数理统计习题及答案
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第一章 随机事件及其概率练习: 1. 判断正误(1)必然事件在一次试验中一定发生,小概率事件在一次试验中一定不发生。
(B )(2)事件的发生与否取决于它所包含的全部样本点是否同时出现。
(B )(3)事件的对立与互不相容是等价的。
(B ) (4)若()0,P A = 则A =∅。
(B )(5)()0.4,()0.5,()0.2P A P B P AB ===若则。
(B ) (6)A,B,C 三个事件至少发生两个可表示为AB BC AC ⋃⋃(A ) (7)考察有两个孩子的家庭孩子的性别,{()Ω=两个男孩(,两个女孩),(一个男孩,}一个女孩),则P{}1=3两个女孩。
(B )(8)若P(A)P(B)≤,则⊂A B 。
(B ) (9)n 个事件若满足,,()()()i j i j i j P A A P A P A ∀=,则n 个事件相互独立。
(B )(10)只有当A B ⊂时,有P(B-A)=P(B)-P(A)。
(A ) 2. 选择题(1)设A, B 两事件满足P(AB)=0,则©A. A 与B 互斥B. AB 是不可能事件C. AB 未必是不可能事件D. P(A)=0 或 P(B)=0 (2)设A, B 为两事件,则P(A-B)等于(C)A. P(A)-P(B)B. P(A)-P(B)+P(AB)C. P(A)-P(AB)D. P(A)+P(B)-P(AB) (3)以A 表示事件“甲种产品畅销,乙种产品滞销”,则其对立事件A 为(D)A. “甲种产品滞销,乙种产品畅销”B. “甲乙两种产品均畅销”C. “甲种产品滞销”D. “甲种产品滞销或乙种产品畅销”(4)若A, B 为两随机事件,且B A ⊂,则下列式子正确的是(A) A. P(A ∪B)=P(A) B. P(AB)=P(A) C. P(B|A)=P(B) D. P(B-A)=P(B)-P(A) (5)设(),(),()P A B a P A b P B c ⋃===,则()P AB 等于(B)A. ()a c c + B . 1a c +-C.a b c +- D. (1)b c -(6)假设事件A 和B 满足P(B|A)=1, 则(B)A. A 是必然事件 B . (|)0P B A = C. A B ⊃ D. A B ⊂ (7)设0<P(A)<1,0<P(B)<1, (|)(|)1P A B P A B += 则(D)A. 事件A, B 互不相容B. 事件A 和B 互相对立C. 事件A, B 互不独立 D . 事件A, B 互相独立8.,,.,,.D ,,.,,.,,1419.(),(),(),(),()37514131433.,.,.,.,37351535105A B A AB A B B AB A B C AB A B D AB A B P B A P B A P AB P A P B A B C φφφφ≠=≠====对于任意两个事件必有(C )若则一定独立;若则一定独立;若则有可能独立;若则一定不独立;已知则的值分别为:(D)三解答题1.(),(),(),(),(),(),().P A p P B q P AB r P A B P AB P A B P AB ===设求下列事件的概率:解:由德摩根律有____()()1()1;P A B P AB P AB r ⋃==-=-()()()();P AB P B AB P B P AB q r =-=-=-()()()()(1)()1;P A B P A P B P AB p q q r r p ⋃=+-=-+--=+-________()()1[()()()]1().P AB P A B P A P B P AB p q r =⋃=-+-=-+-2.甲乙两人独立地对同一目标射击一次,命中率分别是0.6和0.5,现已知目标被命中,求它是甲射击命中的概率。
一、(满分12分)设X X X n ,,,12为来自均匀分布θU (0,)的随机样本,θθ,ˆˆ12分别为未知参数θ的矩估计量和最大似然估计量。
(1)证明nT n =+θθ和ˆˆ112都是未知参数θ的无偏估计; (2)比较两个估计量的优劣性.二、(满分14分)设X 服从伽玛分布Γαβ(,),其特征函数为=−−βϕαt itX ()(1).(1) 利用特征函数法求X 的数学期望和方差; (2)设X X X n ,,,12是独立同分布的随机变量,其概率密度为,⎩≤⎨=>⎧λλx f x e x x 0,0.(),0-试用特征函数法证明:∑=Γ=λY X n i i n~(,)1 三、(满分14分)从两个独立的正态总体中抽取如下样本值: 甲(X ) 4.4 4.0 2.0 4.8 乙(Y )5.01.03.20.4经计算得x s y s ====3.8, 1.547, 2.4, 4.45312*2*2,在显著性水平=α0.05下,能否认为两个总体同分布? 四、(满分10分)设X X X ,,,129是总体μσX N ~(,)2的一个样本.记Y X Y X k k k k ∑∑===63,=,11171269SS X Y Z Y Y k k ∑=−=−=2(),12()7212229求统计量 Z 的分布。
五、(满分14分)设X X X n ,,,12是总体X 的一个样本,X 的密度函数为f x x x ⎩⎨=<<⎧−θθθ他其0,.(;),01,1>θ0求未知参数g =θθ()1的最大似然估计量gθ()ˆ,并求g θ()的有效估计量.六、 (满分20分)观测某种物质吸附量y 和温度x 时,得到数据如下:x i 1.5 1.8 2.4 3.0 3.5 3.9 4.4 4.8 5.0 y i4.85.77.08.310.912.413.113.615.3应用线性模型N y a bx ⎩⎨⎧=++εσε~(0,)2(1) 求a 和b 的最小二乘估计及回归方程;(2) 在显著性水平=α0.05下,检验原假设=H b :00;(3)在温度x =60时,求吸附量y 0的置信水平为α−=10.95的预测区间; (4) 若要使吸附量在5-10之间,温度应该如何控制(=α0.05).七、 (满分16分) 为了观察燃烧温度是否对砖块的密度有显著性影响,今在4种温度下做试验,得砖块密度的观察值如下: 温度(摄氏度) 砖块密度100 21.8 21.9 21.7 21.6 21.7 125 21.7 21.4 21.5 21.4 150 22.9 22. 8 22.8 22.6 22.5 17521.9 21.7 21.8 21.4试问燃烧温度对砖块密度是否有显著影响?(=α0.01) 附注:计算中可能用到的数据如下:t r F F t F F ===Φ=====5(7) 2.3646,(7)0.6664,(1,7) 5.59,(1.96)0.976(3,3)15.5,(6) 2.4469,(2,15) 3.68,(3,14) 5.50.9750.050.950.9750.9750.950.99一、(满分12分)解:(1)总体X 的密度函数为总体X 的分布函数为0,0(),01,x x F x x x θθθθ≤⎧⎪⎪=<<⎨⎪≥⎪⎩;由于2θ=EX ,得X 2ˆ1=θθ的矩估计量为 1ˆ[2]2θθ===E E X EX ,故的无偏估计量。
数理统计习题答案习题5.1解答1. 设总体服从()λP 分布,试写出样本的联合分布律. n X X X ,,,12 解:()的分布律为:即X P X ~,λ ()!k e P X k k λλ-==, 0,1,2,,,n k =n X X X ,,,12 的联合分布律为:()n n P X x X x X x ===,,,1122 = ()()()n n P X x P X x P X x === 1122=nx x x x e x e x e nλλλλλλ---⋅2121=λλn n x x xe x x x n-+++!!!1212, n i n x i 0,1,2,,,1,2,, ==2. 设总体X 服从()0,1N 分布,试写出样本的联合分布密度. n X X X ,,,12 解:,即()~0,1X N X 分布密度为:()2221x p x e -=π,+∞<<-∞xn X X X ,,,12 的联合分布密度为:()∏==ni i n x x x p x p112*(),,...=22222221212121n x x x eee --⋅-πππ=()}212exp{122∑=--n i i x n π x i n i ,1,2,, =+∞<<∞-. 3. 设总体X 服从()2,μσN 分布,试写出样本的联合分布密度. n X X X ,,,12 解:()2~,μσX N ,即X 分布密度为:()p x =()}2exp{2122σμπσ--x ,∞<<∞-xn X X X ,,,12 的联合分布密度为:()∏==ni i n x xx p x p 112*,,...)(=)()}21exp{121222∑-⋅⋅-=-ni i n n x μσπσ, x i n i ,1,2,, =+∞<<∞-.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53.2,51.3,54.5,47.8,50.954321=====x x x x x()257.7151=∑=i ix,()51.54251==∑=i ix x(3) ss =()2512512xx xnx i 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)=2.5486; (8)*s cv =100⨯*xs =4.945;(9)每个数都是一个,故没有众数.(10)中位数为=51.3; (11)极差为54.5-47.8=6.7;(12)0.75分位数为53.2. 3x2. 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,频数依次为,129,,,x x x 129,,,n n n +=++=912n n n n 100,()=∑=911i i in x 3950;()=+=∑=911912i i in xn n x 39.5;()()-=-==∑∑==29129123ss n x x n xnx i i ii i i 210039.5166300-⨯=10275;()==s ss 100142102.75; ()=s 510.137;()=-=*ss n s 1162103.788 ()=*s 710.188;()=⨯=*1008xs cv 25.79;()93742或众数是()50,210=n ;中位数为39.523742=+;()11极差为:62-22=40;()4783,0.7568,12612512分位数为+++=+++=∴n n n n n n .3.略.4. 设是一组实数,a 和是任意非零实数,n x x x ,,,12 b bx ay i i -=(i n 1,, =),x 、y 分别为、的均值, =i x i y 2xs ∑-iixn(x 2)1,=2ys 1n(y y i i-)∑2,试证明:① b x a y -=;② 222b s s x y =. 解①:∑∑==-==ni i ni i b x a ny ny 1111= ()∑=-ni i x a bn11= ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-∑=n i i x na nb 11= b x a -;②=2y s 1n∑-ii y y 2()=∑=⎪⎪⎭⎫⎝⎛---ni i b x a b x a n121=∑=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-ni i b x x n 121=221x s b .1.求分位数(1),(2)()820.05x ()1220.95x 。
第一章:统计量及其分布19.设母体ξ服从正态分布N(),,2σμξ和2n S 分别为子样均值和子样方差,又设()21,~σμξN n +且与n ξξξ,,,21 独立, 试求统计量111+--+n n S nn ξξ的抽样分布. 解: 因为ξξ-+1n 服从⎪⎭⎫⎝⎛+21,0σn n N 分布. 所以()1,0~121N nn n σξξ+-+ 而()1~222-n nS nχσ且2n S 与ξξ-+1n 独立,, 所以()1~1111--÷+--+n t S n n n n S nnn σξξ分布. 即111+--+n n S nn εε服从()1-n t 分布. 20.(),,,1,,n i i i =ηξ是取自二元正态分布N()ρσσμμ222121,,,的子样,设()∑∑∑===-===n i i i ni n i i n S n n 12111,1,1ξξηηξξξ2,()2121∑=-=n i i n S ηηη和 ()()()()∑∑∑===----=ni i ni ii ni ir 12211ηηξξηηξξ试求统计量()122221--+---n S rS S S ηξηξμμηξ的分布.解: 由于().21μμηξ-=-E ()()=-+=-ηξηξηξ,c o v 2D D D nn nn2122212σσρσσ-+.所以()()n 212221212σρσσσμμηξ-+---服从()1,0N 分布 .()()()()()()()[]211212121222122ηξηξηηξξηηξξ---=----+-=-+∑∑∑∑====i ini i i ni i ni i ni S rS S S ni i ηξ-是正态变量,类似于一维正态变量的情况,可证ηξηξS rS S S 222-+与ηξ-相互独立.()()1~22221222122--+-+n S rS S S n χσρσσσηξηξ, 所以 统计量()122221--+---n S rS S S ηξηξμμηξ()()()()1)2(222122212221222121--+-+-+---=n S rS S S n nσρσσσσρσσσμμηξηξηξ服从()1-n t 分布.第二章:估计量1. 设n ξξ,,1 是来自二点分布的一个子样,试求成功概率p 的矩法估计量.解: p E =ξ ξ=∴pˆ 3. 对容量为n 的子样,求密度函数()()⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其它,00,2;2ax x a a a x f 中参数a 的矩法估计3. 对容量为n 的子样,求密度函数 ()()⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其它,00,2;2ax x a a a x f 中参数a 的矩法估计量. 解: ()322adx x a ax E a=-=⎰ξ 令ξ=3a 得ξ3ˆ=a . 4. 在密度函数 ()()10,1<<+=x x a x f a中参数a 的极大似然估计量是什么? 矩法估计量是什么? 解: (1) ()()()∏∏==+=+=ni i ni nni x x L 111ααααα ()i i x ∀<<1∴()().ln 1ln ln 1⎪⎪⎭⎫⎝⎛⋅++=∏=n i i x n L ααα令()0ln 1ln 1=++=∂∂∑=i ni x nL ααα, 得 ∑=--=ni iL xn1ln 1ˆα。
硕⼠⽣《数理统计》例题及答案《数理统计》例题1.设总体X 的概率密度函数为: 221)(ββx ex f -=)0(>β试⽤矩法和极⼤似然法估计其中的未知参数β。
解:(1)矩法由于EX 为0,πββββββββββββ2002222221][)()2(2)()2(212)(222222222=+-=-=-+-∞+-∞+--∞+-∞++∞∞-dx exeed xx d xedxex dxx f x EX x x x x xπβ22221=-=X E EX DX 令2S DX =得:S πβ2=(2)极⼤似然法∑===-=-∏ni i i x nni x e21111ββββ∑=--=ni ixn L 1221ln ln ββ231ln 2n i i d L n x d βββ==-+∑ 令0ln =βd L d 得∑==n i i x n 122?β2. 设总体X 的概率密度函数为:<≥--=ααβαββαφx x x x ,0),/)(exp(1),;(其中β>0,现从总体X 中抽取⼀组样本,其观测值为(2.21,2.23,2.25,2.16,2.14,2.25,2.22,2.12,2.05,2.13)。
试分别⽤矩法和极⼤似然法估计其未知参数βα和。
解:(1)矩法经统计得:063.0,176.2==S Xβαβαβφαβαααβαα+=-=+-=-===∞+--∞+--∞+----∞+--∞+∞+∞-??x x x x x edx exeexd dx ex dx x x EX ][)(1 )()(222][)(1222222βαβαβαβαβααβαα++=+=+-=-==--∞+∞+----∞+--∞+??EX dx ex ex ed x dx ex EX x x x x222)(β=-=EX EX DX令==2S DX X EX 即==+22SXββα故063.0?,116.2?===-=S S X βα(2)极⼤似然法 )(111),;(αββ===∏X nnX ni eex L i)(ln ln αββ---=X nn L)(ln ,0ln 2αββββα-+-=??>=??X nn L n L 因为lnL 是L 的增函数,⼜12,,,n X X X α≥L所以05.2?)1(==X α令0ln =??βL 得126.0?)1(=-=X X β 3.已知总体ξ的分布密度函数为:+≤≤-=其它,011,21);(θθθx x f(1)⽤矩法估计其未知参数θ;(2)⽤极⼤似然法估计其未知参数θ。
研究生课程数理统计习题及答案数理统计习题答案 第一章1.解: ()()()()()()()12252112222219294103105106100511100519210094100103100105100106100534n i i n i i i i X x n S x x x n ===++++====-=-⎡⎤=-+-+-+-+-⎣⎦=∑∑∑2. 解:子样平均数 *11l i i i X m x n ==∑()118340610262604=⨯+⨯+⨯+⨯=子样方差 ()22*11l i i i S m x x n ==-∑()()()()222218144034106422646018.67⎡⎤=⨯-+⨯-+⨯-+⨯-⎣⎦=子样标准差4.32S ==3. 解:因为i i x ay c-=所以 i i x a cy =+11ni i x x n ==∑()1111ni i ni i a cy n na cy n ===+⎛⎫=+ ⎪⎝⎭∑∑1nii c a y n a c y==+=+∑ 所以 x a c y =+ 成立()2211n x i i s x x n ==-∑()()()22122111ni i ini i nii a cy a c y n cy c yn c y y n====+--=-=-∑∑∑因为 ()2211nyi i s y yn ==-∑ 所以222x ys c s = 成立()()()()()172181203.2147.211.2e n n e nM X X R X X M X X +⎛⎫ ⎪⎝⎭⎛⎫+ ⎪⎝⎭====-=--====4. 解:变换 2000i i y x =-11n i i y y n ==∑()61303103042420909185203109240.444=--++++-++= ()2211n y i i s y y n ==-∑()()()()()()()()()222222222161240.444303240.4441030240.4449424240.44420240.444909240.444185240.44420240.444310240.444197032.247=--+--+-+⎡⎣-+-+-+⎤--+-+-⎦=利用3题的结果可知2220002240.444197032.247x y x y s s =+===5. 解:变换 ()10080i i y x =-13111113n i i i i y y y n ====∑∑[]12424334353202132.00=-++++++-+++++=()2211nyi i s y y n ==-∑()()()()()()22222212 2.0032 2.005 2.0034 2.001333 2.003 2.005.3077=--+⨯-+-+⨯-⎡⎣⎤+⨯-+--⎦=利用3题的结果可知2248080.021005.30771010000yx yx s s -=+===⨯ 6. 解:变换()1027i i y x =-11li i i y m y n ==∑()13529312434101.5=-⨯-⨯+⨯+=-2710yx =+=26.85 ()2211lyi i i s m y y n ==-∑()()()()22221235 1.539 1.5412 1.534 1.510440.25⎤=⨯-++⨯-++⨯+++⎡⎣⎦= 221 4.4025100x y s s ==170 170174178*11li i i x m x n ==∑()1156101601416426172121682817681802100166=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=()22*11l i i i s m x x n ==-∑()()()()()()()2222222110156166141601662616416628168166100121721668176166218016633.44=⨯-+⨯-+⨯-+⨯-⎡⎣⎤+⨯-+⨯-+⨯-⎦= 8解:将子样值重新排列(由小到大)-4,-2.1,-2.1,-0.1,-0.1,0,0,1.2,1.2,2.01,2.22,3.2,3.21()()()()()172181203.2147.211.2e n n e nM X X R X X M X X +⎛⎫ ⎪⎝⎭⎛⎫+ ⎪⎝⎭====-=--====9解: 121211121211n n i ji j n x n x n n x n n ==+=+∑∑112212n x n xn n +=+()12221121n n ii s x x n n +==-+∑试写出子样的频数分布,再写出经验分布函数并作出其图形。
习题一、基本概念1.解: 设12345,,,,X X X X X 为总体的样本1)51151~(1,) (,,)(1)i ix x i X B p f x x p p -==-∏555(1)11(1),5x x i i p p x x -==-=∑2)λλλλλ55155151!!),,( )(~-==-∏∏==e x ex x x f P X i ixi i xi3)5155111~(,) (,,),,1,...,5()i X U a b f x x a xi b i b a b a ===≤≤=--∏所以5151,,1,...,5()(,,)0,a xi b i b a f x x ⎧≤≤=⎪-=⎨⎪⎩其他 4)()⎪⎭⎫ ⎝⎛-==∑∏=-=-5122/55125121exp 221),,( )1,(~2i i i x x e x x f N X i ππμ 2.解: 由题意得:因为0110,(),1,n k k k x x k F x x x x n x x ++<⎧⎪⎪≤<⎨⎪≥⎪⎩,所以40,00.3,010.65,12()0.8,230.9,341,4x x x F x x x x <⎧⎪≤<⎪⎪≤<⎨≤<⎪⎪≤<⎪≥⎩3.解:它近似服从均值为172,方差为5.64的正态分布,即(172,5.64)N 4.解:()55-5 510/2- -⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<<-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<=<k X k P k X P k X P μμμ 因k 较大()()()()()()()-555(15)2510.950.95P X k k k k k k k μ<≈Φ-Φ-=Φ--Φ=Φ-=Φ=,5 1.65,0.33k k ==查表5.解:()-5250.853.8 1.1429 1.7143(1.7143)( 1.14296.3/6X P X P ⎛⎫<<=-<<=Φ-Φ- ⎪⎝⎭)0.9564(10.8729)0.8293=--=6.解:()()()~(20,0.3),~(20,0.2),~(0,0.5),0.3 0.30.3Y N Z N Y Z Y Z N P Y Z P Y Z P Y Z -->=->+-<-设与相互独立,0.42430.42431(0.4243)(1(0.4243))22(0.4243)P P ⎫⎫=>=+<-⎪⎪⎭⎭=-Φ+-Φ=-Φ220.66280.6744=-⨯= 7.解:101010222111~(0,4),~(0,1),2111 10.05,0.95444444ii i i i i i i X X N N c c c P X P X P X ===⎛⎫⎛⎫⎛⎫>=-≤=≤= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭∑∑∑则查卡方分位数表 c/4=18.31,c=73.24 8.解:由已知条件得:(1,),1()iX Y B p p F μ=-由i X 互相独立,知i Y 也互相独立,所以1(,),1().ni X i Y B n p p F μ==-∑9.解: 1))1(,)1(,2p Np DX ES np Np n DX X D Np EX X E -==-==== 2)λλλ======DX ES nn DX X D EX X E 2,, 3)()()12,12,2222a b DX ES n a b n DX X D b a EX X E -==-==+==4)1,1,2======DX ES nn DX X D EX X E μ 10.解:1)()22212)1()1()1()1(σ-=-=-=-=-∑=n DX n ES n S n E X X E ni i2)()222242221(1)(1)(1), ~(1)nii n S n S DXX D n S D n σχσσ=⎛⎫---=-=- ⎪⎝⎭∑ ()2412(1)nii DXX n σ=∴-=-∑ 11.解:ππππππn X E dt e dy ey dy ey X nE Y E nn DY X E EY N X n Y n N X t y y 2)(,2)1(222222||21)(),11,0(),1,0(~),/1,0(~)102222==Γ==========-∞+-∞+-∞+∞-⎰⎰⎰ 令ππππππ211,2)1(222222||21),1,0(~)21102222===Γ====∑∑⎰⎰⎰==-∞+-∞+-∞+∞-n i i n i i t x x X E n X n E dt e dx ex dx ex X E N X12.解:1)()2224X E X E X E n μμ-=-=()244100.1X X D E n n⎡⎤=+=+≤⎢⎥⎣⎦ 40n ∴≥2)2222,2u u X u E u e du u du +∞+∞---∞===⎰⎰222220022002(1)0.1,80010,254.6,255u uutue du ue duue d e dtE X En nμπ+∞+∞--+∞+∞--===Γ=-==≤≥≥=∴≥⎰⎰⎰⎰3) ()()111P X P X Pμμ⎛-≤=-≤-≤=≤≤⎝⎭0.975210.95,2221.96,15.36,16u n n⎛⎛⎫⎛=Φ-Φ-=Φ-≥⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭≥=≥≥13.解:()()()112221111111,n ni ii iY XY X a X na X an b b n bEY EX a S Sb b==⎛⎫=-=-=-⎪⎝⎭=-=∑∑14.解:1)12345~(0,2),~(0,3)X X N X X X N+++~~(0,1)N N1111,, 2.23c d n∴===2)()2345222212~(2),~(1)3X X XX Xχχ+++()()22122234523~(2,1),,2,123XX F c m n X X X +===++15.解: 设1(1,)p F n α-=,即()1(1P F p P p α≤=-⇔≤≤=-()()12()2()12P T P T pP T ppP T ⇔≤-≤=-⇔≤=-⇔≤=-122112()()(1,)p p p t n tn F n α---=∴==16.解:()()()()()()()()()121222222221212222212121212212221212~(0,2),~(0,~~(0,1)~~(2)2210.1,2X X N X X N N N X X X X t P t P X X X X X X X X X X t P X X X X c χχ+-+⎛⎫⎛⎫++>=> ⎪ ⎪⎪ ⎪++-++-⎝⎭⎝⎭⎧⎫+⎪⎪=-≤=⎨⎬++-⎪⎪⎩⎭=0.9(1,2)8.532tF == 17.证明: 1)2211122211()0,(),(0,)1(1)(1)n n n n n E X X D X X X X N n nn S n t n σσχσ+++++-=-=∴---=- 又2)2211111()0,(),(0,)n n n n n E XX D X X X X N nnσσ+++++-=-=∴- 3)2211111()0,(),(0,)n n E X X D X X X X N n nσσ---=-=∴- 18. 解:()()()62,47.61,96.125.0,975.025.0,95.0125.0225.0/25.025.0975.0≥≥=≥≥Φ≥-Φ=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤-≤-=≤-n n u n n n n n X n P X P σμσμ 19.解[,]0,1,[,](),(),0,[,]1,X U a b x a x a b x a f x F x a x b b a b a x a b x b ≤⎧⎧⎪∈-⎪⎪∴==<≤-⎨⎨-⎪⎪∉⎩>⎪⎩1(1)()(1())()n f x n F x f x -∴=-111()1(),[,]0,[,]1(),[,]()(())()0,[,]n n n n b a n x a b b a b a x a b x a n x a b f x n F x f x b a b ax a b ----⎧∈⎪=--⎨⎪∉⎩-⎧∈⎪==--⎨⎪∉⎩20.解:()()()()()()()55(1)(1)11515555555(5)111011011011101211121(1(1))1(11(1))1(1)0.5785121515 1.5(1.5)0.93320.70772i i i i i i i i i i P X P X P X P X X P X P X P X P =====<=-≥=-≥=--≤⎛-⎫⎛⎫=--≤- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭=--Φ-=--+Φ=-Φ=-⎛⎫<==<=<=Φ== ⎪⎝⎭∏∏∏∏∏21. 解:1)因为21~(0,)mii XN m σ=∑,从而~(0,1)miXN ∑2221~()m ni i m Xn χσ+=+∑,所以~()miX t n ξ=2)因为22211~()mii Xm χσ=∑,22211~()m nii m Xn χσ+=+∑所以2121~(,)mi i m ni i m n X F m n m X =+=+∑∑3)因为21~(0,)m i i X N m σ=∑,21~(0,)m ni i m X N n σ+=+∑所以2212()~(1)mi i X m χσ=∑,2212()~(1)m ni i m X n χσ+=+∑故222221111~(2)m m n i i i i m X X m n χσσ+==+⎛⎫⎛⎫+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑∑ 22.解:由Th1.4.1 (2)()(),95.047.321),1(~122222=⎪⎪⎭⎫⎝⎛≤---σχσS n P n S n查表:n 121,n 22-==23.解: 由推论1.4.3(2)05.095.0139.2139.2),14,19(~222122212221=-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>S S P S S P F S S 24.解: 1)()()94.005.099.057.3785.10)20(~),1,0(~),,0(~2201222220122=-=≤≤=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=---∑∑==χχχσμσμσμσμP X XN X N X i i i ii i2)()895.01.0995.058.381965.11),19(~192222222012=-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤≤=-∑=σχσσS P S X Xi i25. 解: 1)()4532.07734.0221)75.0(21431435/2080380=⨯-=+Φ-=⎪⎭⎫ ⎝⎛≤-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>-=>-U P X P X P2)()()05.01975.021064.21064.25/2674.780380=+⨯-=≤-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>-=>-T P X P X P 26.解: 1)8413.0120472.4472.4=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<-=⎪⎭⎫ ⎝⎛+<σσσa X P a X P a XP 2)2222222222223132222222S P S P S P S P σσσσσσσσ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫-<=-<-<=<<=<< ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭22199.528.50.950.050.9S P σ⎛⎫=<<=-= ⎪⎝⎭3)3676.3,328.120,1.020,9.02012020/1===⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤=⎪⎪⎭⎫⎝⎛≤-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛>-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛>-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>-c c c T P c T P c S X P c S X P c X S P μμμ27.解:22cov(,)(,)1()()1cov(,)()1(,)1i j i j i j i j i j i j X X X X r X X X X n D X X D X X nX X X X E X X X X X X X X nr X X X X n σσ----=--=-=--=---=-∴--=--28.解:()2221212)1(2)1(,)1(,21),2,2(~σσμ-=-=-=-===+=∑∑==+n ES n ET S n Y Y T X Y n Y N X X Y Y Y ni i ni i in i i 令习题二、参数估计1.解:矩估计()1 3.40.10.20.90.80.70.766X =+++++= ()()11111ln ln(1)ln nnni i i i nii L x x L n x αααααα===⎡⎤=+=+⎣⎦=++∏∏∑121ln ln 01ˆ10.2112ln n i i n ii d n L x d n x αααα====+=+=--=∑∑3077.0121ˆ,212)1()1(110121=--==++=++=+=⎰++X XX x dx x EX αααααααα所以12112ˆˆ,11ln n ii X nX X αα=⎛⎫⎪- ⎪==-+-⎪ ⎪⎝⎭∑,12ˆˆ0.3079,0.2112αα≈≈ 2.解: 1)3077.02ˆ,21====X X EX θθ111ln 0nni L nL θθθ====-=∏无解,依定义:21ˆmax ii nX θ≤≤= 2)矩法:211ˆˆ1.2,0.472212EX DX θθ====极大似然估计:22ˆˆ1.1,0.1833212EX DX θθ====3. 1)解:矩法估计:111ˆ,EX X Xλλ===最大似然估计:111,ln ln niii nnx x ni i i L eeL n L x λλλλλ=--==∑===-∑∏2111ˆln 0,ni ni ii d n nL x d Xxλλλ===-===∑∑2)解:~()X P λ矩估计:X X EX ===1ˆ,λλ最大似然估计:1,ln ln ixnxnn i i iiL eeL n nx x x xλλλλλλ--====-+-∑∏∏2ˆln 0,d nx L n X d λλλ=-+==3)解:矩估计:()2,212b a a bEX DX -+==联立方程:()2*221ˆ2ˆa X b X a bX b a M ⎧=-⎪→+⎧=⎪⎪⎨-⎪=⎪⎩⎨=+⎪⎩极大似然估计:依照定义,11ˆˆmin ,max i ii ni na Xb X ≤≤≤≤== 4) 解: 矩估计:00ln EX dx xxθθ+∞+∞==⎰,不存在22111,ln ln 2ln nnni i i i iL L n x x x θθθ=====-∑∏∏ln 0n L αθ∂==∂,无解;故,依照定义,(1)ˆX θ= 5)解: 矩法:()/0()(1)(2)x txEX edx t e dt αβααβαββ+∞+∞---==+=Γ+Γ⎰⎰ X αβ=+=2222()(1)2(2)(3)t EX t e dt αβααββ+∞-=+=Γ+Γ+Γ⎰ 222222122()i M X nααββαββ=++=++==∑22222*2111ˆˆi M X X X M nX βαβ=-=-==-=∑即11ˆˆX X αβ====极大似然估计:()()/1111exp ,ln ln i nx ni n L enx n L n nx αβαβαβββββ---=⎡⎤==--=--+⎢⎥⎣⎦∏2ln 0,ln ()0n n nL L x ααββββ∂∂===-+-=∂∂ α无解,依定义有:(1)(1)ˆˆ,L L X X X X αβα==-=- 7)解: 矩法:22223222(2)x x tx EX dx dte dt Xθθθ+∞+∞+∞---=====⎰⎰⎰ˆ2Mθ=极大似然估计:22222211iixnxn ni ii iL x eθθ--==∑⎛⎫== ⎪⎝⎭∏222ln ln43ln ln ln iixL n n n xθθ=---∑∑233ˆln20,iLxnLθθθθ∂=-+==∂∑8)解:矩法:2222222222022222223(1)(1)[(1)](1)(1)(1)1221x x x x x xxxd dEX x xd dd dq Xdq dq qθθθθθθθθθθθθθ∞∞∞-===∞==--=-=---=====-∑∑∑∑2ˆM Xθ=极大似然估计:22221(1)(1)(1)(1)ln2ln(2)ln(1)ln(1)inx n nx ni iiiL x xL n nx n xθθθθθθ--==--=--=+--+-∏∏∑222ˆln0,1Ln nx nLXθθθθ∂-=-==∂-4解:11112112(,,)(1)(1)ln(,,)ln(1)ln(1)n ni ii i i iy yny y nninL p y y y p p p pL p y y y ny p n y p==--=∑∑=-=-=+--∏12(,,)0(1)ny pd L p y y y ndp p p-==-ˆp Y=记001,;0,i i i iy x a y x a=≥=<则(1,)iY B p;5.解:1,ln lninx n nxiL e e L n nxλλλλλλ--====-∏711120000ˆln 0,,2010001000i i i d n L nx X x v d X λλλ==-=====∑ 1ˆ0.05Xλ== 6解:因为其寿命服从正态分布,所以极大似然估计为:2211ˆˆ,()ni i x x n μσμ===-∑ 根据样本数据得到:2ˆˆ997.1,17235.811μσ==。
(完整版)数理统计考试题及答案1、离散型随机变量X 的分布律为P (X=x i )=p i ,i=1.2…..,则11=∑=ni ip2、设两个随机变量X ,Y 的联合分布函数F (x ,y ),边际分布Fx (x ),Fy (y ),则X 、Y 相互独⽴的条件是)()(),(y F x F y x F Y X ?=3、 X 1,X 2,….X 10是总体X~N (0,1)的样本,若2102221X X X +++=ξ,则ξ的上侧分位数025.0ξ=解:因为X~N (0,1),所以2102221X X X +++=ξ~)10(2χ,查表得025.0ξ=20.54、设X~N (0,1),若Φ(x )=0.576,则Φ(-x )= 解:Φ(-x )=1-Φ(x )=1-0.576=0.4245、设X 1,X 2,….X n 是总体),(~2σµN X 的样本,∑=-=ni iXY 122)(1µσ,则EY=n解:∑=-=ni iXY 122)(1µσ~)(2n χ,E 2χ=n ,D 2χ=2n⼆、设设X 1,X 2,….X n 是总体),(~2σµN X 的样本,∑=-=612)(51i i X X s ,试求)5665.2(22σ≤s P 。
解:因为),(~2σµN X ,所以有)5(~)(126122χσ∑=-i i X X ,则≤-= ≤-=≤=≤∑∑==8325.12)(5665.25)()5665.2()5665.2(261226122222σσσσi ii i X X P X X P s P s P 查2χ分布表得=≤)5665.2(22σs P≤-∑=8325.12)(2612σi i X X P =1-α=1-0.0248=0.9752 三.设总体X 的概率密度为f(x)= (1),(01) 0a x x α?+<,其他,其中α>0,求参数α的矩估计和极⼤似然估计量。
《概率论与数理统计》练习题(含答案)一、单项选择题1.设,,A B C 为三个事件,且,A B 相互独立,则以下结论中不正确的是( ) (A )若()1P C =,则AC 与BC 也独立. (B )若()1P C =,则A C 与B 也独立. (C )若()0P C =,则A C 与B 也独立. (D )若C B ⊂,则A 与C 也独立.答案:(D ).解答:因为概率为1的事件和概率为0的事件与任何事件独立,所以(A ),(B ),(C )都是正确的,只能选(D ).事实上由图 可见A 与C 不独立.2.设随机变量~(0,1),X N X 的分布函数为()x Φ,则(||2)P X >的值为( ) (A )2[1(2)]-Φ. (B )2(2)1Φ-. (C )2(2)-Φ. (D )12(2)-Φ.答案:(A )解答: ~(0,1)X N 所以(||2)1(||2)1(22)P X P X P X >=-≤=--<≤ 1(2)(2)1[2(2)1]2[1(2)]=-Φ+Φ-=-Φ-=-Φ 应选(A ).3.设随机变量X 和Y 不相关,则下列结论中正确的是( ) (A )X 与Y 独立. (B )()D X Y DX DY -=+. (C )()D X Y DX DY -=-. (D )()D XY DXDY =.SABC答案:(B )解答:由不相关的等价条件知,0y x cov 0xy =⇒=),(ρ ()+2cov x y D X Y DX DY -=+(,) 应选(B ).4.设离散型随机变量X 和Y 的联合概率分布为(,)(1,1)(1,2)(1,3)(2,1)(2,2)(2,3)111169183X Y P αβ若,X Y 独立,则,αβ的值为( )(A )21,99αβ==. (A )12,99αβ==.(C ) 11,66αβ== (D )51,1818αβ==.答案:(A )解答: 若,X Y 独立则有(2,2)(2)(2)P X Y P X P Y α======1121()()()3939αβαα=+++=+∴29α=, 19β=故应选(A ).5.设总体X 的数学期望为12,,,,n X X X μ为来自X 的样本,则下列结论中正确的是( )(A )1X 是μ的无偏估计量. (B )1X 是μ的极大似然估计量. (C )1X 是μ的相合(一致)估计量. (D )1X 不是μ的估计量. 答案:(A ) 解答:1EX μ=,所以1X 是μ的无偏估计,应选(A ).6. 设A 、B 、C 为三个事件,()0P AB >且(|)1P C AB =,则有( )Y X(A )()()() 1.P C P A P B ≤+- (B )()().P C P A B ≤ (C )()()() 1.P C P A P B ≥+- (D )()().P C P A B ≥答案:C 解答:由(|)1P C AB =知()()P ABC P AB =,故()()P C P AB ≥ ()()()()()()()1P C P AB P A P B P A B P A P B ≥=+-≥+- 应选C.7. 设随机变量X 的概率密度为2(2)4(),x f x x +-=-∞<<∞, 且~(0,1)Y aX b N =+,则在下列各组数中应取( ) (A )1/2, 1.a b == (B)2,a b ==(C )1/2,1a b ==-. (D)2,a b == 答案:B 解答:22(2)4()x f x +-==即~(2,)X N - 故当a b ===时 ~(0,1)Y aX b N =+ 应选B.8. 设随机变量X 与Y 相互独立,其概率分布分别为010.40.6X P010.40.6Y P则有( )(A )()0.P X Y == (B )()0.5.P X Y ==(C )()0.52.P X Y == (D )() 1.P X Y == 答案:C解答:()(0,0)(1,1)P X Y P X Y P X Y ====+== 0.40.40.60.60.52=⨯+⨯= 应选C.9. 对任意随机变量X ,若EX 存在,则[()]E E EX 等于( )(A )0. (B ).X (C ).EX (D )3().EX 答案:C 解答:[()]E E EX EX = 应选C.10. 设12,,,n x x x 为正态总体(,4)N μ的一个样本,x 表示样本均值,则μ的置信度为1α-的置信区间为( ) (A )/2/2(x u x u αα-+ (B )1/2/2(x u x u αα--+ (C )(x u x uαα-+ (D )/2/2(x u x u αα-+ 答案:D 解答:因为方差已知,所以μ的置信区间为/2/2(X u X u αα-+应选D. 11、设为总体的一个样本,为样本均值,则下),,,(21n X X X )2,1(2N X列结论中正确的是( D )。
第一章《随机事件及概率》练习题一、单项选择题1、设事件A 与B 互不相容,且P (A )>0,P (B )>0,则一定有( )(A )()1()P A P B =-; (B )(|)()P A B P A =;(C )(|)1P A B =; (D )(|)1P A B =。
2、设事件A 与B 相互独立,且P (A )>0,P (B )>0,则( )一定成立 (A )(|)1()P A B P A =-; (B )(|)0P A B =;(C )()1()P A P B =-; (D )(|)()P A B P B =。
3、设事件A 与B 满足P (A )>0,P (B )>0,下面条件( )成立时,事件A 与B 一定独立(A )()()()P AB P A P B =; (B )()()()P A B P A P B =;(C )(|)()P A B P B =; (D )(|)()P A B P A =。
4、设事件A 和B 有关系B A ⊂,则下列等式中正确的是( )(A )()()P AB P A =; (B )()()P AB P A =;(C )(|)()P B A P B =; (D )()()()P B A P B P A -=-。
5、设A 与B 是两个概率不为0的互不相容的事件,则下列结论中肯定正确的是( ) (A )A 与B 互不相容; (B )A 与B 相容;(C )()()()P AB P A P B =; (D )()()P A B P A -=。
6、设A 、B 为两个对立事件,且P (A )≠0,P (B ) ≠0,则下面关系成立的是( ) (A )()()()P AB P A P B =+; (B )()()()P A B P A P B ≠+;(C )()()()P AB P A P B =; (D )()()()P AB P A P B =。
7、对于任意两个事件A 与B ,()P A B -等于( )(A )()()P A P B - (B )()()()P A P B P AB -+; (C )()()P A P AB -; (D )()()()P A P B P AB +-。
数理统计考试题及答案一、选择题1. 下列哪个选项是中心极限定理的主要内容?A. 样本均值的分布趋近于正态分布B. 样本方差的分布趋近于正态分布C. 样本中位数的分布趋近于正态分布D. 样本最大值的分布趋近于正态分布答案:A2. 假设检验中的两类错误是什么?A. 第一类错误和第二类错误B. 系统误差和随机误差C. 测量误差和估计误差D. 抽样误差和非抽样误差答案:A二、填空题1. 总体均值的估计量是_________。
答案:样本均值2. 在进行假设检验时,如果原假设被拒绝,则我们犯的是_________错误。
答案:第一类三、简答题1. 简述什么是置信区间,并说明其在统计分析中的作用。
答案:置信区间是指在一定置信水平下,用于估计总体参数的一个区间范围。
它的作用是在统计分析中提供对总体参数估计的不确定性度量,帮助我们了解估计值的可信度。
2. 解释什么是点估计和区间估计,并给出它们的区别。
答案:点估计是用样本统计量来估计总体参数的单个值。
区间估计是在一定置信水平下,给出总体参数可能落在的区间范围。
它们的区别在于点估计提供了一个具体的数值,而区间估计提供了一个包含该数值的区间,反映了估计的不确定性。
四、计算题1. 某工厂生产的零件长度服从正态分布,样本均值为50mm,样本标准差为1mm,样本容量为100。
求95%置信水平下的总体均值的置信区间。
答案:首先计算标准误差:\( SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}} =\frac{1}{\sqrt{100}} = 0.1 \)。
然后根据正态分布的性质,95%置信水平下的置信区间为:\( \bar{x} \pm 1.96 \times SE \)。
计算得到:\( 50 \pm 1.96 \times 0.1 = (49.84, 50.16) \)。
2. 假设某公司员工的日均工作时长服从正态分布,样本均值为8小时,样本标准差为0.5小时,样本容量为36。
第六章 数理统计的基本概念一.填空题1.若n ξξξ,,,21Λ是取自正态总体),(2σμN 的样本,则∑==ni i n 11ξξ服从分布)n,(N 2σμ.2.样本),,,(n X X X Λ21来自总体),(~2σμN X 则~)(221n S n σ-)(1χ2-n ; ~)(nS n X μ- _)(1-n t __。
其中X 为样本均值,∑=--=n i n X X n S 12211)(。
3.设4321X X X X ,,,是来自正态总体).(220N 的简单随机样本,+-=221)2(X X a X 243)43(X X b -,则当=a 201=a 时,=b 1001=b时,统计量X 服从2X 分布,其自由度为 2.4. 设随机变量ξ与η相互独立, 且都服从正态分布(0,9)N , 而129(,,,)x x x L 和 129(,,,)y y y L 是分别来自总体ξ和η的简单随机样本, 则统计量~U =(9)t .5. 设~(0,16),~(0,9),,X N Y N X Y 相互独立, 129,,,X X X L 与1216,,,Y Y Y L 分别为X 与Y 的一个简单随机样本,则2221292221216X X X Y Y Y ++++++L L 服从的分布为(9,16).F6. 设随机变量~(0,1)X N , 随机变量2~()Y n χ, 且随机变量X 与Y 相互独立,令T =, 则2~T F (1,n )分布.解:由T =, 得22X T Y n =. 因为随机变量~(0,1)X N , 所以22~(1).X χ再由随机变量X 与Y 相互独立, 根据F 分布的构造, 得22~(1,).X T F n Y n= 7. 设12,,,n X X X L 是总体(0,1)N 的样本, 则统计量222111n k k X n X =-∑服从的分布为(1,1)F n -(需写出分布的自由度).解:由~(0,1),1,2,,i X N i n =L 知222212~(1),~(1)nk k X X n χχ=-∑, 于是22122211(1)1~(1,1)./11nkn k k k Xn X F n X n X ==-=--∑∑8. 总体21234~(1,2),,,,X N X X X X 为总体X 的一个样本, 设212234()()X X Z X X -=-服从F (1,1)分布(说明自由度)解:由212~(0,2)X X N σ+,有22~(1)χ, 又 234~(0,2)X X N σ-,故22~(1),χ因为2与2独立,所以21234~(1,1).X X F X X ⎛⎫+ ⎪-⎝⎭9.判断下列命题的正确性:( 在圆括号内填上“ 错” 或“ 对”)(1) 若总体的平均值μ与总体方差σ2 都存在,则样本平均值x 是μ 的一致估计。
1一批出厂半年的人参营养丸的潮解率为8%,从中抽取20丸,求恰有一丸潮解的概率。
32816.0)1()1(,20,08.0=-====-k n k kn p p C k P n p2.设X ~N (μ,σ2),试求P{ |X-μ| ≤1.96σ}=?95.0025.0975.0)96.1()96.1()96.1()96.1()96.1()96.1()96.196.1(}96.1{=-=-Φ-Φ=--Φ--+Φ=--+=+≤≤-=≤-σμσμσμσμσμσμσμσμσμF F X P X P3.已知某药品中某成份的含量在正常情况下服从正态分布,标准差σ=0.108,现测定9个样本,其含量的均数X=4.484,试估计药品中某种成份含量的总体均数μ的置信区间(α=0.05)。
3、解:置信区间为)55456.4,41344.4(9108.096.1484.42_=⨯±=±nu x σα4.某合成车间的产品在正常情况下其收率X ~N (μ,σ2),通常收率的标准差σ=5%以内就可以认为生产是稳定的,现生产9批,得收率(%)为:73.2,78.6,75.4,75.7,74.1,76.3,72.8,74.5,76.6。
问此药的生产是否稳定?(α=0.01) 4、解:H 0:σ≤5 H 1:σ>5n=9,s=1.81873,选择统计量058489.125484.26)1(222==-=σχs n令α=0.01,查临界值表得6465.1)8(201.0=χ,0902.20)8(299.0=χ比较统计量的数值和临界值,1.058489<1.6465,从而不能否定原假设H 0,即总体的标准差在5%以内,生产是稳定的。
5 中药研究所,用中药青兰试验其在改变兔脑血流图所起的作用,测得数据如下: 用药前 2.0 5.0 4.0 5.0 6.0 用药后3.06.04.55.58.0试用配对比较的t 检验说明青兰对兔脑血流图的作用(α=0.05)。
习题一、基本概念1.解: 设12345,,,,X X X X X 为总体的样本1)51151~(1,) (,,)(1)i ix x i X B p f x x p p -==-∏555(1)11(1),5x x i i p p x x -==-=∑2)λλλλλ55155151!!),,( )(~-==-∏∏==e x ex x x f P X i ixi i xi3)5155111~(,) (,,),,1,...,5()i X U a b f x x a xi b i b a b a ===≤≤=--∏所以5151,,1,...,5()(,,)0,a xi b i b a f x x ⎧≤≤=⎪-=⎨⎪⎩其他 4)()⎪⎭⎫ ⎝⎛-==∑∏=-=-5122/55125121exp 221),,( )1,(~2i i i x x e x x f N X i ππμ 2.解: 由题意得:因为0110,(),1,n k k k x x k F x x x x n x x ++<⎧⎪⎪≤<⎨⎪≥⎪⎩,所以40,00.3,010.65,12()0.8,230.9,341,4x x x F x x x x <⎧⎪≤<⎪⎪≤<⎨≤<⎪⎪≤<⎪≥⎩3.解:它近似服从均值为172,方差为5.64的正态分布,即(172,5.64)N 4.解:()55-5 510/2- -⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<<-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<=<k X k P k X P k X P μμμ 因k 较大()()()()()()()-555(15)2510.950.95P X k k k k k k k μ<≈Φ-Φ-=Φ--Φ=Φ-=Φ=,5 1.65,0.33k k ==查表1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.30.2 0.11 2 3 4 xy5.解:()-5250.853.8 1.1429 1.7143(1.7143)( 1.14296.3/6X P X P ⎛⎫<<=-<<=Φ-Φ- ⎪⎝⎭)0.9564(10.8729)0.8293=--=6.解:()()()~(20,0.3),~(20,0.2),~(0,0.5),0.3 0.30.3Y N Z N Y Z Y Z N P Y Z P Y Z P Y Z -->=->+-<-设与相互独立,0.42430.42431(0.4243)(1(0.4243))22(0.4243)P P ⎫⎫=>=+<-⎪⎪⎭⎭=-Φ+-Φ=-Φ220.66280.6744=-⨯= 7.解:101010222111~(0,4),~(0,1),2111 10.05,0.95444444ii i i i i i i X X N N c c c P X P X P X ===⎛⎫⎛⎫⎛⎫>=-≤=≤= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭∑∑∑则查卡方分位数表 c/4=18.31,c=73.24 8.解:由已知条件得:(1,),1()iX Y B p p F μ=-由i X 互相独立,知i Y 也互相独立,所以1(,),1().niX i Y B n p p F μ==-∑9.解: 1))1(,)1(,2p Np DX ES np Np n DX X D Np EX X E -==-==== 2)λλλ======DX ES nn DX X D EX X E 2,, 3)()()12,12,2222a b DX ES n a b n DX X D b a EX X E -==-==+==4)1,1,2======DX ES nn DX X D EX X E μ 10.解:1)()22212)1()1()1()1(σ-=-=-=-=-∑=n DX n ES n S n E X X E ni i2)()222242221(1)(1)(1), ~(1)nii n S n S DXX D n S D n σχσσ=⎛⎫---=-=- ⎪⎝⎭∑ ()2412(1)nii DXX n σ=∴-=-∑ 11.解:ππππππn X E dt e dy ey dy ey X nE Y E nn DY X E EY N X n Y n N X t y y 2)(,2)1(222222||21)(),11,0(),1,0(~),/1,0(~)102222==Γ==========-∞+-∞+-∞+∞-⎰⎰⎰ 令ππππππ211,2)1(222222||21),1,0(~)21102222===Γ====∑∑⎰⎰⎰==-∞+-∞+-∞+∞-n i i n i i t x x X E n X n E dt e dx ex dx ex X E N X12.解:1)()2224X E X E X E n μμ-=-=()244100.1X X D E n n⎡⎤=+=+≤⎢⎥⎣⎦ 40n ∴≥2)2222,2u u X u E u e du u du +∞+∞---∞===⎰⎰222220022002(1)0.1,80010,254.6,255u uutue du ue duue d e dtE X En nμπ+∞+∞--+∞+∞--===Γ=-==≤≥≥=∴≥⎰⎰⎰⎰3) ()()111P X P X Pμμ⎛-≤=-≤-≤=≤≤⎝⎭0.975210.95,2221.96,15.36,162u n n⎛⎛⎫⎛=Φ-Φ-=Φ-≥⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭≥=≥≥13.解:()()()112221111111,n ni ii iY XY X a X na X an b b n bEY EX a S Sb b==⎛⎫=-=-=-⎪⎝⎭=-=∑∑14.解:1)12345~(0,2),~(0,3)X X N X X X N+++~~(0,1)N N1111,, 2.23c d n∴===2)()2345222212~(2),~(1)3X X XX Xχχ+++()()22122234523~(2,1),,2,123XX F c m n X X X +===++15.解: 设1(1,)p F n α-=,即()1(1P F p P p α≤=-⇔≤≤=-((12(2(12P T P T pP T p p P T ⇔≤-≤=-⇔≤=-⇔≤=-122112()()(1,)p p p t n tn F n α---=∴==16.解:()()()()()()()()()121222222221212222212121212212221212~(0,2),~(0,~~(0,1)~~(2)2210.1,2X X N X X N N N X X X X t P t P X X X X X X X X X X t P X X X X c χχ+-+⎛⎫⎛⎫++>=> ⎪ ⎪ ⎪ ⎪++-++-⎝⎭⎝⎭⎧⎫+⎪⎪=-≤=⎨⎬++-⎪⎪⎩⎭=0.9(1,2)8.532tF ==17.证明: 1)2211122211()0,(),(0,)1(1)(1)n n n n n E X X D X X X X N nnn S n t n σσχσ+++++-=-=∴---=-又2)2211111()0,(),(0,)n n n n n E XX D X X X X N nnσσ+++++-=-=∴- 3)2211111()0,(),(0,)n n E X X D X X X X N nnσσ---=-=∴- 18. 解:()()()62,47.61,96.125.0,975.025.0,95.0125.0225.0/25.025.0975.0≥≥=≥≥Φ≥-Φ=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤-≤-=≤-n n u n n n n n X n P X P σμσμ 19.解[,]0,1,[,](),(),0,[,]1,X U a b x a x a b x af x F x a x b b a b a x a b x b ≤⎧⎧⎪∈-⎪⎪∴==<≤-⎨⎨-⎪⎪∉⎩>⎪⎩1(1)()(1())()n f x n F x f x -∴=-111()1(),[,]0,[,]1(),[,]()(())()0,[,]n n n n b a n x a b b a b a x a b x a n x a b f x n F x f x b a b ax a b ----⎧∈⎪=--⎨⎪∉⎩-⎧∈⎪==--⎨⎪∉⎩20.解:()()()()()()()55(1)(1)11515555555(5)111011011011101211121(1(1))1(11(1))1(1)0.5785121515 1.5(1.5)0.93320.70772i i i i i i i i i i P X P X P X P X X P X P XP X P =====<=-≥=-≥=--≤⎛-⎫⎛⎫=--≤- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭=--Φ-=--+Φ=-Φ=-⎛⎫<==<=<=Φ== ⎪⎝⎭∏∏∏∏∏21. 解:1)因为21~(0,)mii XN m σ=∑,从而~(0,1)miXN ∑2221~()m ni i m Xn χσ+=+∑,所以~()miX t n ξ=2)因为22211~()mii Xm χσ=∑,22211~()m n i i m X n χσ+=+∑所以2121~(,)mi i m ni i m n X F m n m X =+=+∑∑3)因为21~(0,)m i i X N m σ=∑,21~(0,)m n i i m X N n σ+=+∑所以2212()~(1)mi i X m χσ=∑,2212()~(1)m ni i m X n χσ+=+∑故222221111~(2)m m n i i i i m X X m n χσσ+==+⎛⎫⎛⎫+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑∑ 22.解:由Th1.4.1 (2)()(),95.047.321),1(~122222=⎪⎪⎭⎫⎝⎛≤---σχσS n P n S n查表:n 121,n 22-==23.解: 由推论1.4.3(2)05.095.0139.2139.2),14,19(~222122212221=-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>S S P S S P F S S 24.解: 1)()()94.005.099.057.3785.10)20(~),1,0(~),,0(~2201222220122=-=≤≤=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=---∑∑==χχχσμσμσμσμP X XN X N X i i i ii i2)()895.01.0995.058.381965.11),19(~192222222012=-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤≤=-∑=σχσσS P S X Xi i25. 解: 1)()4532.07734.0221)75.0(21431435/2080380=⨯-=+Φ-=⎪⎭⎫ ⎝⎛≤-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>-=>-U P X P X P2)()()05.01975.021064.21064.25/2674.780380=+⨯-=≤-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>-=>-T P X P X P 26.解: 1)8413.0120472.4472.4=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<-=⎪⎭⎫ ⎝⎛+<σσσa X P a X P a XP 2)2222222222223132222222S P S P S P S P σσσσσσσσ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫-<=-<-<=<<=<< ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭22199.528.50.950.050.9S P σ⎛⎫=<<=-= ⎪⎝⎭3)3676.3,328.120,1.020,9.02012020/1===⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤=⎪⎪⎭⎫⎝⎛≤-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛>-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛>-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>-c c c T P c T P c S X P c S X P c X S P μμμ27.解:22cov(,)(,))(1()()1cov(,)()1(,)1j i j j i j i j i j i j i j X X X X r X X X X D X n D X X D X X nX X X X E X X X X X X X X nr X X X X n σσ----=---=-=--=---=-∴--=--28.解:()2221212)1(2)1(,)1(,21),2,2(~σσμ-=-=-=-===+=∑∑==+n ES n ET S n Y Y T X Y n Y N X X Y Y Y ni i ni i in i i 令习题二、参数估计1.解:矩估计()1 3.40.10.20.90.80.70.766X =+++++=()()11111ln ln(1)ln nnni i i i nii L x x L n x αααααα===⎡⎤=+=+⎣⎦=++∏∏∑121ln ln 01ˆ10.2112ln n i i n ii d n L x d n x αααα====+=+=--=∑∑3077.0121ˆ,212)1()1(110121=--==++=++=+=⎰++X XX x dx x EX αααααααα所以12112ˆˆ,11ln n ii X nX X αα=⎛⎫⎪- ⎪==-+-⎪ ⎪⎝⎭∑,12ˆˆ0.3079,0.2112αα≈≈ 2.解: 1)3077.02ˆ,21====X X EX θθ111ln 0nni L nL θθθ====-=∏无解,依定义:21ˆmax ii nX θ≤≤= 2)矩法:211ˆˆ1.2,0.472212EX DX θθ====极大似然估计:22ˆˆ1.1,0.1833212EX DX θθ====3. 1)解:矩法估计:111ˆ,EX X Xλλ===最大似然估计:111,ln ln niii nnx x ni i i L eeL n L x λλλλλ=--==∑===-∑∏2111ˆln 0,ni ni ii d n nL x d Xxλλλ===-===∑∑2)解:~()X P λ矩估计:X X EX ===1ˆ,λλ最大似然估计:1,ln ln ixnxnn i i iiL eeL n nx x x xλλλλλλ--====-+-∑∏∏2ˆln 0,d nx L n X d λλλ=-+==3)解:矩估计:()2,212b a a bEX DX -+==联立方程:()2*221ˆ2ˆa X b X a bX b a M ⎧=-⎪→+⎧=⎪⎪⎨-⎪=⎪⎩⎨=+⎪⎩极大似然估计:依照定义,11ˆˆmin ,max i ii ni na Xb X ≤≤≤≤== 4) 解: 矩估计:00ln EX dx xxθθ+∞+∞==⎰,不存在22111,ln ln 2ln nnni i i i iL L n x x x θθθ=====-∑∏∏ln 0n L αθ∂==∂,无解;故,依照定义,(1)ˆX θ= 5)解: 矩法:()/0()(1)(2)x txEX edx t e dt αβααβαββ+∞+∞---==+=Γ+Γ⎰⎰ Xαβ=+=2222()(1)2(2)(3)t EX t e dt αβααββ+∞-=+=Γ+Γ+Γ⎰ 222222122()i M X nααββαββ=++=++==∑22222*2111ˆˆi M X X X M nX βαβ=-=-==-=∑即11ˆˆX X αβ====极大似然估计:()()/1111exp ,ln ln i nx ni n L enx n L n nx αβαβαβββββ---=⎡⎤==--=--+⎢⎥⎣⎦∏2ln 0,ln ()0n n nL L x ααββββ∂∂===-+-=∂∂ α无解,依定义有:(1)(1)ˆˆ,L L X X X X αβα==-=- 7)解: 矩法:22223222(2)x x tx EX dx dte dt Xθθθ+∞+∞+∞---=====⎰⎰⎰ˆMθ=极大似然估计:22222211iixnxn ni ii iL x eθθ--==∑⎛⎫⎛== ⎪⎝⎝⎭∏222ln ln43ln ln iixL n n n xθθ=---∑∑233ˆln20,iLxnLθθθθ∂=-+==∂∑8)解:矩法:2222222222022222223(1)(1)[(1)](1)(1)(1)1221x x x x x xxxd dEX x xd dd dq Xdq dq qθθθθθθθθθθθθθ∞∞∞-===∞==--=-=---=====-∑∑∑∑2ˆM Xθ=极大似然估计:22221(1)(1)(1)(1)ln2ln(2)ln(1)ln(1)inx n nx ni iiiL x xL n nx n xθθθθθθ--==--=--=+--+-∏∏∑222ˆln0,1Ln nx nLXθθθθ∂-=-==∂-4解:11112112(,,)(1)(1)ln(,,)ln(1)ln(1)n ni ii i i iy yny y nninL p y y y p p p pL p y y y ny p n y p==--=∑∑=-=-=+--∏12(,,)0(1)ny pd L p y y y ndp p p-==-ˆp Y=记001,;0,i i i iy x a y x a=≥=<则(1,)iY B p;5.解:1,ln lninx n nxiL e e L n nxλλλλλλ--====-∏711120000ˆln 0,,2010001000i i i d n L nx X x v d X λλλ==-=====∑ 1ˆ0.05Xλ== 6解:因为其寿命服从正态分布,所以极大似然估计为:2211ˆˆ,()ni i x x n μσμ===-∑ 根据样本数据得到:2ˆˆ997.1,17235.811μσ==。
《概率论与数理统计》考试练习题及参考答案一、单选题1. 设X~N(2,9),Y~N(2,1),E(XY)=6,则D(X-Y)之值为A 、14B 、6C 、12D 、4答案:B2. 设X,Y的方差存在,且不等于0,则D(X+Y)=DX+DY是X,YA 、不相关的充分条件,但不是必要条件B 、独立的必要条件,但不是充分条件C 、不相关的必要条件,但不是充分条件D 、独立的充分必要条件答案:B3. 已知P(A)=0.3 ,P(B)=0.5 ,P(A∪B)=0.6,则P(AB)=A 、0.2B 、0.1C 、0.3D 、0.4答案:A4. 已知随机变量X服从二项分布,且EX=2.4,DX=1.44,则二项分布中的参数n,p的值分别为A 、n=4 ,p=0.6B 、n=6 ,p=0.4C 、n=8 ,p=0.3D 、n=24 ,p=0.1答案:B5. 若随机变量X与Y的方差D(X), D(Y)都大于零,且E(XY)=E(X)E(Y),则有A 、X与Y一定相互独立B 、X与Y一定不相关C 、D(XY)=D(X)D(Y)D 、D(X-Y)=D(X)-D(Y)答案:B6. 同时抛掷3枚硬币,则至多有1枚硬币正面向上的概率是A 、1/8B 、1/6C 、1/4D 、1/2答案:D7. 将长度为1的木棒随机地截成两段,则两段长度的相关系数为A 、1B 、1/2C 、2D 、-1答案:D8. 假设一批产品中一、二、三等品各占60% 、30% 、10%,今从中随机取一件产品,结果不是三等品,则它是二等品的概率为A 、1/3B 、1/2C 、2/3D 、1/4答案:A9. 袋中有50个乒乓球,其中20个黄球,30个白球,甲、乙两人依次各取一球,取后不放回,甲先取,则乙取得黄球的概率为A 、2/5B 、3/5C 、1/5D 、4/5答案:A10. 设随机变量X服从正态分布N(1 ,4) ,Y服从[0 ,4]上的均匀分布,则E(2X+Y )=A 、1B 、2C 、3D 、4答案:D11. 某电路由元件A 、B 、C串联而成,三个元件相互独立,已知各元件不正常的概率分别为:P(A)=0.1 ,P(B)=0.2 ,P(C)=0.3,求电路不正常的概率A 、0.496B 、0.7C 、0.25D 、0.8答案:A12. 一套五卷选集随机地放到书架上,则从左到右或从右到左卷号恰为1 ,2 ,3 ,4 ,5顺序的概率为A 、1/120B 、1/60C 、1/5D 、1/2答案:B13. 设随机变量X与Y独立同分布,记随机变量U=X+Y ,V=X-Y,且协方差Cov(U.V)存在,则U和V必然A 、不相关B 、相互独立C 、不独立D 、无法判断答案:A14. 设P(A)>0,P(B)>0,则下列各式中正确的是A 、P(A-B)=P(A)-P(B)B 、P(AB)=P(A)P(B)C 、P(A+B)=P(A)+P(B)D 、P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)答案:D15. 随机变量X的所有可能取值为0和x ,且P{X=0}=0.3,E(X)=1,则x=A 、10/7B 、4/5C 、1D 、0答案:A16. 已知人的血型为O 、A 、B 、AB的概率分别是0.4;0.3;0.2;0.1。
习题一、基本概念1.解: 设12345,,,,X X X X X 为总体的样本1)51151~(1,) (,,)(1)i ix x i X B p f x x p p -==-∏555(1)11(1),5x x i i p p x x -==-=∑2)λλλλλ55155151!!),,( )(~-==-∏∏==e x ex x x f P X i ixi i xi3)5155111~(,) (,,),,1,...,5()i X U a b f x x a xi b i b a b a ===≤≤=--∏所以5151,,1,...,5()(,,)0,a xi b i b a f x x ⎧≤≤=⎪-=⎨⎪⎩其他 4)()⎪⎭⎫ ⎝⎛-==∑∏=-=-5122/55125121exp 221),,( )1,(~2i i i x x e x x f N X i ππμ 2.解: 由题意得:因为0110,(),1,n k k k x x k F x x x x n x x ++<⎧⎪⎪≤<⎨⎪≥⎪⎩,所以40,00.3,010.65,12()0.8,230.9,341,4x x x F x x x x <⎧⎪≤<⎪⎪≤<⎨≤<⎪⎪≤<⎪≥⎩3.解:它近似服从均值为172,方差为5.64的正态分布,即(172,5.64)N 4.解:()55-5 510/2- -⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<<-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<=<k X k P k X P k X P μμμ 因k 较大()()()()()()()-555(15)2510.950.95P X k k k k k k k μ<≈Φ-Φ-=Φ--Φ=Φ-=Φ=,5 1.65,0.33k k ==查表1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.30.2 0.11 2 3 4 xy5.解:()-5250.853.8 1.1429 1.7143(1.7143)( 1.14296.3/6X P X P ⎛⎫<<=-<<=Φ-Φ- ⎪⎝⎭)0.9564(10.8729)0.8293=--=6.解:()()()~(20,0.3),~(20,0.2),~(0,0.5),0.3 0.30.3Y N Z N Y Z Y Z N P Y Z P Y Z P Y Z -->=->+-<-设与相互独立,0.42430.42431(0.4243)(1(0.4243))22(0.4243)P P ⎫⎫=>=+<-⎪⎪⎭⎭=-Φ+-Φ=-Φ220.66280.6744=-⨯= 7.解:101010222111~(0,4),~(0,1),2111 10.05,0.95444444ii i i i i i i X X N N c c c P X P X P X ===⎛⎫⎛⎫⎛⎫>=-≤=≤= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭∑∑∑则查卡方分位数表 c/4=18.31,c=73.24 8.解:由已知条件得:(1,),1()iX Y B p p F μ=-由i X 互相独立,知i Y 也互相独立,所以1(,),1().niX i Y B n p p F μ==-∑9.解: 1))1(,)1(,2p Np DX ES np Np n DX X D Np EX X E -==-==== 2)λλλ======DX ES nn DX X D EX X E 2,, 3)()()12,12,2222a b DX ES n a b n DX X D b a EX X E -==-==+==4)1,1,2======DX ES nn DX X D EX X E μ 10.解:1)()22212)1()1()1()1(σ-=-=-=-=-∑=n DX n ES n S n E X X E ni i2)()222242221(1)(1)(1), ~(1)nii n S n S DXX D n S D n σχσσ=⎛⎫---=-=- ⎪⎝⎭∑ ()2412(1)nii DXX n σ=∴-=-∑ 11.解:ππππππn X E dt e dy ey dy ey X nE Y E nn DY X E EY N X n Y n N X t y y 2)(,2)1(222222||21)(),11,0(),1,0(~),/1,0(~)102222==Γ==========-∞+-∞+-∞+∞-⎰⎰⎰ 令ππππππ211,2)1(222222||21),1,0(~)21102222===Γ====∑∑⎰⎰⎰==-∞+-∞+-∞+∞-n i i n i i t x x X E n X n E dt e dx ex dx ex X E N X12.解:1)()2224X E X E X E n μμ-=-=()244100.1X X D E n n⎡⎤=+=+≤⎢⎥⎣⎦ 40n ∴≥2)2222,2u u X u E u e du u du +∞+∞---∞===⎰⎰222220022002(1)0.1,80010,254.6,255u uutue du ue duue d e dtE X En nμπ+∞+∞--+∞+∞--===Γ=-==≤≥≥=∴≥⎰⎰⎰⎰3) ()()111P X P X Pμμ⎛-≤=-≤-≤=≤≤⎝⎭0.975210.95,2221.96,15.36,162u n n⎛⎛⎫⎛=Φ-Φ-=Φ-≥⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭≥=≥≥13.解:()()()112221111111,n ni ii iY XY X a X na X an b b n bEY EX a S Sb b==⎛⎫=-=-=-⎪⎝⎭=-=∑∑14.解:1)12345~(0,2),~(0,3)X X N X X X N+++~~(0,1)N N1111,, 2.23c d n∴===2)()2345222212~(2),~(1)3X X XX Xχχ+++()()22122234523~(2,1),,2,123XX F c m n X X X +===++15.解: 设1(1,)p F n α-=,即()1(1P F p P p α≤=-⇔≤≤=-((12(2(12P T P T pP T p p P T ⇔≤-≤=-⇔≤=-⇔≤=-122112()()(1,)p p p t n tn F n α---=∴==16.解:()()()()()()()()()121222222221212222212121212212221212~(0,2),~(0,~~(0,1)~~(2)2210.1,2X X N X X N N N X X X X t P t P X X X X X X X X X X t P X X X X c χχ+-+⎛⎫⎛⎫++>=> ⎪ ⎪ ⎪ ⎪++-++-⎝⎭⎝⎭⎧⎫+⎪⎪=-≤=⎨⎬++-⎪⎪⎩⎭=0.9(1,2)8.532tF ==17.证明: 1)2211122211()0,(),(0,)1(1)(1)n n n n n E X X D X X X X N nnn S n t n σσχσ+++++-=-=∴---=-又2)2211111()0,(),(0,)n n n n n E XX D X X X X N nnσσ+++++-=-=∴- 3)2211111()0,(),(0,)n n E X X D X X X X N nnσσ---=-=∴- 18. 解:()()()62,47.61,96.125.0,975.025.0,95.0125.0225.0/25.025.0975.0≥≥=≥≥Φ≥-Φ=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤-≤-=≤-n n u n n n n n X n P X P σμσμ 19.解[,]0,1,[,](),(),0,[,]1,X U a b x a x a b x af x F x a x b b a b a x a b x b ≤⎧⎧⎪∈-⎪⎪∴==<≤-⎨⎨-⎪⎪∉⎩>⎪⎩1(1)()(1())()n f x n F x f x -∴=-111()1(),[,]0,[,]1(),[,]()(())()0,[,]n n n n b a n x a b b a b a x a b x a n x a b f x n F x f x b a b ax a b ----⎧∈⎪=--⎨⎪∉⎩-⎧∈⎪==--⎨⎪∉⎩20.解:()()()()()()()55(1)(1)11515555555(5)111011011011101211121(1(1))1(11(1))1(1)0.5785121515 1.5(1.5)0.93320.70772i i i i i i i i i i P X P X P X P X X P X P XP X P =====<=-≥=-≥=--≤⎛-⎫⎛⎫=--≤- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭=--Φ-=--+Φ=-Φ=-⎛⎫<==<=<=Φ== ⎪⎝⎭∏∏∏∏∏21. 解:1)因为21~(0,)mii XN m σ=∑,从而~(0,1)miXN ∑2221~()m ni i m Xn χσ+=+∑,所以~()miX t n ξ=2)因为22211~()mii Xm χσ=∑,22211~()m n i i m X n χσ+=+∑所以2121~(,)mi i m ni i m n X F m n m X =+=+∑∑3)因为21~(0,)m i i X N m σ=∑,21~(0,)m n i i m X N n σ+=+∑所以2212()~(1)mi i X m χσ=∑,2212()~(1)m ni i m X n χσ+=+∑故222221111~(2)m m n i i i i m X X m n χσσ+==+⎛⎫⎛⎫+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑∑ 22.解:由Th1.4.1 (2)()(),95.047.321),1(~122222=⎪⎪⎭⎫⎝⎛≤---σχσS n P n S n查表:n 121,n 22-==23.解: 由推论1.4.3(2)05.095.0139.2139.2),14,19(~222122212221=-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>S S P S S P F S S 24.解: 1)()()94.005.099.057.3785.10)20(~),1,0(~),,0(~2201222220122=-=≤≤=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=---∑∑==χχχσμσμσμσμP X XN X N X i i i ii i2)()895.01.0995.058.381965.11),19(~192222222012=-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤≤=-∑=σχσσS P S X Xi i25. 解: 1)()4532.07734.0221)75.0(21431435/2080380=⨯-=+Φ-=⎪⎭⎫ ⎝⎛≤-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>-=>-U P X P X P2)()()05.01975.021064.21064.25/2674.780380=+⨯-=≤-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>-=>-T P X P X P 26.解: 1)8413.0120472.4472.4=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛<-=⎪⎭⎫ ⎝⎛+<σσσa X P a X P a XP 2)2222222222223132222222S P S P S P S P σσσσσσσσ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫-<=-<-<=<<=<< ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭22199.528.50.950.050.9S P σ⎛⎫=<<=-= ⎪⎝⎭3)3676.3,328.120,1.020,9.02012020/1===⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤=⎪⎪⎭⎫⎝⎛≤-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛>-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛>-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>-c c c T P c T P c S X P c S X P c X S P μμμ27.解:22cov(,)(,))(1()()1cov(,)()1(,)1j i j j i j i j i j i j i j X X X X r X X X X D X n D X X D X X nX X X X E X X X X X X X X nr X X X X n σσ----=---=-=--=---=-∴--=--28.解:()2221212)1(2)1(,)1(,21),2,2(~σσμ-=-=-=-===+=∑∑==+n ES n ET S n Y Y T X Y n Y N X X Y Y Y ni i ni i in i i 令习题二、参数估计1.解:矩估计()1 3.40.10.20.90.80.70.766X =+++++=()()11111ln ln(1)ln nnni i i i nii L x x L n x αααααα===⎡⎤=+=+⎣⎦=++∏∏∑121ln ln 01ˆ10.2112ln n i i n ii d n L x d n x αααα====+=+=--=∑∑3077.0121ˆ,212)1()1(110121=--==++=++=+=⎰++X XX x dx x EX αααααααα所以12112ˆˆ,11ln n ii X nX X αα=⎛⎫⎪- ⎪==-+-⎪ ⎪⎝⎭∑,12ˆˆ0.3079,0.2112αα≈≈ 2.解: 1)3077.02ˆ,21====X X EX θθ111ln 0nni L nL θθθ====-=∏无解,依定义:21ˆmax ii nX θ≤≤= 2)矩法:211ˆˆ1.2,0.472212EX DX θθ====极大似然估计:22ˆˆ1.1,0.1833212EX DX θθ====3. 1)解:矩法估计:111ˆ,EX X Xλλ===最大似然估计:111,ln ln niii nnx x ni i i L eeL n L x λλλλλ=--==∑===-∑∏2111ˆln 0,ni ni ii d n nL x d Xxλλλ===-===∑∑2)解:~()X P λ矩估计:X X EX ===1ˆ,λλ最大似然估计:1,ln ln ixnxnn i i iiL eeL n nx x x xλλλλλλ--====-+-∑∏∏2ˆln 0,d nx L n X d λλλ=-+==3)解:矩估计:()2,212b a a bEX DX -+==联立方程:()2*221ˆ2ˆa X b X a bX b a M ⎧=-⎪→+⎧=⎪⎪⎨-⎪=⎪⎩⎨=+⎪⎩极大似然估计:依照定义,11ˆˆmin ,max i ii ni na Xb X ≤≤≤≤== 4) 解: 矩估计:00ln EX dx xxθθ+∞+∞==⎰,不存在22111,ln ln 2ln nnni i i i iL L n x x x θθθ=====-∑∏∏ln 0n L αθ∂==∂,无解;故,依照定义,(1)ˆX θ= 5)解: 矩法:()/0()(1)(2)x txEX edx t e dt αβααβαββ+∞+∞---==+=Γ+Γ⎰⎰ Xαβ=+=2222()(1)2(2)(3)t EX t e dt αβααββ+∞-=+=Γ+Γ+Γ⎰ 222222122()i M X nααββαββ=++=++==∑22222*2111ˆˆi M X X X M nX βαβ=-=-==-=∑即11ˆˆX X αβ====极大似然估计:()()/1111exp ,ln ln i nx ni n L enx n L n nx αβαβαβββββ---=⎡⎤==--=--+⎢⎥⎣⎦∏2ln 0,ln ()0n n nL L x ααββββ∂∂===-+-=∂∂ α无解,依定义有:(1)(1)ˆˆ,L L X X X X αβα==-=- 7)解: 矩法:22223222(2)x x tx EX dx dte dt Xθθθ+∞+∞+∞---=====⎰⎰⎰ˆMθ=极大似然估计:22222211iixnxn ni ii iL x eθθ--==∑⎛⎫⎛== ⎪⎝⎝⎭∏222ln ln43ln ln iixL n n n xθθ=---∑∑233ˆln20,iLxnLθθθθ∂=-+==∂∑8)解:矩法:2222222222022222223(1)(1)[(1)](1)(1)(1)1221x x x x x xxxd dEX x xd dd dq Xdq dq qθθθθθθθθθθθθθ∞∞∞-===∞==--=-=---=====-∑∑∑∑2ˆM Xθ=极大似然估计:22221(1)(1)(1)(1)ln2ln(2)ln(1)ln(1)inx n nx ni iiiL x xL n nx n xθθθθθθ--==--=--=+--+-∏∏∑222ˆln0,1Ln nx nLXθθθθ∂-=-==∂-4解:11112112(,,)(1)(1)ln(,,)ln(1)ln(1)n ni ii i i iy yny y nninL p y y y p p p pL p y y y ny p n y p==--=∑∑=-=-=+--∏12(,,)0(1)ny pd L p y y y ndp p p-==-ˆp Y=记001,;0,i i i iy x a y x a=≥=<则(1,)iY B p;5.解:1,ln lninx n nxiL e e L n nxλλλλλλ--====-∏711120000ˆln 0,,2010001000i i i d n L nx X x v d X λλλ==-=====∑ 1ˆ0.05Xλ== 6解:因为其寿命服从正态分布,所以极大似然估计为:2211ˆˆ,()ni i x x n μσμ===-∑ 根据样本数据得到:2ˆˆ997.1,17235.811μσ==。
1一批出厂半年的人参营养丸的潮解率为8%,从中抽取20丸,求恰有一丸潮解的概率。
32816.0)1()1(,20,08.0=-====-k n kk n p p C k P n p2.设X ~N (μ,σ2),试求P{ |X-μ| ≤1.96σ}=?95.0025.0975.0)96.1()96.1()96.1()96.1()96.1()96.1()96.196.1(}96.1{=-=-Φ-Φ=--Φ--+Φ=--+=+≤≤-=≤-σμσμσμσμσμσμσμσμσμF F X P X P3.已知某药品中某成份的含量在正常情况下服从正态分布,标准差σ=0.108,现测定9个样本,其含量的均数X=4.484,试估计药品中某种成份含量的总体均数μ的置信区间(α=0.05)。
3、解:置信区间为)55456.4,41344.4(9108.096.1484.42_=⨯±=±nu x σα4.某合成车间的产品在正常情况下其收率X ~N (μ,σ2),通常收率的标准差σ=5%以内就可以认为生产是稳定的,现生产9批,得收率(%)为:73.2,78.6,75.4,75.7,74.1,76.3,72.8,74.5,76.6。
问此药的生产是否稳定?(α=0.01) 4、解:H 0:σ≤5 H 1:σ>5n=9,s=1.81873,选择统计量058489.125484.26)1(222==-=σχs n令α=0.01,查临界值表得6465.1)8(201.0=χ,0902.20)8(299.0=χ比较统计量的数值和临界值,1.<1.6465,从而不能否定原假设H 0,即总体的标准差在5%以内,生产是稳定的。
5 中药研究所,用中药青兰试验其在改变兔脑血流图所起的作用,测得数据如下: 用药前 2.0 5.0 4.0 5.0 6.0 用药后3.06.04.55.58.0试用配对比较的t 检验说明青兰对兔脑血流图的作用(α=0.05)。
5、解:0:,0:211210≠-=-μμμμH H流图有显著影响认为中药青兰对兔脑血拒绝计算得选择配对比较,H t t t t n s x ns x t d d d d 0205.0205.0__,776.2)4(,651484.3:5,612372.0,1/0:>=-===-=-=6 某药厂规定某药丸潮解率不超过0.1%方能出厂,现任意抽取1000丸,发现有2丸潮解,试问这批药丸能否出厂? (α=0.05) 6、解:%1.0:%,1.0:10>≤p H p Hn=1000,m=2,002.0ˆ==n mp选择统计量0005.1)1(ˆ=--=np p p p u令α=0.05,查临界值表得64.105.0=u ,u<64.105.0=u 不能拒绝原假设H0,即这批药丸可以出厂。
7 为了判定某新药对治疗病毒性感冒的疗效,对400名患者进行了观察,结果如下表:服药未服药治愈 130 190 未愈3050试判断此药是否确有疗效?(α=0.05)7、解:假设此新药对治疗病毒性感冒无效15.024016080320)4005.03019050130(400))()()(()5.0(222=⨯⨯⨯⨯-⨯-⨯=++++--=d b c a d c b a N bc ad N χ选择统计量令α=0.05,查临界值表得841.3)1(205.0=χ,χ2<841.3)1(205.0=χ不能拒绝原假设,即认为此新药对治疗病毒性感冒无效。
8 了观察年龄和血压的关系,测得如下数据:年龄X 13 19 232633384244血压Y 92 96 100 104 105 107 109 115 求(1)Y 与X 的相关系数γ,并检验相关系数γ的显著性(α=0.05)。
(2)求Y 对X 的线性回归方程。
8、解:(1)Y 与X 的相关系数γ966847.0==yyxx xy l l l γ假设0:,0:10≠=ρρH H令α=0.05,查临界值表得)6(05.0γ = 0.707,γ>)6(05.0γ ,拒绝H 0 即认为Y 与X 有显著的的线性相关性。
(2)72817.84,630986.0=-===x b y a l l b xxxyY 对X 的线性回归方程为:x y630986.072817.84ˆ+=9.某批针剂共100支,其中有5支是次品,从这批针剂中任取3支,求恰有2支是次品的概率。
9、解:05875.0)(310019525==C C C A p10.据调查,某地18岁男子体重X(kg)服从正态分布N (51.60kg ,(5.01kg)2),求该地18岁男子体重的正常值范围(置信度为95%)。
10、解:根据正态分布的性质,令95.0)()(95.0)()(95.0)(,95.0)(=--Φ--+Φ=--+=+≤≤-=≤-σμσμσμσμσμσμσμσμσμm m m F m F m x m p m x p整理得:96.1,95.01)(2==-Φm m所以,体重的正常值范围为:)4196.61,7804.41(01.596.16.51=⨯±=±σμm11.在一批中药片中,随机抽查35片,称得平均片重为1.5克,标准差为0.08克。
如已知药片的重量服从正态分布,试估计药片平均片重的95%的置信区间11、解:置信区间为)5135.1,4865.1(3508.096.15.12_=⨯±=±nu x σα。
12.甲制药厂进行麻疹疫苗的研究和生产,设幼儿注射麻疹疫苗后抗体强度以随机变量X 表示,X ~N (μ,σ2),其中μ=1.9,现有乙厂和甲厂竞争,亦生产同种疫苗,其产品的样本数据是:2.6,2.3,2.1,1.2,1.9,2.7,2.2,3.0,1.8,3.1,2.4,2.5,1.5,1.7,2.2,2.4试问乙厂所生产疫苗的平均抗体强度是否相同?( α=0.05)。
12、解:9.1:,9.1:10≠=μμH H205.0205.0_,,131.2)15(,5081.2:16,5183.0,225.2/:H t t t t n s x ns x t 拒绝计算得选择统计量>=====-=μ认为乙厂所生产疫苗的平均抗体强度是否甲厂的有显著不同13.为了考察某药治疗流感的功效,将200名流感病人随机分成两组,每100人为一组,其中一组服药,另一组不服药。
经5天后,服药组有60人痊愈,40人未愈。
不服药组有50人痊愈,50人未愈。
试检验该药对治疗流感是否有效?( α=0.05)。
13、解:假设此新药对治疗流感无效服药 未服药 治愈 60 50 未愈405098.110010090110)2005.040505060(200))()()(()5.0(222=⨯⨯⨯⨯-⨯-⨯=++++--=d b c a d c b a N bc ad N χ选择统计量令α=0.05,查临界值表得841.3)1(205.0=χ,χ2<841.3)1(205.0=χ不能拒绝原假设,即认为此新药对治疗流感无效。
14.1253个试制品中有75个不合格,试判断不合格率是否低于7%?(α=0.05)14、解:059856.0125375ˆ==p=5.9856%H 0:p ≤7 H 1:p>7选择统计量83565.7)1(ˆ-=--=np p p p u令α=0.05,查临界值表得64.105.0=u ,u<-64.105.0-=u 拒绝原假设H 0,即这批试试制品的不合格率显著高于7%。
15.用比色法测定Sio 2含量,其数据如下: Sio 2含量X 0.00 0.020.040.060.080.100.12吸收值Y 0.0320.135 0.187 0.268 0.359 0.435 0.511(1)求Y 与X 的相关系数γ,并检验γ的显著性( α=0.05)。
(7分) (2) 求Y 与X 的回归方程, 若Sio 2含量X=0.09,试预测吸收值Y 的大小。
(8分)`15、解:(1)Y 与X 的相关系数γ998514.0==yyxx xy l l l γ假设0:,0:10≠=ρρH H令α=0.05,查临界值表得)5(05.0γ = 0.754,γ>)6(05.0γ ,拒绝H 0 即认为Y 与X 有显著的的线性相关性。
(2)038607.0,944643.3=-===x b y a l l b xxxyY 对X 的线性回归方程为:x y944643.3038607.0ˆ+= 令X=0.09,得到预测的吸收值393625.0ˆ=y。