξ=E (ξ1+ξ2+ξ3)=3Eξi =3/4=0.7512. ξ有分布函数⎩⎨⎧>-=-其它1)(x e x F xλ, 求E ξ及D ξ. 解: 因ξ的概率密度为⎩⎨⎧>='=-其它)()(x e x F x xλλϕ, 因此 ()λλλϕξλλλλλ11)(0=-=+-=-===∞+-∞+-∞+-+∞-+∞-+∞∞-⎰⎰⎰⎰xx xxxe dx e xe e xd dx ex dx x x E()2220222222)(|λξλλϕξλλλλ==+-=-===⎰⎰⎰⎰∞+-∞+-+∞-+∞-+∞∞-E dx xe ex e d x dx ex dx x x E x x x x22222112)(λλλξξξ=-=-=E E D13. ⎪⎩⎪⎨⎧<-=其它1||11)(~2x x x πϕξ, 求E ξ和D ξ.解: 因φ(x )是偶函数, 因此Eξ=0,则D ξ=Eξ2-(Eξ)2=Eξ2 因此有⎰⎰-===+∞∞-1222212)(dx xx dx x x E D πϕξξ令θθθd dx x cos ,sin ==则上式=2112sin 21212cos 2sin 12||20202022=+=+=⎰⎰ππππθπθπθθπθθπd d 即D ξ=1/2=0.516. 如果ξ与η独立, 不求出ξη的分布直接从ξ的分布和η的分布能否计算出D (ξη), 怎样计算?解: 因ξ与η独立, 因此ξ2与η2也独立, 则有[]()()222222)()()(ηξηξξηξηξηE E E E E E D -=-=17. 随机变量η是另一个随机变量ξ的函数, 并且η=e λξ(λ>0), 若E η存在, 求证对于任何实数a 都有λξλξEe ea P a⋅≤≥-}{.证: 分别就离散型和连续型两种情况证. 在ξ为离散型的情况: 假设P (ξ=x i )=p i , 则λξλξλλλξEe e e E p e p ep a P a a i i a x ax i a x ax i i i i i --∞=-≥-≥==≤≤=≥∑∑∑][){)(1)()(在ξ为连续型的情况假设ξ的概率密度为φ(x ), 则λξλξλλλϕϕϕξEe e Ee dx x e dx x edx x a P a a a x aa x a--+∞∞--+∞-+∞==≤≤=≥⎰⎰⎰)()()()()()(}{证毕.18. 证明事件在一次试验中发生次数的方差不超过1/4.证: 设ξ为一次试验中事件A 发生的次数, 当然最多只能发生1次, 最少为0次, 即ξ服从0-1分布, P {ξ=1}=P (A )=p , P {ξ=0}=1-p =q ,则4121412124141)1(222≤⎪⎭⎫ ⎝⎛--=-⋅+-=-=-=p p p p p p p D ξ19. 证明对于任何常数c , 随机变量ξ有 D ξ=E (ξ-c )2-(Eξ-c )2证: 由方差的性质可知D (ξ-c )=Dξ, 而2222)()()]([)()(c E c E c E c E c D ---=---=-ξξξξξ证毕.20. (ξ,η)的联合概率密度φ(x ,y )=e -(x +y )(x ,y >0), 计算它们的协方差cov (ξ,η). 解: 由φ(x ,y )=e -(x +y )(x ,y >0)可知ξ与η相互独立, 因此必有cov (ξ,η)=0.21. 袋中装有标上号码1,2,2的3个球, 从中任取一个并且不再放回, 然后再从袋中任取一球, 以ξ, η分别记为第一,二次取到球上的号码数, 求ξ与η的协方差.,P {ξ=2}=P {η=2}=2/3, P {ξ=1}=P {η=1}=1/3, E ξ=E η=35322311=⨯+⨯38314312312},{)(2121=⨯+⨯+⨯====∑∑==i j j i ijP E ηξξη则913538)(),cov(22-=-=⋅-=ηξξηηξE E E22. (ξ , η)只取下列数组中的值:)0,2()31,1()1,1()0,0(--且相应的概率依次为1/6, 1/3, 1/12, 5/12. 求ξ与η的相关系数ρ, 并判断ξ与η是否独立? 解: ξ与的联合分布表及各边缘分布计算表如下表所示: 因此1212260121=⨯+⨯+⨯-=ξE 1225125412512=⨯+⨯=ξE 144275144251225)(22=-=-=ξξξE E D 3613311121311270=⨯+⨯+⨯=ηE 1083731121912=+⨯=ηE 129627512961691237129616910837)(22=-⨯=-=-=ηηηE E D 36133112131)(-=-⨯-=ξηE则4322211236171336131253613)(),cov(-=⨯⨯-=⋅--=⋅-=ηξξηηξE E E 相关系数804.027522127543236122211296275144275432221),cov(-=-=⨯⨯⨯-=⨯-==ηξηξρD D, 计算ξ与η的相关系数ρ, 并判断ξ与η是否独立? 解: 由上表的数据的对称性可知与η的边缘分布一样, 算出为 P (ξ=-1)=P (η=-1)=3/8 P (ξ=0)=P (η=-0)=2/8P (ξ=1)=P (η=1)=3/8 由对称性可知Eξ=Eη=0831831=⨯+⨯-. 081818181)(=+--=ξηE 因此cov (ξ,η)=E (ξη)-E (ξ)E (η)=0 则ρ=0而P (ξ=0,η=0)=0≠P {ξ=0}P {η=0}=1/16因此ξ与η不独立. 这是一个随机变量间不相关也不独立的例子.24. 两个随机变量ξ与η, 已知Dξ=25, Dη=36, ρξη=0.4, 计算D (ξ+η)与D (ξ-η). 解:374.065236252),cov(2)]()[()]([)(854.065236252),cov(2)]()[()]([)(2222=⨯⨯⨯-+=-+=-+=---==---=-=⨯⨯⨯++=++=++=-+-==+-+=+ξηξηρηξηξηξηξηηξξηξηξηξρηξηξηξηξηηξξηξηξηξD D D D D D E E E E E D D D D D D D E E E E E D《概率论与数理统计》复习资料一、填空题(15分)题型一:概率分布的考察 【相关公式】(P379)【相关例题】 1、设(,)XU a b ,()2E X =,1()3D Z =,则求a ,b 的值。
《概率论与数理统计》习题及答案第 三 章1.掷一枚非均质的硬币,出现正面的概率为p (01)p <<,若以X 表示直至掷到正、反面都出现时为止所需投掷次数,求X 的分布列。
解 ()X k =表示事件:前1k -次出现正面,第k 次出现反面,或前1k -次出现反面,第k 次出现正面,所以11()(1)(1),2,3,.k k P X k p p p p k --==-+-=2.袋中有b 个黑球a 个白球,从袋中任意取出r 个球,求r 个球中黑球个数X 的分布列。
解 从a b +个球中任取r 个球共有ra b C +种取法,r 个球中有k 个黑球的取法有k r kb a C C -,所以X 的分布列为()k r kb ara bC C P X k C -+==,max(0,),max(0,)1,,min(,)k r a r a b r =--+, 此乃因为,如果r a <,则r 个球中可以全是白球,没有黑球,即0k =;如果r a >则r 个球中至少有r a -个黑球,此时k 应从r a -开始。
3.一实习生用一台机器接连生产了三个同种零件,第i 个零件是不合格品的概率1(1,2,3)1i p i i ==+,以X 表示三个零件中合格品的个数,求X 的分布列。
解 设i A =‘第i 个零件是合格品’1,2,3i =。
则1231111(0)()23424P X P A A A ===⋅⋅=, 123123123(1)()P X P A A A A A A A A A ==++123123123()()()P A A A P A A A P A A A =++111121113623423423424=⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅=, 123123123(2)()P X P A A A A A A A AA ==++ 123123123()()()P A A A P A A A P A A A =++ 1211131231123423423424=⋅⋅+⋅⋅⋅+⋅⋅=,20 1231236(3)()23424P X P A A A ===⋅⋅=. 即X 的分布列为01231611624242424XP. 4.一汽车沿一街道行驶,需通过三个设有红绿信号灯的路口,每个信号灯为红或绿与其他信号灯为红或绿相互独立,且每一信号灯红绿两种信号显示的概率均为12,以X 表示该汽车首次遇到红灯前已通过的路口的个数,求X 的概率分布。
概率论第三四章练习题答案练习八班级_____________ 姓名_____________1. 盒子里装有3只黑球,2只红球,2只白球,在其中任取4只球,以X 表示取到黑球的只数,以Y 表示取到白球的只数,求X ,Y 的联合分布律.解:(X ,Y )的可能取值为(i , j ),i =0,1,2,3, j =0,12,i + j ≥2,联合分布律为 P {X=0, Y=2 }=351472222=C C C P {X=1, Y=1 }=35647221213=C C C C P {X=1, Y=2 }=35647122213=C C C C P {X=2, Y=0 }=353472223=C C C P {X=2, Y=1 }=351247121223=C C C C P {X=2, Y=2 }=35347223=C C C P {X=3, Y=0 }=352471233=C C C P {X=3, Y=1 }=352471233=C C C P {X=3, Y=2 }=02. 设随机变量(X ,Y )概率密度为<<<<--=其它,042,20),6(),(y x y x k y x f (1)确定常数k ;(2)求P {X <1, Y <3};(3)求P (X <1.5};(4)求P (X+Y ≤4}.解:(1)∵+∞-+∞∞---==2012)6(),(1dydx y x k dy dx y x f ,∴8 1=k (2)83)6(81)3,1(3210=--=<<="" p="" x="" y="">Y X P (3)3227)6(81),5.1()5.1(425.10=--=∞<≤=≤?dy y x dx Y X P X P(4)32)6(81)4(4020=--=≤+?-dy y x dxY X P x3. 盒子里装有3只黑球,2只红球,2只白球,在其中任取4只球,以X 表示取到黑球的只数,以Y 表示取到白球的只数,求的随机变量(X , Y )的边缘分布律.4. 设二维随机变量(X ,Y )的概率密度为≤≤=其它,01,),(22y x y cx y x f(1)试确定常数c ; (2)求边缘概率密度. 解: l=?∞+∞-+-∞+∞-====42121432),(1025210c c dy y cydx cx dydxdy y x f y y≤--==?,01),1(8 21421)(~42122x x ydy x x f X x X ??≤≤==?+-其它1027421)(~252y y ydx d y f Y y yY练习九班级_____________ 姓名_____________1. 设一加油站有两套用来加油的设备,设备A 是加油站的工作人员操作的,设备B 是有顾客自己操作的. A ,B 均有两个加油管. 随机取一时刻,A ,B 正在使用的软管根数分别记为X ,Y ,它们的联合分布律为(1)(2) 求在0=X 的条件下Y 的条件分布律;在1=Y 的条件下X 的条件分布律. (3) 问随机变量X 和Y 是否相互独立? 解:(1)至少有一根软管在使用的概率为9.01.01}0,0{1}1{=-===-=≥+Y X P Y X P(2)根据公式}0{}0,{}0|{======X P X i Y P X i Y P ,得到在0=X 的条件下Y 的条件分布律为类似地,在1=Y 的条件下X 的条件分布律为(3)P (X =0≠所以随机变量X 和Y 不是相互独立. 2. 设随机变量(X ,Y )在由曲线x y x y ==,2所围成的区域G 均匀分布.(1) 问随机变量X 和Y 是否相互独立? (2) 求条件概率密度)|(|x y f X Y .解:(1)根据题意,(X ,Y )的概率密度),(y x f 必定是一常数,故由),(31),(),(121y x f dy y x f dxdxdy y x f xxG===,得到∈=他其,0),(,3),(Gy x y x f 。
概率论与数理统计第三、四章答案第三章 习题参考答案1.计算习题二第2题中随机变量的期望值。
解:由习题二第2题计算结果112{0}={1}=33pp p p ξξ====,得12201333E ξ=⨯+⨯=一般对0-1分布的随机变量ξ有{1}E p p ξξ===2.用两种方法计算习题二第30题中周长的期望值,一种是利用矩形长与宽的期望计算,另一种是利用周长期望的分布计算。
解:方法一:先按定义计算长的数学期望290.3300.5310.229.9E ξ=⨯+⨯+⨯=和宽的数学期望190.3200.4210.320E η=⨯+⨯+⨯=再利用数学期望的性质计算周长的数学期望(22)229.922099.8E E ζξη=+=⨯+⨯=方法二:利用习题二地30题的计算结果(见下表),按定义计算周长的数学期望ξ96 98 100 102 104p0.090.270.350.230.06960.09980.271000.351020.231040.0698.8E ξ=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=3.对习题二第31题,(1)计算圆半径的期望值;(2)(2)E R π是否等于2ER π?(3)能否用2()ER π来计算远面积的期望值,如果不能22||201()2x x D E x e dx x e dx ξξ+∞+∞---∞===⎰⎰20|22x x x e xe dx +∞-+∞-=-+=⎰6题目略解 (1)15辆车的里程均值为1274(9050150)91.33153++⋅⋅⋅+=≈ (2) 记ξ为从188辆汽车中任取一辆记录的里程数,则ξ的分布表如下表所示(a=188)ξ10 30 50 70 90 110 130 150 170p 5/a11/a 16/a 25/a 34/a 46/a 33/a 16/a 2/a故51124520103017096.1718818818847E ξ=⨯+⨯+⋅⋅⋅+⨯=≈ 7题目略解 记ξ为种子甲的每公顷产量,η为种子乙的每公顷产量,则45000.1248000.3851000.454000.14944E ξ=⨯+⨯+⨯+⨯= 45000.2348000.2451000.354000.234959E η=⨯+⨯+⨯+⨯=8.一个螺丝钉的重量是随机变量,期望值10g,标准差为1g,100个一盒的同型号螺丝钉重量的期望值和标准差个为多少(假设每个螺丝钉的重量都部首其他螺丝钉重量的影响)?解 设i ξ为一盒中第i 个螺丝钉的重量(1,2,,100)i =⋅⋅⋅,则 题设条件为101,i i E g D g ξξ==且12100,,,ξξξ⋅⋅⋅相互独立。
第三章 习题参考答案1.计算习题二第2题中随机变量的期望值。
解:由习题二第2题计算结果0112{0}={1}=33p p p p ξξ====,得12201333E ξ=⨯+⨯= 一般对0-1分布的随机变量ξ有{1}E p p ξξ===2.用两种方法计算习题二第30题中周长的期望值,一种是利用矩形长与宽的期望计算,另一种是利用周长期望的分布计算。
解:方法一:先按定义计算长的数学期望290.3300.5310.229.9E ξ=⨯+⨯+⨯=和宽的数学期望190.3200.4210.320E η=⨯+⨯+⨯=再利用数学期望的性质计算周长的数学期望(22)229.922099.8E E ζξη=+=⨯+⨯=方法二:利用习题二地30题的计算结果<见下表>,按定义计算周长的数学期望960.09980.271000.351020.231040.0698.8E ξ=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=3.对习题二第31题,〔1〕计算圆半径的期望值;〔2〕(2)E R π是否等于2ER π?〔3〕能否用2()ER π来计算远面积的期望值,如果不能用,又该如何计算?其结果是什么?解〔1〕100.1110.4120.3130.211.6ER =⨯+⨯+⨯+⨯= 〔2〕由数学期望的性质有(2)223.2E R ER πππ==〔3〕因为22()()E R E R ππ≠,所以不能用2()E R π来计算圆面积的期望值。
利用随机变量函数的期望公式可求得222222()()(100.1110.4120.3130.2)135.4E R E R ππππ==⨯+⨯+⨯+⨯= 或者由习题二第31题计算结果,按求圆面积的数学期望1000.11210.41440.31690.2)135.4E ηπππ=⨯+⨯+⨯+⨯=4. 连续随机变量ξ的概率密度为,01(,0)()0,a kx x k a x ϕ⎧<<>=⎨⎩其它又知0.75E ξ= ,求k 和a 的值 解 由1010()11324a a kx dx kx dx a k E kx x dx a ϕξ+∞-∞===+=⋅==+⎰⎰⎰解得2,3a k ==5.计算服从拉普拉斯分布的随机变量的期望和方差〔参看习题二第16题〕。
第一章 随机事件及其概率假设一批100件商品中有4件不合格品.抽样验收时从中随机抽取4件,假如都为合格品,则接收这批产品,否则拒收,求这批产品被拒收的概率p . 解 以ν表示随意抽取的4件中不合格品的件数,则4964100C {1}1{0}110.84720.1528C p P P =≥=-==-≈-=νν.从0,1,2,,10…等11个数中随机取出三个,求下列事件的概率:1A ={三个数最大的是5};2A ={三个数大于、等于和小于5的各一个};3A ={三个数两个大于5,一个小于7}.解 从11个数中随机取出三个,总共有311C 165=种不同取法,即总共有311C 个基本事件,其中有利于1A 的取法有25C 10=种(三个数最大的是5,在小于5的5个数中随意取两个有25C 10=种不同取法);有利于2A 的取法有5×5=20种(在小于5的5个数中随意取一个,在大于5的5个数中随意取一个,有5×5=25种不同取法);有利于3A 的取法有5×25C 70=种(在小于5的5个数中随意取一个,在大于5的5个数中随意取两个).于是,最后得111102550()0.06()0.15()0.30165165165P A P A P A ======&&&&&&,,. 考虑一元二次方程 02=++C Bx x , 其中B , C 分别是将一枚色子接连掷两次先后出现的点数. (1) 求方程无实根的概率α, (2) 求方程有两个不同实根的概率β.解 显然,系数B 和C 各有1,2,3,4,5,6等6个可能值;将一枚色子接连掷两次,总共有36个基本事件.考虑方程的判别式C B 42-=∆.事件{无实根}和{有两个不同实根},等价于事件{0}∆<和{0}∆>.下表给出了事件{∆由对称性知{0}∆<和{0}∆>等价,因此αβ=.易见,方程无实根的概率α和有两个不同实根的概率β为170.47αβ==≈.. ()1()1P AB P AB r =-=-, ()()1P A B P AB r +==-,()1()1[]P A B P A B p q r +=-+=-+-, ()()1[]P AB P A B p q r =+=-+-,([])()()P A A B P A AB P A p +=+==.假设箱中有一个球,只知道不是白球就是红球.现在将一个白球放进箱中,然后从箱中随机取出一个球,结果是白球.求箱中原来是白球的概率α.解 引进事件:=A {取出的是白球},1H ={箱中原来是白球},2H ={箱中原来是红球},则12,H H 构成完全事件组,并且12()()0.5P H P H ==.由条件知12(|)1(|)0.5P A H P A H ==,.由贝叶斯公式,有1111122()(|)2(|)()(|)()(|)3P H P A H P H A P H P A H P H P A H α===+.假设一厂家生产的每台仪器,以概率可以直接出厂;以概率需进一步进行调试, 经调试以概率可以出厂,以概率定为不合格品不能出厂.现在该厂在生产条件稳定的情况下,新生产了20台仪器.求最后20台仪器(1) 都能出厂的概率α; (2) 至少两台不能出厂的概率β.解 这里认为仪器的质量状况是相互独立的.设1H ={仪器需要调试},2H ={仪器不需要调试},A ={仪器可以出厂}.由条件知1212()0.30 ()0.70 (|)0.80(|)1P H P H P A H P A H ====, ,,.(1) 10台仪器都能出厂的概率0112210100()()(|)()(|)0.300.800.700.940.940.5386P A P H P A H P H P A H ααα==+=⨯+===≈ ;.(2) 记ν——10台中不能出厂的台数,即10次伯努利试验“成功(不能出厂)”的次数.由(1)知成功的概率为p =.易见,10台中至少两台不能出厂的概率109{2}1{0}{1}10.94100.940.060.1175P P P βννν=≥=-=-==--⨯⨯≈.设B A ,是任意二事件,证明:(1) 若事件A 和B 独立且B A ⊂,则()0P A =或()1P B =;(2) 若事件A 和B 独立且不相容,则A 和B 中必有一个是0概率事件.证明 (1) 由于B A ⊂,可见()()()()()()()()P AB P A P B P AB P A P A P A P B ===,,. 因此,若()0P A ≠,则()1P B =;若()0P B ≠,()0P A =.(2) 对于事件A 和B ,由于它们相互独立而且不相容,可见()()()0P A P B P AB ==,因此,概率()P A 和()P B 至少有一个等于0.补充:第二节 事件的关系和运算1. 设A ,B ,C 是三个随机事件,用事件A ,B ,C 的运算关系表示下列事件:⑴ A ,B ,C 三个都发生;⑵ A 发生而B ,C 都不发生;⑶ A ,B 都发生, C 不发生; ⑷ A ,B ,C 恰有一个发生;⑸ A ,B ,C 恰有两个发生;⑹ A ,B ,C 至少有一个发生; ⑺ A ,B ,C 都不发生.解:(1)ABC (2)ABC (3)ABC (4)ABC ABC ABC ++ (5)ABC ABC ABC ++ (6) A B C ++ (7) ABC第三节 事件的概率解:由()()()()P A B P A P B P AB +=+-知,()()()()P AB P A P B P A B =+-+0.40.30.6=+-= ()1()10.10.9P AB P AB =-=-=()()1()10.60.4P AB P A B P A B =+=-+=-= ()()()0.40.10.3P AB P A P AB =-=-=解:由()()()P A B P A P AB -=-,得()()()P A B P A P AB -=-()()()0.70.30.4P AB P A P A B =--=-=, ()1()10.40.6P AB P AB =-=-=3. 已知()09.P A =,()08.P B =,试证()07.P AB ≥. 解:由()()()()P A B P A P B P AB +=+-知,()()()()P AB P A P B P A B =+-+0.90.81≥+-0.7=解:由条件()()0P AB P BC ==,知()0P ABC =,()()()()()()()()P A B C P A P B P C P AB P BC P AC P ABC ++=++---+1111500044488=++---+= 5. 设A ,B 是两事件,且()06.P A =,()07.P B =,问⑴ 在什么条件下,()P AB 取到最大值,最大值是多少? ⑵ 在什么条件下,()P AB 取到最小值,最小值是多少?解:由()()()()P A B P A P B P AB +=+-知,()()()()P AB P A P B P A B =+-+ 又因为()()P A P A B ≤+,()()P B P A B ≤+,所以(){}max (),()P A P B P A B ≤+, 所以0.7()1P A B ≤+≤,所以0.3()0.6P AB ≤≤.第四节 条件概率及与其有关的三个基本公式1.设有对某种疾病的一种化验,患该病的人中有90%呈阳性反应,而未患该病的人中有5%呈阳性反应,设人群中有1%的人患这种疾病,若某病人做这种化验呈阳性反应,则他患有这种疾病的概率是多少? 解:设{}A =某疾病患者,{}A =非某疾病患者,{}B =检查结果为阳性.依条件得,B A A ⊂+=Ω,且()0.01,P A = ()0.99P A =,(|)0.9P B A =(|)0.05P B A =所以()()()()()()()()0010901500109099005B P A P P AB ..A A P .B P B ....B BP A P P A P A A⨯===≈⨯+⨯+第五节 事件的独立性和独立试验1.设有n 个元件分别依串联、并联两种情形组成系统I 和II ,已知每个元件正常工作的概率为p ,分别求系统I 、II 的可靠性(系统正常工作的概率)解:{}A I =系统正常工作,{}B II =系统正常工作,{}B II =系统不正常工作 {}1,2,,i C i n ==L 每个元件正常工作,,且()i P C p =, {}i C =每个元件都不正常工作,()1i P C p =- 由条件知,每个元件正常是相互独立的,故1212()()()()()n n n P A P C C C P C P C P C p ===L L ,()1i P C p =-,1212()()()()()(1)n n n P B P C C C P C P C P C p ===-L L()1()1(1)n P B P B p =-=--2. 设有六个相同的元件,如下图所示那样安置在线路中,设每个元件通达的概率为 p ,求这个装置通达的概率.假定各个元件通达、不通达是相互独立的. 解: 设{}i A i =第条线路通达, 1,2,3,i= {}A =代表这个装置通达,{}i A i =第条线路不通达,1,2,3,i = {}A =代表这个装置不通达, 由条件知,2()i P A p =,2()1i P A p =-,23123()1()1()1(1)P A P A P A A A p =-=-=--第二章 随机变量及其分布口袋中有7个白球,3个黑球,每次从中任取一球且不再放回. (1) 求4次抽球出现黑球次数X 的概率分布;(2) 抽球直到首次出现白球为止,求抽球次数Y 的概率分布.解 (1) 随机变量X 有4个可能值0,1,2,3,若以W 和B 分别表示白球和黑球,则试验“4次抽球”相当于“含7个W 和3个B ”的总体的4次不放回抽样,其基本事件总数为410C 210=,其中有利于{}X k = (0,1,2,3)k =的基本事件个数为:437C C k k-,因此 437410C C {}(0,1,2,3)C k k P X k k -===,或01230123~351056371131210210210210621030X ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭. (2) 随机变量Y 显然有1,2,3,4等4个可能值;以W k 和B k 分别表示第(1,2,3,4)k k =次抽到白球和黑球,则“不放回抽球直到首次出现白球为止”相当于“自含7个白球3个黑球的总体的4次不放回抽样”,其基本事件总数410P 10987120=⨯⨯⨯=.易见 7843728{1}{2}10120109120P Y P Y ⨯======⨯,,327732171{3}{4}109812010987120P Y P Y ⨯⨯⨯⨯⨯======⨯⨯⨯⨯⨯, .1234~842871120120120120Y ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭. 设X 服从泊松分布,且已知{1}{2}P X P X ===,求{4}P X =.解 以X 表示随意抽取的一页上印刷错误的个数,以)4,3,2,1(=k X k 表示随意抽取的第k 页上印刷错误的个数,由条件知X 和)4,3,2,1(=k X k 服从同一泊松分布,未知分布参数λ决定于条件:2{1}{2}ee 2!P X P X λλλλ--====,.于是λ=2.由于随机变量)4,3,2,1(=k X k 显然相互独立,因此42222{=4}=e =e 0.090243P X --≈ !设随机变量X 服从区间25[,]上的均匀分布,求对X 进行3次独立观测中,至少有2次的观测值大于3的概率α.解 设Y 3次独立试验事件{3}A X =>出现的次数,则Y 服从参数为(3,)p 的二项分布,其中23p =.因此234820(){2}{3}3(1)92727P B P Y P Y p p p ===+==-+=+=α.设随机变量X 服从正态分布(3,4)N ,且满足 {}{}P X C P X C <=≥和{}2{}P X C P X C <=≥ ,分别求常数C解 (1)由{}X C <与{}X C ≥为对立事件,又{}{}P X C P X C <=≥得 1{}2P X C <=所以C=3 (2) 由题意可知23{}=32C P X C Φ-<=()所以反查表可得 3.88C ≈设随机变量X 服从[1,2]-上的均匀分布,求随机变量Y 的分布律,其中10 00 10X Y X X -<==>⎧⎪⎨⎪⎩,若,,若,,若.解 由于X 服从[1,2]-上的均匀分布,知随机变量Y 的概率分布为1{1}{0}{10}{0}{0}032{1}{0}{02}31~1233P Y P X P X P Y P X P Y P X P X Y =-=<=-≤<=======>=<≤=⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,,;-1.补充:第二节 离散随机变量解:由条件知,随机变量X 的分布列如下:设{}A =至多遇到一次红灯,则54()(0)(1)64P A P X P X ==+==2.设每分钟通过交叉路口的汽车流量X 服从泊松分布,且已知在一分钟内无车辆通过与恰好有一辆车通过的概率相同,求在一分钟内至少有两辆车通过的概率。
第二章 随机变量 2.12.2解:根据1)(0==∑∞=k k X P ,得10=∑∞=-k kae,即1111=---e ae 。
故 1-=e a2.3解:用X 表示甲在两次投篮中所投中的次数,X~B(2,0.7) 用Y 表示乙在两次投篮中所投中的次数, Y~B(2,0.4) (1) 两人投中的次数相同P{X=Y}= P{X=0,Y=0}+ P{X=1,Y=1} +P{X=2,Y=2}=11220202111120202222220.70.30.40.60.70.30.40.60.70.30.40.60.3124C C C C C C ⨯+⨯+⨯=(2)甲比乙投中的次数多P{X >Y}= P{X=1,Y=0}+ P{X=2,Y=0} +P{X=2,Y=1}=12211102200220112222220.70.30.40.60.70.30.40.60.70.30.40.60.5628C C C C C C ⨯+⨯+⨯=2.4解:(1)P{1≤X ≤3}= P{X=1}+ P{X=2}+ P{X=3}=12321515155++= (2) P{0.5<X<2.5}=P{X=1}+ P{X=2}=12115155+= 2.5解:(1)P{X=2,4,6,…}=246211112222k +++ =11[1()]1441314k k lim →∞-=-(2)P{X ≥3}=1―P{X <3}=1―P{X=1}- P{X=2}=1111244--= 2.6解:(1)设X 表示4次独立试验中A 发生的次数,则X~B(4,0.4)34314044(3)(3)(4)0.40.60.40.60.1792P X P X P X C C ≥==+==+=X 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12P 1/36 1/18 1/12 1/9 5/36 1/6 5/36 1/9 1/12 1/18 1/36(2)设Y 表示5次独立试验中A 发生的次数,则Y~B(5,0.4)345324150555(3)(3)(4)(5)0.40.60.40.60.40.60.31744P X P X P X P X C C C ≥==+=+==++=2.7 (1)X ~P(λ)=P(0.5×3)= P(1.5)0 1.51.5{0}0!P X e -=== 1.5e - (2)X ~P(λ)=P(0.5×4)= P(2)0122222{2}1{0}{1}1130!1!P X P X P X e e e ---≥=-=-==--=-2.8解:设应配备m 名设备维修人员。