(习题课2)--随机变量及其分布概要
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第二章随机变量及其分布2.1 随机变量习题1随机变量的特征是什么?解答:①随机变量是定义在样本空间上的一个实值函数.②随机变量的取值是随机的,事先或试验前不知道取哪个值.③随机变量取特定值的概率大小是确定的.习题2试述随机变量的分类.解答:①若随机变量X的所有可能取值能够一一列举出来,则称X为离散型随机变量;否则称为非离散型随机变量.②若X的可能值不能一一列出,但可在一段连续区间上取值,则称X为连续型随机变量.习题3盒中装有大小相同的球10个,编号为0,1,2,⋯,9,从中任取1个,观察号码是“小于5”,“等于5”,“大于5”的情况,试定义一个随机变量来表达上述随机试验结果,并写出该随机变量取每一个特定值的概率.解答:分别用ω1,ω2,ω3表示试验的三个结果“小于5”,“等于5”,“大于5”,则样本空间S={ω1,ω2,ω3},定义随机变量X如下:X=X(ω)={0,ω=ω11,ω=ω2,2,ω=ω3则X取每个值的概率为P{X=0}=P{取出球的号码小于5}=5/10,P{X=1}=P{取出球的号码等于5}=1/10,P{X=2}=P{取出球的号码大于5}=4/10.2.2 离散型随机变量及其概率分布习题1设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},求λ.解答:由P{X=1}=P{X=2},得λe-λ=λ22e-λ,解得λ=2.习题2设随机变量X的分布律为P{X=k}=k15,k=1,2,3,4,5,试求(1)P{12<X<52;(2)P{1≤X≤3};(3)P{X>3}.解答:(1)P{12<X<52=P{X=1}+P{X=2}=115+215=15;(2)P{≤X≤3}=P{X=1}+P{X=2}+P{X=3}=115+215+315=25;(3)P{X>3}=P{X=4}+P{X=5}=415+515=35.习题3已知随机变量X只能取-1,0,1,2四个值,相应概率依次为12c,34c,58c,716c,试确定常数c,并计算P{X<1∣X≠0}.解答:依题意知,12c+34c+58c+716c=1,即3716c=1,解得c=3716=2.3125.由条件概率知P{X<1∣X≠0}=P{X<1,X≠0}P{X≠0}=P{X=-1}P{X≠0}=12c1-34c=24c-3=26.25=0.32.习题4一袋中装有5只球,编号为1,2,3,4,5.在袋中同时取3只,以X表示取出的3只球中的最大号码,写出随机变量X的分布律.解答:随机变量X的可能取值为3,4,5.P{X=3}=C22⋅1C53=110,P{X=4}=C32⋅1C53=310,P{X=5}=C42⋅1C53=35,所以X的分布律为(1)X的概率分布;(2)P{X≥5};(3)在两次调整之间能以0.6的概率保证生产的合格品数不少于多少?解答:(1)P{X=k}=(1-p)kp=(0.9)k×0.1,k=0,1,2,⋯;(2)P{X≥5}=∑k=5∞P{X=k}=∑k=5∞(0.9)k×0.1=(0.9)5;(3)设以0.6的概率保证在两次调整之间生产的合格品不少于m件,则m应满足P{X≥m}=0.6,即P{X≤m-1}=0.4. 由于P{X≤m-1}=∑k=0m-1(0.9)k(0.1)=1-(0.9)m,故上式化为1-0.9m=0.4,解上式得m≈4.85≈5,因此,以0.6的概率保证在两次调整之间的合格品数不少于5.习题7设某运动员投篮命中的概率为0.6,求他一次投篮时,投篮命中的概率分布.解答:此运动员一次投篮的投中次数是一个随机变量,设为X,它可能的值只有两个,即0和1. X=0表示未投中,其概率为p1=P{X=0}=1-0.6=0.4,X=1表示投中一次,其概率为p2=P{X=1}=0.6.则随机变量的分布律为由于每次取出的产品仍放回去,各次抽取相互独立,下次抽取时情况与前一次抽取时完全相同,所以X的可能取值是所有正整数1,2,⋯,k,⋯.设第k次才取到正品(前k-1次都取到次品),则随机变量X的分布律为P{X=k}=310×310×⋯×310×710=(310)k-1×710,k=1,2,⋯.习题10设随机变量X∼b(2,p),Y∼b(3,p),若P{X≥1}=59,求P{Y≥1}.解答:因为X∼b(2,p),P{X=0}=(1-p)2=1-P{X≥1}=1-5/9=4/9,所以p=1/3.因为Y∼b(3,p),所以P{Y≥1}=1-P{Y=0}=1-(2/3)3=19/27.习题11纺织厂女工照顾800个纺绽,每一纺锭在某一段时间τ内断头的概率为0.005,在τ这段时间内断头次数不大于2的概率.解答:以X记纺锭断头数,n=800,p=0.005,np=4,应用泊松定理,所求概率为:P{0≤X≤2}=P{⋃0≤xi≤2{X=xi}=∑k=02b(k;800,0.005)≈∑k=02P(k;4)=e-4(1+41!+422!)≈0.2381.习题12设书籍上每页的印刷错误的个数X服从泊松分布,经统计发现在某本书上,有一个印刷错误与有两个印刷错误的页数相同,求任意检验4页,每页上都没有印刷错误的概率.解答:\becauseP{X=1}=P{X=2},即λ11!e-λ=λ22!e-λ⇒λ=2,∴P{X=0}=e-2,∴p=(e-2)4=e-8.2.3 随机变量的分布函数习题1F(X)={0,x<-20.4,-2≤x<01,x≥0,是随机变量X的分布函数,则X是___________型的随机变量. 解答:离散.由于F(x)是一个阶梯函数,故知X是一个离散型随机变量.习题2设F(x)={0x<0x20≤1,1x≥1问F(x)是否为某随机变量的分布函数.解答:首先,因为0≤F(x)≤1,∀x∈(-∞,+∞).其次,F(x)单调不减且右连续,即F(0+0)=F(0)=0,F(1+0)=F(1)=1,且F(-∞)=0,F(+∞)=1,所以F(x)是随机变量的分布函数.习题3已知离散型随机变量X的概率分布为P{X=1}=0.3,P{X=3}=0.5,P{X=5}=0.2,试写出X的分布函数F(x),并画出图形.解答:由题意知X的分布律为:试求:(1)系数A与B;(2)X落在(-1,1]内的概率.解答:(1)由于F(-∞)=0,F(+∞)=1,可知{A+B(-π2)A+B(π2)=1=0⇒A=12,B=1π,于是F(x)=12+1πarctanx,-∞<x<+∞;(2)P{-1<X≤1}=F(1)-F(-1)=(12+1πarctan1)-[12+1πarctanx(-1)]=12+1π⋅π4-12-1π(-π4)=12.习题7在区间[0,a]上任意投掷一个质点,以X表示这个质点的坐标.设这个质点落在[0,a]中任意小区间内的概率与这个小区间的长度成正比例,试求X的分布函数.解答:F(x)=P{X≤x}={0,x<0xa,0≤x<a.1,x≥a2.4 连续型随机变量及其概率密度习题1设随机变量X的概率密度为f(x)=12πe-(x+3)24(-∞<x<+∞),则Y=¯∼N(0,1).解答:应填3+X2.由正态分布的概率密度知μ=-3,σ=2由Y=X-μσ∼N(0,1),所以Y=3+X2∼N(0,1).习题2已知X∼f(x)={2x,0<x<10,其它,求P{X≤0.5};P{X=0.5};F(x).解答:P{X≤0.5}=∫-∞0.5f(x)dx=∫-∞00dx+∫00.52xdx=x2∣00.5=0.25,P{X=0.5}=P{X≤0.5}-P{X<0.5}=∫-∞0.5f(x)dx-∫-∞0.5f(x)dx=0.当X≤0时,F(x)=0;当0<x<1时,F(x)=∫-∞xf(t)dt=∫-∞00dt+∫0x2tdt=t2∣0x=x2;当X≥1时,F(x)=∫-∞xf(t)dt=∫-∞00dt+∫0x2tdt+∫1x0dt=t2∣01=1,故F(x)={0,x≤0x2,0<x<1.1,x≥1习题3设连续型随机变量X的分布函数为F(x)={A+Be-2x,x>00,x≤0,试求:(1)A,B的值;(2)P{-1<X<1};(3)概率密度函数F(x).解答:(1)\becauseF(+∞)=limx→+∞(A+Be-2x)=1,∴A=1;又\becauselimx→0+(A+Be-2x)=F(0)=0,∴B=-1.(2)P{-1<X<1}=F(1)-F(-1)=1-e-2.(3)f(x)=F′(x)={2e-x,x>00,x≤0.习题4服从拉普拉斯分布的随机变量X的概率密度f(x)=Ae-∣x∣,求系数A及分布函数F(x).解答:由概率密度函数的性质知,∫-∞+∞f(x)dx=1,即∫-∞+∞Ae-∣x∣dx=1,而∫-∞+∞Ae-∣x∣dx=∫-∞0Aexdx+∫0+∞Ae-xdx=Aex∣-∞0+(-Ae-x∣0+∞)=A+A=2A或∫-∞+∞Ae-xdx=2∫0+∞Ae-xdx=-2Ae-x∣0+∞=2A,所以2A=1,即A=1/2.从而f(x)=12e-∣x∣,-∞<x<+∞,又因为F(x)=∫-∞xf(t)dt,所以当x<0时,F(x)=∫-∞x12e-∣t∣dt=12∫-∞xetdt=12et∣-∞x=12ex;当x≥0时,F(x)=∫-∞x12e-∣x∣dt=∫-∞012etdt+∫0x12e-tdt=12et∣-∞0-12e-t∣0x=12-12e-x+12=1-12e-x,从而F(x)={12ex,x<01-12e-x,x≥0.习题5某型号电子管,其寿命(以小时计)为一随机变量,概率密度f(x)={100x2,x≥1000,其它,某一电子管的使用寿命为X,则三个电子管使用150小时都不需要更换的概率.解答:设电子管的使用寿命为X,则电子管使用150小时以上的概率为P{X>150}=∫150+∞f(x)dx=∫150+∞100x2dx=-100x∣150+∞=100150=23,从而三个电子管在使用150小时以上不需要更换的概率为p=(2/3)3=8/27.习题6设一个汽车站上,某路公共汽车每5分钟有一辆车到达,设乘客在5分钟内任一时间到达是等可能的,试计算在车站候车的10位乘客中只有1位等待时间超过4分钟的概率.解答:设X为每位乘客的候车时间,则X服从[0,5]上的均匀分布. 设Y表示车站上10位乘客中等待时间超过4分钟的人数. 由于每人到达时间是相互独立的.这是10重伯努力概型. Y服从二项分布,其参数n=10,p=P{X≥4}=15=0.2,所以P{Y=1}=C101×0.2×0.89≈0.268.习题7设X∼N(3,22).(1)确定C,使得P{X>c}=P{X≤c};(2)设d满足P{X>d}≥0.9,问d至多为多少?解答:因为X∼N(3,22),所以X-32=Z∼N(0,1).(1)欲使P{X>c}=P{X≤c},必有1-P{X≤c}=P{X≤c},即P{X≤c}=1/2,亦即Φ(c-32)=12,所以c-3=0,故c=3.(2)由P{X>d}≥0.9可得1-P{X≤d}≥0.9,即P{X≤d}≤0.1.于是Φ(d-32)≤0.1,Φ(3-d2)≥0.9.查表得3-d2≥1.282,所以d≤0.436.习题8设测量误差X∼N(0,102),先进行100次独立测量,求误差的绝对值超过19.6的次数不小于3的概率.解答:先求任意误差的绝对值超过19.6的概率p,p=P{∣X∣>19.6}=1-P{∣X∣≤19.6}=1-P{∣X10∣≤1.96=1-[Φ(1.96)-Φ(-1.96)]=1-[2Φ(1.96)-1]=1-[2×0.975-1]=1-0.95=0.05.设Y为100次测量中误差绝对值超过19.6的次数,则Y∼b(100,0.05).因为n很大,p很小,可用泊松分布近似,np=5=λ,所以P{Y≥3}≈1-50e-50!-51e-51!-52e-52!=1-3722-5≈0.87.习题9某玩具厂装配车间准备实行计件超产奖,为此需对生产定额作出规定. 根据以往记录,各工人每月装配产品数服从正态分布N(4000,3600).假定车间主任希望10%的工人获得超产奖,求:工人每月需完成多少件产品才能获奖?解答:用X表示工人每月需装配的产品数,则X∼N(4000,3600).设工人每月需完成x件产品才能获奖,依题意得P{X≥x}=0.1,即1-P{X<x}=0.1,所以1-F(x)=0.1,即1-Φ(x-400060)=0.1,所以Φ(x-400060)=0.9.查标准正态人分布表得Φ(1.28)=0.8997,因此x-400060≈1.28,即x=4077件,就是说,想获超产奖的工人,每月必须装配4077件以上.习题10某地区18岁女青年的血压(收缩压,以mm-HG计)服从N(110,122).在该地区任选一18岁女青年,测量她的血压X.(1)求P{X≤105},P{100<X≤120};(2)确定最小的x,使P{X>x}≤0.005.解答:已知血压X∼N(110,122).(1)P{X≤105}=P{X-11012≤-512≈1-Φ(0.42)=0.3372,P{100<X≤120}=Φ(120-11012)-Φ(100-11012)=Φ(0.833)-Φ(-0.833)=2Φ(0.833)-1≈0.595.(2)使P{X>x}≤0.05,求x,即1-P{X≤x}≤0.05,亦即Φ(x-11012)≥0.95,查表得x-10012≥1.645,从而x≥129.74.习题11设某城市男子身高X∼N(170,36),问应如何选择公共汽车车门的高度使男子与车门碰头的机会小于0.01.解答:X∼N(170,36),则X-1706∼N(0,1).设公共汽车门的高度为xcm,由题意P{X>x}<0.01,而P{X>x}=1-P{X≤x}=1-Φ(x-1706)<0.01,即Φ(x-1706)>0.99,查标准正态表得x-1706>2.33,故x>183.98cm.因此,车门的高度超过183.98cm时,男子与车门碰头的机会小于0.01.习题12某人去火车站乘车,有两条路可以走. 第一条路程较短,但交通拥挤,所需时间(单位:分钟)服从正态分布N(40,102);第二条路程较长,但意外阻塞较少,所需时间服从正态分布N(50,42),求:(1)若动身时离开车时间只有60分钟,应走哪一条路线?(2)若动身时离开车时间只有45分钟,应走哪一条路线?解答:设X,Y分别为该人走第一、二条路到达火车站所用时间,则X∼N(40,102),Y∼N(50,42).哪一条路线在开车之前到达火车站的可能性大就走哪一条路线.(1)因为P{X<60}=Φ(60-4010)=Φ(2)=0.97725,P{Y<60}=Φ(60-504)=Φ(2.5)=0.99379,所以有60分钟时应走第二条路.(2)因为P{X<45}=Φ(45-4010)=Φ(0.5)=0.6915,P{X<45}=Φ(45-504)=Φ(-1.25)=1-Φ(1.25)=1-0.8925=0.1075所以只有45分钟应走第一条路.2.5 随机变量函数的分布习题1已知X的概率分布为Y-101P2*******习题3设随机变量X服从[a,b]上的均匀分布,令Y=cX+d(c≠0),试求随机变量Y的密度函数. 解答:fY(y)={fX(y-dc)⋅1∣c∣,a≤y-dc≤b0,其它,当c>0时,fY(y)={1c(b-a),ca+d≤y≤cb+d0,其它,当c<0时,fY(y)={-1c(b-a),cb+d≤y≤ca+d0,其它.习题4设随机变量X服从[0,1]上的均匀分布,求随机变量函数Y=eX的概率密度fY(y).解答:f(x)={1,0≤x≤10,其它,f=ex,x∈(0,1)是单调可导函数,y∈(1,e),其反函数为x=lny,可得f(x)={fX(lny)∣ln′y,1<y<e0,其它={1y,1<y<e0,其它.习题5设X∼N(0,1),求Y=2X2+1的概率密度.解答:因y=2x2+1是非单调函数,故用分布函数法先求FY(y).FY(y)=P{Y≤y}=P{2X2+1≤y}(当y>1时)=P{-y-12≤X≤y-12=∫-y-12y-1212πe-x2dx,所以fY(y)=F′Y(y)=22πe-12⋅y-12⋅122y-1,y>1,于是fY(y)={12π(y-1)e-y-14,y>10,y≤1.习题6设连续型随机变量X的概率密度为f(x),分布函数为F(x),求下列随机变量Y的概率密度:(1)Y=1X;(2)Y=∣X∣.解答:(1)FY(y)=P{Y≤y}=P{1/X≤y}.①当y>0时,FY(y)=P{1/X≤0}+P{0<1/X≤y}=P{X≤0}+P{X≥1/y}=F(0)+1-F(1/y),故这时fY(y)=[-F(1y)]′=1y2f(1y);;②当y<0时,FY(y)=P{1/y≤X<0}=F(0)-F(1/y),故这时fY(y)=1y2f(1y);③当y=0时,FY(y)=P{1/X≤0}=P{X<0}=F(0),故这时取fY(0)=0,综上所述fY(y)={1y2⋅f(1y),y≠00,y=0.(2)FY(y)=P{Y≤y}=P{∣X∣≤y}.①当y>0时,FY(y)=P{-y≤X≤y}=F(y)-F(-y)这时fY(y)=f(y)+f(-y);②当y<0时,FY(y)=P{∅}=0,这时fY(y)=0;③当y=0时,FY(y)=P{Y≤0}=P{∣X∣≤0}=P{X=0}=0,故这时取FY(y)=0,综上所述fY(y)={f(y)+f(-y),y>00,y≤0.习题7某物体的温度T(∘F)是一个随机变量, 且有T∼N(98.6,2),已知θ=5(T-32)/9,试求θ(∘F)的概率密度.解答:已知T∼N(98.6,2).θ=59(T-32),反函数为T=59θ+32,是单调函数,所以fθ(y)=fT(95y+32)⋅95=12π⋅2e-(95y+32-98.6)24⋅95=910πe-81100(y-37)2.习题8设随机变量X在任一区间[a,b]上的概率均大于0,其分布函数为FY(x),又Y在[0,1]上服从均匀分布,证明:Z=FX-1(Y)的分布函数与X的分布函数相同.解答:因X在任一有限区间[a,b]上的概率均大于0,故FX(x)是单调增加函数,其反函数FX-1(y)存在,又Y在[0,1]上服从均匀分布,故Y的分布函数为FY(y)=P{Y≤y}={0,y<0y,0≤y≤11,y>0,于是,Z的分布函数为FZ(z)=P{Z≤z}=P{FX-1(Y)≤z}=P{Y≤FX(z)}={0,FX(z)<0FX(z),0≤FX(z)≤1,1,FX(z)>1由于FX(z)为X的分布函数,故0≤FX(z)≤1.FX(z)<0和FX(z)>1均匀不可能,故上式仅有FZ(z)=FX(z),因此,Z与X的分布函数相同.总习题解答习题1从1∼20的整数中取一个数,若取到整数k的概率与k成正比,求取到偶数的概率.解答:设Ak为取到整数k,P(Ak)=ck,k=1,2,⋯,20.因为P(⋃K=120Ak)=∑k=120P(Ak)=c∑k=120k=1,所以c=1210,P{取到偶数}=P{A2∪A4∪⋯∪A20}=1210(2+4+⋯+20)=1121.习题2若每次射击中靶的概率为0.7,求射击10炮,(1)命中3炮的概率;(2)至少命中3炮的概率;(3)最可能命中几炮.解答:若随机变量X表示射击10炮中中靶的次数. 由于各炮是否中靶相互独立,所以是一个10重伯努利概型,X服从二项分布,其参数为n=10,p=0.7,故(1)P{X=3}=C103(0.7)3(0.3)7≈0.009;(2)P{X≥3}=1-P{X<3}=1-[C100(0.7)0(0.3)10+C101(0.7)1(0.3)9+C102(0.7)2(0.3)8]≈0.998;(3)因X∼b(10,0.7),而k0=[(n+1)p]=[(10+1)]×0.7=[7.7]=7,故最可能命中7炮.习题3在保险公司里有2500名同一年龄和同社会阶层的人参加了人寿保险,在1年中每个人死亡的概率为0.002,每个参加保险的人在1月1日须交120元保险费,而在死亡时家属可从保险公司里领20000元赔偿金,求:(1)保险公司亏本的概率;(2)保险公司获利分别不少于100000元, 200000元的概率.解答:(1)以“年”为单位来考虑,在1年的1月1日,保险公司总收入为2500×120元=30000元.设1年中死亡人数为X,则X∼b(2500,0.002),则保险公司在这一年中应付出200000X(元),要使保险公司亏本,则必须200000X>300000即X>15(人).因此,P{保险公司亏本}=P{X>15}=∑k=162500C2500k(0.002)k×(0.998)2500-k≈1-∑k=015e-55kk!≈0.000069,由此可见,在1年里保险公司亏本的概率是很小的.(2)P{保险公司获利不少于100000元}=P{300000-200000X≥100000}=P{X≤10}=∑k=010C2500k(0.002)×(0.998)2500-k≈∑k=010e-55kk!≈0.986305,即保险公司获利不少于100000元的概率在98%以上.P{保险公司获利不少于200000元}=P{300000-200000X≥200000}=P{X≤5}=∑k=05C2500k(0.002)k×(0.998)2500-k≈∑k=05e-55kk!≈0.615961,即保险公司获利不少于200000元的概率接近于62%.习题4一台总机共有300台分机,总机拥有13条外线,假设每台分机向总机要外线的概率为3%, 试求每台分机向总机要外线时,能及时得到满足的概率和同时向总机要外线的分机的最可能台数.解答:设分机向总机要到外线的台数为X, 300台分机可看成300次伯努利试验,一次试验是否要到外线. 设要到外线的事件为A,则P(A)=0.03,显然X∼b(300,0.03),即P{X=k}=C300k(0.03)k(0.97)300-k(k=0,1,2,⋯,300),因n=300很大,p=0.03又很小,λ=np=300×0.03=9,可用泊松近似公式计算上面的概率. 因总共只有13条外线,要到外线的台数不超过13,故P{X≤13}≈∑k=0139kk!e-9≈0.9265,(查泊松分布表)且同时向总机要外线的分机的最可能台数k0=[(n+1)p]=[301×0.03]=9.习题5在长度为t的时间间隔内,某急救中心收到紧急呼救的次数X服从参数t2的泊松分布,而与时间间隔的起点无关(时间以小时计),求:(1)某一天从中午12至下午3时没有收到紧急呼救的概率;(2)某一天从中午12时至下午5时至少收到1次紧急呼救的概率.解答:(1)t=3,λ=3/2,P{X=0}=e-3/2≈0.223;X-101pi1/22-13/2-2(2)由F(x)=P{X≤x}计算X的分布函数F(x)={0,1/2,2-1/2,1,x<-1-1≤x<00≤x<0x≥1.习题7设随机变量X的分布函数F(x)为F(x)={0,x<0Asinx,0≤x≤π/2,1,x>π/2则A=¯,P{∣X∣<π/6}=¯.解答:应填1;1/2.由分布函数F(x)的右连续性,有F(π2+0)=F(π2)⇒A=1.因F(x)在x=π6处连续,故P{X=π6=12,于是有P{∣X∣<π6=P{-π6<X<π6=P{-π6<X≤π6=F(π6)-F(-π6)=12..习题8使用了x小时的电子管,在以后的Δx小时内损坏的概率等于λΔx+o(Δx),其中λ>0是常数,求电子管在损坏前已使用时数X的分布函数F(x),并求电子管在T小时内损坏的概率.解答:因X的可能取值充满区间(0,+∞),故应分段求F(x)=P{X≤x}.当x≤0时,F(x)=P{X≤x}=P(∅)=0;当x>0时,由题设知P{x<X≤x+Δx/X}=λΔx+o(Δx),而P{x<X≤x+Δx/X}=P{x<X≤x+Δx,X>x}P{X>x}=P{x<X≤x+Δx}1-P{X≤x}=F(x+Δx)-F(x)1-F(x),故F(X+Δx)-F(x)1-F(x)=λΔx+o(Δx),即F(x+Δx)-F(x)Δx=[1-F(x)][λ+o(Δx)Δx],令o(Δx)→0,得F′(x)=λ[1-F(x)].这是关于F(x)的变量可分离微分方程,分离变量dF(x)1-F(x)=λdx,积分之得通解为C[1-F(x)]=e-λx(C为任意常数).注意到初始条件F(0)=0,故C=1.于是F(x)=1-e-λx,x>0,λ>0,故X的分布函数为F(x)={0,x≤01-e-λx,x>0(λ>0),从而电子管在T小时内损坏的概率为P{X≤T}=F(T)=1-e-λT.习题9设连续型随机变量X的分布密度为f(x)={x,0<x≤12-x,1<x≤20,其它,求其分布函数F(x).解答:当x≤0时,F(x)=∫-∞x0dt=0;当0<x≤1时,F(x)=∫-∞xf(t)dt=∫-∞00tdt+∫0xtdt=12x2;当1<x≤2时,F(x)=∫-∞xf(t)dt=∫-∞00dt+∫01tdt+∫1x(2-t)dt=0+12+(2t-12t2)∣1x=-1+2x-x22;当x>2时,F(x)=∫-∞00dt+∫01tdt+∫12(2-t)dt+∫2x0dt=1,故F(x)={0,x≤212x2,0<x≤1-1+2x-x22,1<x≤21,x>2.习题10某城市饮用水的日消费量X(单位:百万升)是随机变量,其密度函数为:f(x)={19xe-x3,x>00,其它,试求:(1)该城市的水日消费量不低于600万升的概率;(2)水日消费量介于600万升到900万升的概率.解答:先求X的分布函数F(x).显然,当x<0时,F(x)=0,当x≥0时有F(x)=∫0x19te-t3dt=1-(1+x3)e-x3故F(x)={1-(1+x3)e-x3,x≥00,x<0,所以P{X≥6}=1-P{X<6}=1-P(X≤6}=1-F(6)=1-[1-(1+x3)e-x3]x=6=3e-2,P{6<X≤9}=F(9)-F(6)=(1-4e-3)-(1-3e-2)=3e-2-4e-3.习题11已知X∼f(x)={cλe-λx,x>a0,其它(λ>0),求常数c及P{a-1<X≤a+1}.解答:由概率密度函数的性质知∫-∞+∞f(x)dx=1,而∫-∞+∞f(x)dx=∫-∞a0dx+∫a+∞cλe-λxdx=c∫a+∞e-λxd(λx)=-ce-λx\vlinea+∞=ce-λa,所以ce-λa=1,从而c=eλa.于是P{a-1<X≤a+1}=∫a-1a+1f(x)dx=∫a-1a0dx+∫aa+1λeλae-λxdx=-eλae-λx\vlineaa+1=-eλa(e-λ(a+1)-e-λa)=1-e-λ.注意,a-1<a,而当x<a时,f(x)=0.习题12已知X∼f(x)={12x2-12x+3,0<x<10,其它,计算P{X≤0.2∣0.1<X≤0.5}.解答:根据条件概率;有P{X≤0.2∣0.1<X≤0.5}=P{X≤0.2,0.1<X≤0.5}P{0.1<X≤0.5}=P{0.1<X≤0.2}P{0.1<X≤0.5}=∫0.10.2(12x2-12x+2)dx∫0.10.5(12x2-12x+3)dx=(4x3-6x2+3x)∣0.10.2(4x3-6x2+3x)∣0.10.5=0.1480.256=0.578125.习题13若F1(x),F2(x)为分布函数,(1)判断F1(x)+F2(x)是不是分布函数,为什么?(2)若a1,a2是正常数,且a1+a2=1.证明:a1F1(x)+a2F2(x)是分布函数.解答:(1)F(+∞)=limx→+∞F(x)=limx→+∞F1(x)+limx→+∞F2(x)=1+1=2≠1故F(x)不是分布函数.(2)由F1(x),F2(x)单调非减,右连续,且F1(-∞)=F2(-∞)=0,F1(+∞)=F2(+∞)=1,可知a1F1(x)+a2F2(x)单调非减,右连续,且a1F1(-∞)+a2F2(-∞)=0,a1F1(+∞)+a2F2(+∞)=1.从而a1F1(x)+a2F2(x)是分布函数.习题14设随机变量X的概率密度ϕ(x)为偶函数,试证对任意的a>0,分布函数F(x)满足:(1)F(-a)=1-F(a);(2)P{∣X∣>a}=2[1-F(a)].解答:(1)F(-a)=∫-∞-aϕ(x)dx=∫a+∞ϕ(-t)dt=∫a+∞ϕ(x)dx=1-∫-∞aϕ(x)dx=1-F(a).(2)P{∣X∣>a}=P{X<-a}+P{X>a}=F(-a)+P{X≥a}F(-a)+1-F(a)=2[1-F(a)].习题15设K在(0,5)上服从均匀分布,求x的方程4x2+4Kx+K+2=0有实根的概率.解答:因为K∼U(0,5),所以fK(k)={1/5,0<k<50,其它,方程4x2+4Kx+K+2=0有实根的充要条件为(4K)2-4⋅4(K+2)≥0,即K2-K-2≥0,亦即(k-2)(K+1)≥0,解得K≥2(K≤-1舍去),所以P{方程有实根}=P{K≥2}=∫2515dx=35.习题16某单位招聘155人,按考试成绩录用,共有526人报名,假设报名者考试成绩X∼N(μ,σ2), 已知90分以上12人,60分以下83人,若从高分到低分依次录取,某人成绩为78分,问此人是否能被录取?解答:要解决此问题首先确定μ,σ2, 因为考试人数很多,可用频率近似概率.根据已知条件P{X>90}=12/526≈0.0228,P{X≤90}=1-P{X>90}≈1-0.0228}=0.9772;又因为P{X≤90}=P{X-μσ≤90-μσ, 所以有Φ(90-μσ)=0.9772, 反查标准正态表得90-μσ=2 ①同理:P{X≤60}=83/526≈0.1578; 又因为P{X≤60}=P{X-μσ≤60-μσ,故Φ(60-μσ)≈0.1578.因为0.1578<0.5,所以60-μσ<0, 故Φ(μ-60σ)≈1-0.1578=0.8422, 反查标准正态表得μ-60σ≈1.0 ②联立①,②解得σ=10,μ=70, 所以,X∼N(70,100).某人是否能被录取,关键看录取率. 已知录取率为155526≈0.2947, 看某人是否能被录取,解法有两种:方法1:P{X>78}=1-P{X≤78}=1-P{x-7010≤78-7010=1-Φ(0.8)≈1-0.7881=0.2119,因为0.2119<0.2947(录取率), 所以此人能被录取.方法2:看录取分数线. 设录取者最低分为x0, 则P{X≥x0}=0.2947(录取率),P{X≤x0}=1-P{X≥x0}=1-0.2947=0.7053,P{X≤x0}=P{x-7010≤x0-7010=Φ{x0-7010=0.7053,反查标准正态表得x0-7010≈0.54, 解得x0≈75. 此人成绩78分高于最低分,所以可以录取. 习题17假设某地在任何长为t(年)的时间间隔内发生地震的次数N(t)服从参数为λ=0.1t的泊松分布,X表示连续两次地震之间间隔的时间(单位:年).(1)证明X服从指数分布并求出X的分布函数;(2)求今后3年内再次发生地震的概率;(3)求今后3年到5年内再次发生地震的概率.解答:(1)当t≥0时,P{X>t}=P{N(t)=0}=e-0.1t,∴F(t)=P{X≤t}=1-P{X>t}=1-e-0.1t;当t<0时,F(t)=0,∴F(x)={1-e-0.1t,x≥00,x<0,X服从指数分布(λ=0.1);(2)F(3)=1-e-0.1×3≈0.26;(3)F(5)-F(3)≈0.13.习题18100件产品中,90个一等品,10个二等品,随机取2个安装在一台设备上,若一台设备中有i个(i=0,1,2)二等品,则此设备的使用寿命服从参数为λ=i+1的指数分布.(1)试求设备寿命超过1的概率;(2)已知设备寿命超过1,求安装在设备上的两个零件都是一等品的概率.解答:(1)设X表示设备寿命. A表示“设备寿命超过1”,Bi表示“取出i个二等品”(i=0,1,2),则X的密度函数为fX(x)={λe-λx,x>00,x≤0 (λ=i+1,i=0,1,2),P(B0)=C902C1002, P(B1)=C901C102C1002, P(B2)=C102C1002,P(A∣B0)=∫1+∞e-xdx=e-1,P(A∣B1)=∫1+∞2e-2xdx=e-2,P(A∣B2)=∫1+∞3e-3xdx=e-3,由全概率公式:P(A)=∑i=02P(Bi)P(A∣Bi)≈0.32.(2)由贝叶斯公式:P(B0∣A)=P(B0)P(A∣B0)P(A)≈0.93.习题19设随机变量X的分布律为由定理即得fY(x)={0,y<3(y-32)3e-(y-32),y≥3.习题21设随机变量X的概率密度fX(x)={e-x,x>00,其它,求Y=eX的概率密度.解答:因为α=min{y(0),y(+∞)}=min{1,+∞}=1,β=max{y(0),y(+∞)}=max{1,+∞}=+∞.类似上题可得fY(y)={fX[h(y)]∣h′(y)∣,1<y<+∞0,其它={1/y2,1<y<+∞0,其它.习题22设随便机变量X的密度函数为fX(x)={1-∣x∣,-1<x<10,其它,求随机变量Y=X2+1的分布函数与密度函数.解答:X的取值范围为(-1,1),则Y的取值范围为[1,2).当1≤y<2时,FY(y)=P{Y≤y}=P{X2+1≤y}=P{-Y-1≤x≤y-1}=∫-y-1y-1(1-∣x∣)dx=2∫0y-1(1-x)dx=1-(1-y-1)2,从而Y的分布函数为FY(y)={0,y<11-(1-y-1)2,1≤y<2,1,其它Y的概率密度为fY(y)={1y-1-1,1<y<20,其它.。
第二章随机变量及其分布习题(1)随机变量及其分布1.一袋中有5只乒乓球,编号为1、2、3、4、5,在其中同时取三只,以X 表示取出的三只球中的最大号码,写出随机变量X 的分布律2.分析下列函数是否是分布函数.若是分布函数,判断是哪类随机变量的分布函数.(1)⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤--<=.0,1,02,21,2,0)(x x x x F (2)⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.,1,0,sin ,0,0)(ππx x x x x F (3)⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤+<=.21,1,210,21,0,0)(x x x x x F 3.盒中装有大小相等的球10个,编号分别为0、1、2、…、9.从中任取1个,观察号码是“小于5”、“等于5”、“大于5”的情况.试定义一个随机变量,求其分布律和分布函数.4.已知随机变量X 的概率密度为||1()2x f x e -=,x -∞<<+∞.求X 的分布函数.5.设随机变量X 的密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<-=其它,01,1)(2x x c x f ,试求:(1)常数c ;(2)}210{≤≤X P ;(3)X 的分布函数.6.设随机变量X 的分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.,1,1,ln ,1,0)(e x e x x x x F X ,求(1)P (X<2),P {0<X ≤3},P (2<X<25);(2)求概率密度f X (x ).7.设随机变量X 的概率密度)(x f 为(1)⎪⎩⎪⎨⎧≤≤--=其它01112)(2x x x f π,(2)⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-<≤=其他021210)(x x x x x f 求X 的分布函数F (x ),并作出(2)中的f (x )与F (x )的图形。
8.设随机变量X 的分布律为(0>α为参数)2,1,1)(===k ak X P k 求(1)(5)P X ≥;(2)(3)P X 为的倍数。
高中数学随机变量及其分布内容简介
随机变量是概率论中的重要概念,指的是一个变量的取值由随机试验的结果决定。
在高中数学中,我们常常接触到一些常见的随机变量及其分布,这些内容是数学学习中的重要一环。
首先,我们要了解离散随机变量及其分布。
离散随机变量是指只取有限个或可数无限个可能值的随机变量。
在离散随机变量的分布中,最常见的是二项分布和泊松分布。
二项分布是指在n次独立重复的伯努利试验中成功的次数的概率分布,而泊松分布则是用于描述单位时间(或单位面积、单位体积)内随机事件发生的次数的分布。
另外,连续随机变量及其分布也是我们需要了解的内容。
连续随机变量是指取值在一段或多段连续区间内的随机变量。
在连续随机变量的分布中,最常见的是正态分布和指数分布。
正态分布是一种在数学、物理、工程领域中非常常见的分布,其形状呈钟形曲线,具有均值和标准差这两个参数。
而指数分布则是描述独立随机事件发生的时间间隔的分布。
在学习高中数学中的随机变量及其分布时,我们需要掌握如何计算随机变量的期望值、方差以及概率分布等重要性质。
通过学习随机变量及其分布,我们可以更好地理解概率论中的概念,为后续的数学学习打下坚实的基础。
总的来说,高中数学中的随机变量及其分布是一项重要的内容,通过学习这一部分知识,我们可以更好地理解概率论的相关概念,提高数学分析和问题解决的能力。
希望同学们能够认真学习这一部分内容,掌握其中的关键知识点,为未来的学习和发展打下良好的基础。
第二讲 随机变量及其分布【考试要求】1.理解随机变量的概念,理解分布函数(){}()F x P X x x =≤−∞<<+∞的概念及性质,会计算与随机变量相联系的事件的概率.2.理解离散型随机变量及其概率分布的概念,掌握0-1分布、二项分布(,)B n p 、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布()P λ及其应用.3.(数一了解,数三掌握)泊松定理的结论和应用条件,会用泊松分布近似表示二项分布.4.理解连续型随机变量及其概率密度的概念,掌握均匀分布(,)U a b 、正态分布2(,)N μσ、指数分布及其应用,其中参数为λ的指数分布()λE 的概率密度为()e ,00,0x x f x x λλ−⎧>=⎨≤⎩.5.会求随机变量函数的分布.考点:随机变量与分布函数1.随机变量:设试验E 的样本空间为Ω,如果对于每一个样本点Ω∈ω,都有一个实数)(ωX 与之对应,则称定义在Ω上的单值实值函数)(ωX 为随机变量,简记为X . 通常用,,X Y Z 等表示随机变量.【注】随机变量的等式和不等式可表示随机事件. 2.分布函数(1)定义:设X 是一个随机变量,x 是任意实数,称(){}()F x P X x x =≤−∞<<+∞为X 的分布函数.(2)基本性质①单调不减,即若12x x <,则12()()F x F x ≤;②lim ()0x F x →−∞=,lim ()1x F x →+∞=; ③()F x 是右连续,即(0)()F x F x +=.【注】这三条性质是一个函数作为某随机变量的分布函数的充分必要条件. (3)其他性质(用分布函数()F x 求概率)①)()(}{a F b F b X a P −=≤<; ②)0(}{−=<a F a X P ;③)0()(}{−−==a F a F a X P ;④)0()0(}{−−−=<≤a F b F b X a P ; ⑤)()0(}{a F b F b X a P −−=<<; ⑥{}()(0)P a X b F b F a ≤≤=−−. 【注】分布函数在处连续.【例1】 下述函数中,可以作为某个随机变量的分布函数的是( ) (A ) ()211F x x =+ (B )()x x F sin = (C ) ()11arctan π2F x x =+ (D ) ()1e ,020,0xx F x x −⎧−>⎪=⎨⎪≤⎩【例2】 设随机变量X 的分布函数为()00πsin 02π12,x F x A x,x ,x ⎧⎪<⎪⎪=≤≤⎨⎪⎪>⎪⎩,则A _____=,6P X ______π⎧⎫<=⎨⎬⎩⎭.【例3】 已知随机变量X 的分布函数为()0,11,18,111,1x x F x ax b x x <−⎧⎪⎪=−⎪=⎨⎪+−<<⎪≥⎪⎩,且()F x a {}0P X a ⇔=={}114P X ==,则_____,_____a b ==. 【例4】 设随机变量X 的分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≥−<≤<=−1,110,210,0)(x e x x x F x,则{}1P X ==( )(A )0 (B )21(C )121−−e (D )11e −−考点:离散型随机变量及其分布1.离散型随机变量定义:若随机变量X 所有可能取值是有限或可列无限个,则称X 为离散型随机变量.2.分布律(1)定义:设离散型随机变量X 的所有可能取值为()12i x i ,,=,且X 取ix 的概率为i p ,则称{}()12i i P X x p i ,,===为离散型随机变量X 的分布律.X(2)基本性质:①0,1,2,i p i ≥=;②11ii p∞==∑.【注】这两条性质也是一个数列可以作为某随机变量分布律的充分必要条件. 3.离散型随机变量的分布函数若离散型随机变量X 的分布律为{}()12i i P X x p i ,,===,则X 的分布函数为(){}{}()i i i i x xx xF x P X x P X x p x ≤≤=≤===−∞<<+∞∑∑.若123x x x <<<,则()111212230,,,x x p x x x F x p p x x x <⎧⎪≤<⎪=⎨+≤<⎪⎪⎩. 【注】若已知X 的分布函数()F x (阶梯函数),则X 的分布律为{}()()0i i i P X x F x F x ==−−,12i ,,=.【例1】 (1)做n 次伯努利实验,已知每次成功的概率均为()10<<p p ,令X 表示n 次试验中成功的次数,求X 的分布律.(2)做伯努利试验,已知每次成功的概率均为()10<<p p ,令X 表示直到第一次成功为止所进行的实验次数,求X 的分布律.【例2】 设袋中有5个球,其中3个新球,2个旧球,从中任取3个球,用X 表示3个球中新球个数,求X 的分布律与分布函数.考点:连续型随机变量及其分布1.连续型随机变量及其概率密度(1)定义:设随机变量X 的分布函数为()F x ,若存在非负可积函数()f x ,使得对于任意实数x ,有()()xF x f t dt −∞=⎰,则称X 为连续型随机变量,()f x 称为X 的概率密度函数,简称概率密度(简写为.f .d .p ).【注】①只有存在概率密度的随机变量才能称为连续型随机变量,分布函数连续的随机变量不一定是连续型随机变量.②存在既非连续型又非离散型的随机变量.③(),()()0()F x x F x f x x F x '⎧=⎨⎩为的可导点,为的不可导点. (2)概率密度的基本性质:①()0f x ≥;②()1f x dx +∞−∞=⎰.【注】这两条性质是一个函数可以作为概率密度函数的充分必要条件.(3)连续型随机变量的其他性质: ①)(x F 处处连续.②对()+∞∞−∈∀,a ,有{}.0==a X P ③若()f x 在x 处连续,则有()()F x f x '=. ④对于任意的实数()1212x ,x x x ≤,有{}()()211221()x x P x X x F x F x f x dx <≤=−=⎰.【例1】 设随机变量X 的概率密度为()x f ,则下列函数中必为某随机变量的概率密度的是( )(A )()x f 2 (B )()x f 2 (C )()x f −1 (D )()x f −1【例2】 设随机变量X 的概率密度为()cos ,||20,||2A x x f x x ππ⎧≤⎪⎪=⎨⎪>⎪⎩,求(1)常数A ; (2)X 的分布函数为()x F . 【例3】 设随机变量X 的概率密度为()1||,||10,x x f x else −<⎧=⎨⎩,则______412=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<<−X P .考点:常见分布1.常见的离散型随机变量 (1) 0-1分布若随机变量X 的分布律为{}()()110101kk P X k p p ,k ,p −==−=<<,则称X 服从0-1分布,记为),1(~p B X .(2) 二项分布若随机变量的分布律为{}C (1),0,1,2,k k n kn P X k p p k n −==−=,其中01p <<,则称X 服从二项分布,记为~(,)X B n p .(3) 几何分布若随机变量X 的分布律为{}1(1)k P X k p p −==−⋅,1,2,3k =,其中01p <<,则称X 服从参数为p 的几何分布,记为()~X G p .(4) 超几何分布(从未考过)若随机变量X 的分布律为{}C C C k n kM N MnNP X k −−==,其中N k ∈,且{}{}n M k N n M ,min ,0max ≤≤−+,则称X 服从超几何分布.【注】:此公式的数学模型为:设N 件产品中含M 件次品,现从中任取n 件产品,则所取的n 件产品恰有k 件次品的概率.(5) 泊松分布 ①定义若随机变量X 的分布律为{}e !kP X k k λλ−==,0,1,2,k =,其中0λ>,则称X 服从参数为λ的泊松分布,记为~()X P λ.X②泊松定理(数一了解;数三掌握)设0λ>是一个常数,n 是任意正整数,若lim n n np λ→∞=,则对于任意的非负整数k ,有()e lim 1.!nk n kkknn n C p p k λλ−−→∞−=【例1】 设随机变量X 服从参数为()2,p 的二项分布,随机变量Y 服从参数为()3,p 的二项分布,若{}519P X ≥=,则{}1_______P Y ≥=. 【例2】 设某时间段内通过一路口的汽车流量服从泊松分布,已知该时段内没有汽车通过的概率为1e,则这段时间内至少有两辆汽车通过的概率为___________. 2.常见的连续型随机变量 (1) 均匀分布若X 的概率密度为1,()0,a xb f x b a⎧<<⎪=−⎨⎪⎩其它,则称X 在()a,b 上服从均匀分布,记为()~,X U a b ,其分布函数为0,(),1,x a x aF x a x b b a x b<⎧⎪−⎪=≤<⎨−⎪⎪≥⎩. (2) 指数分布若X 的概率密度为e ,0()0,0x x f x x λλ−⎧>=⎨≤⎩,其中0λ>,则称X 服从参数为λ的指数分布,记为()XE λ,其分布函数为1e ,0()0,0x x F x x λ−⎧−≥=⎨<⎩.(3) 正态分布若随机变量X的概率密度为22()2()()x f x x μσ−−=−∞<<+∞,其中0σ>,μ与σ均为常数,则称X 服从参数为,μσ的正态分布,记为2~(,)X N μσ,其分布函数为22()2()d ()t xF x t x μσ−−=−∞<<+∞⎰.特别地,当0,1μσ==,即~(0,1)X N ,称X 服从标准正态分布,其概率密度为22(),x x x ϕ−=−∞<<+∞,分布函数22()d t xx t −Φ=⎰,x −∞<<+∞.【注】(1)指数分布的无记忆性:若()~X E λ,则对任意的0,0s t >>,有{}{}|.P X s t X s P X t >+>=>【例3】 设随机变量()6,1~U X ,则方程012=++Xy y 有实根的概率为____.【例4】 设随机变量()~2,5X U ,现对X 进行三次独立重复观测,求至少有两次观测值大于3的概率.【例5】 设随机变量Y 服从参数为12λ=的指数分布,求关于未知量x 的方程2230x Yx Y ++−=没有实根的概率.【例6】 设随机变量的概率密度函数为()221e ()x x f x k x −+−=−∞<<+∞X则常数=_______k .【例7】 设随机变量()22,X N σ且{}240.3P X <<=,则{}0_______P X <=.【例8】 设随机变量()2,X N μσ,则概率{}P X μσ−<的值随着σ的增大而( )(A )增大 (B )减小 (C )保持不变 (D )无法确定考点:随机变量函数的分布1.离散型随机变量函数的分布设X 为离散型随机变量,其概率分布为{},1,2,i i P X x p i ===,函数()g x 连续,则随机变量()Y g X =的分布律为{}(),1,2,i k k i g x y P Y y p k ====∑.做法:找到Y 全部可能的取值,算出相应值的概率.【例1】 设随机变量X 在()1,2−上服从均匀分布,1,01,0X Y X −<⎧=⎨≥⎩,求Y 的分布律.【例2】(课后作业)设随机变量X 的概率分布为,求常数和的概率分布. 2.连续型随机变量函数的分布情形一:Y 为离散型. 做法:找到Y 全部可能的取值,算出相应值的概率. 情形二:Y 为连续型.(1)分布函数法(代数法和几何法)先求出()Y g X =的分布函数()Y F y ,即()(){}()()Y g x y F y P g X y f x dx ≤=≤=⎰,再对()YF y 求导得到Y 的概率密度()Y f y .(2)公式法 若()y g x =在X 的取值区间内有连续导数()g x ',且()0g x '>或者()0g x '<,则()Y g X =是连续型随机变量,且其概率密度为{}(1,2,)3k c P X k k ===c sin()2Y X π=()()()',0,X Y f h y h y y f y αβ⎧<<⎡⎤⎪⎣⎦=⎨⎪⎩其他其中(),αβ为()y g x =的值域,()h y 是()g x 的反函数.情形三:Y 既非连续型又非离散型 做法:分布函数法求其分布函数.【例3】 设随机变量X 服从()0,2上的均匀分布,则随机变量2Y X =在()0,4内的概率密度()Y f y _______=.【例4】 设随机变量X 的概率密度为()22,00,x x f x ππ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其它,求sin Y X =的概率密度()Y f y .。
圆梦教育中心 随机变量及其分布知识点整理一、离散型随机 量的分布列一 般 地 , 离 散 型 随 机 量 X 可 能 取 的x 1 , x 2 , , x i ,, x n , X 取 每 一 个 x i (i1,2, , n) 的 概 率P( Xx i ) p i , 称以下表格Xx 1 x 2 ⋯ x i ⋯ x n Pp 1p 2⋯p i⋯p n随机 量 X 的概率分布列, 称X 的分布列 .离散型随机 量的分布列具有下述两个性 :( 1) P i ≥ 0, i1,2, , n ( 2) p 1 p 2 p n 11.两点分布如果随机 量X 的分布列X1P 1-p p称 X 服从两点分布,并称p=P(X=1) 成功概率 .2.超几何分布 一般地,在含有M 件次品的 N 件 品中,任取 n 件,其中恰有 X 件次品, 事件X k 生的概率 :P( X k ) C M k C N n k M , k 0,1,2,3,..., mC nN 随机 量 X 的概率分布列如下:X1 ⋯ mPC M 0 C N n 0MC M 1 C N n 1M⋯C M m C N n m MC N nC N nC N n其中 mmin M , n , 且nN , M N , n, M , N N * 。
注:超几何分布的模型是不放回抽 二、条件概率一般地, A,B 两个事件 , 且 P( A)0 ,称P(B | A)P( AB )在事件 A 生的条件下 , 事件 B 生的条件概率 .P( A)0≤ P(B | A) ≤ 1如果 B 和 C 互斥,那么 P[( B U C ) | A] P( B | A) P(C | A)三、 相互独立事件A ,B 两个事件, 如果事件 A 是否 生 事件 B 生的概率没有影响( 即 P( AB) P( A)P( B) ), 称事件 A 与事件B 相互独立。
即 A 、 B 相互独立P( AB) P( A) P(B)一般地,如果事件A ,A , ⋯,A n 两两相互独立,那么n 个事件同 生的概率,等于每个事件 生的概率的 ,12即 P( A 1A 2... A n ) P( A 1 ) P( A 2 )...P( A n ) .注: (1) 互斥事件:指同一次试验中的两个事件不可能同时发生;(2)相互独立事件:指在不同试验下的两个事件互不影响.四、 n 次独立重复试验一般地,在相同条件下,重复做的n 次试验称为n 次独立重复试验.在 n 次独立重复试验中,记A i是“第i次试验的结果” ,显然, P( A1 A2A n ) P( A1 )P( A2 )P( A n )“相同条件下”等价于各次试验的结果不会受其他试验的影响注: 独立重复试验模型满足以下三方面特征第一:每次试验是在同样条件下进行;第二:各次试验中的事件是相互独立的;第三:每次试验都只有两种结果,即事件要么发生,要么不发生.n次独立重复试验的公式:一般地,在 n次独立重复中,事件 A生的次数 X,在每次中事件 A生的概率 p,那么在 n次独立重复中,事件 A 恰好生 k次的概率P( X k ) C n k p k (1 p)n k C n k p k q n k , k 0,1,2,..., n.(其中 q 1 p) ,而称p为成功概率.五、二项分布一般地,在n 次独立重复试验中,用X 表示事件 A 发生的次数,设每次试验中事件 A 发生的概率为p,则P( X k ) C n k p k (1 p)n k, k 0,1,2, ,nX01⋯k⋯nP C n0 p0q n C n1 p1q n 1⋯C n k p k q n k⋯C n n p n q0此时称随机变量X 服从二项分布,记作X ~ B(n, p) ,并称p为成功概率.六、离散随机变量的均值(数学期望)一般地,随机变量X 的概率分布列为X x1 x2 ⋯x i ⋯x nP p1 p2 ⋯p i ⋯p n则称 E( X ) x1 p1 x2 p2x i p i x n p n为X 的数学期望或均值,简称为期望 . 它反映了离散型随机变量取值的平均水平 .1.若Y aX b ,其中a,b常数,则Y 也是变量Y ax1 b ax2 b ⋯ax i b ⋯ax n bP p1 p2⋯p ⋯pi n则 EY aE( X ) b ,即 E(aX b) aE ( X ) b 2.一般地,如果随机变量X 服从两点分布,那么E( X )=1 p 0 (1 p)p 3.若X ~ B(n, p),则E( X ) np七、离散型随机变量取值的方差和标准差一般地 , 若离散型随机变量x 的概率分布列为X x1 x2 ⋯x i ⋯x nP p1 p2 ⋯p i ⋯p n则称 DX ( x1 E (X )) 2 p1 ( x2 E( X )) 2 p2 (x n E ( X 并称DX 为随机变量 X的标准差 .1.若 X 服从两点分布,则 D ( X ) p(1 p)2.若X ~ B(n, p),则D ( X )np(1 p)3.D ( aX b)a2 D ( X )即若 X 服从两点分布,则E( X )p。
习题课(二) 随机变量及其分布一、选择题1.已知事件A 发生时,事件B 一定发生,P (A )=13P (B ),则P (A |B )等于( )A.16 B.14 C.13D.12解析:选C 因为P (AB )=P (A )=13P (B ),所以P (A |B )=P AB P B =13.2.甲击中目标的概率是12,如果击中赢10分,否则输11分,用X 表示他的得分,计算X 的均值为( )A .0.5分B .-0.5分C .1分D .5分解析:选B E (X )=10×12+(-11)×12=-0.5.3.已知离散型随机变量ξ的概率分布列如下:ξ 1 3 5 P0.5m0.2则数学期望E (ξ)等于( A .1 B .0.6 C .2+3mD .2.4解析:选D 由题意得m =1-0.5-0.2=0.3, 所以E (ξ)=1×0.5+3×0.3+5×0.2=2.4.4.已知随机变量X ~B ⎝ ⎛⎭⎪⎫6,12,则D (2X +1)等于( ) A .6 B .4 C .3D .9解析:选A 因为D (2X +1)=D (X )×22=4D (X ),D (X )=6×12×⎝ ⎛⎭⎪⎫1-12=32,所以D (2X+1)=4×32=6.5.1号箱中有2个白球和4个红球,2号箱中有5个白球和3个红球,现随机地从1号箱中取出一球放入2号箱,然后从2号箱随机取出一球,则两次都取到红球的概率是( )A.1127 B.1124 C.827D.924解析:选C 设从1号箱取到红球为事件A ,从2号箱取到红球为事件B . 由题意,P (A )=42+4=23,P (B |A )=3+18+1=49, 所以P (AB )=P (B |A )·P (A )=23×49=827,所以两次都取到红球的概率为827.6.一台仪器每启动一次都随机地出现一个5位的二进制数A =(例如:若a 1=a 3=a 5=124A 的各位数中,已知a 1=1,a k (k =2,3,4,5)出现0的概率为13,出现1的概率为23,记X =a 1+a 2+a 3+a 4+a 5,现在仪器启动一次,则E (X )=( )A.83 B.113 C.89D.119解析:选B 法一:X 的所有可能取值为1,2,3,4,5,P (X =1)=C 44⎝ ⎛⎭⎪⎫134⎝ ⎛⎭⎪⎫230=181, P (X =2)=C 34⎝ ⎛⎭⎪⎫133⎝ ⎛⎭⎪⎫231=881, P (X =3)=C 24⎝ ⎛⎭⎪⎫132⎝ ⎛⎭⎪⎫232=827, P (X =4)=C 14⎝ ⎛⎭⎪⎫131⎝ ⎛⎭⎪⎫233=3281, P (X =5)=C 04⎝ ⎛⎭⎪⎫130⎝ ⎛⎭⎪⎫234=1681, 所以E (X )=1×181+2×881+3×827+4×3281+5×1681=113.法二:由题意,X 的所有可能取值为1,2,3,4,5, 设Y =X -1,则Y 的所有可能取值为0,1,2,3,4,因此Y ~B ⎝ ⎛⎭⎪⎫4,23,所以E (Y )=4×23=83, 从而E (X )=E (Y +1)=E (Y )+1=83+1=113.二、填空题7.从1,2,3,4,5中任取2个不同的数,事件A =“取到的2个数之和为偶数”,事件B =“取到的2个数均为偶数”,则P (B |A )=________.解析:P (A )=C 23+C 22C 25=410=25,P (AB )=C 22C 25=110,由条件概率公式,得P (B |A )=P ABP A =11025=14. 答案:148.邮局工作人员整理邮件,从一个信箱中任取一封信,记一封信的质量为X (单位:克),如果P (X <10)=0.3,P (10≤X ≤30)=0.4,那么P (X >30)等于________.解析:根据随机变量的概率分布的性质, 可知P (X <10)+P (10≤X ≤30)+P (X >30)=1, 故P (X >30)=1-0.3-0.4=0.3. 答案:0.39.某种种子每粒发芽的概率都为0.9,现播种了1 000粒,对于没有发芽的种子,每粒需再补种2粒,补种的种子数记为X ,则X 的数学期望为________.解析:种子发芽率为0.9,不发芽率为0.1, 每粒种子发芽与否相互独立,故设没有发芽的种子数为ξ,则ξ~B (1 000,0.1),∴E (ξ)=1 000×0.1=100,故需补种的种子数X 的期望为2E (ξ)=200. 答案: 200 三、解答题10.某一射手射击所得环数X 的分布列如下:X 4 5 6 7 8 9 10 P0.020.040.060.09m0.290.22(1)求m (2)求此射手“射击一次命中的环数≥7”的概率.解:(1)由分布列的性质得m =1-(0.02+0.04+0.06+0.09+0.29+0.22)=0.28. (2)P (射击一次命中的环数≥7)=0.09+0.28+0.29+0.22=0.88.11.随机抽取某中学高一年级若干名学生的一次数学统测成绩,得到样本,并进行统计,已知分组区间和频数是[50,60),2;[60, 70),7;[70,80),10;[80,90),x ;[90,100],2,其频率分布直方图受到破坏,可见部分如图所示,据此解答如下问题.(1)求样本容量及x 的值;(2)从成绩不低于80分的学生中随机选取2人,记2人中成绩不低于90分的人数为ξ,求ξ的数学期望.解:(1)由题意,得分数在[50,60)内的频数为2, 频率为0.008×10=0.08, 所以样本容量n =20.08=25,x =25-(2+7+10+2)=4.(2)成绩不低于80分的人数为4+2=6,成绩不低于90分的人数为2, 所以ξ的所有可能取值为0,1,2,因为P (ξ=0)=C 24C 26=25,P (ξ=1)=C 14C 12C 26=815,P (ξ=2)=C 22C 26=115,所以ξ的分布列为ξ 0 1 2 P25815115所以ξ的数学期望E (ξ)=0×5+1×15+2×15=3.12.经调查统计,网民在网上光顾某淘宝小店,经过一番浏览后,对该店铺中的A ,B ,C 三种商品有购买意向.该淘宝小店推出买一种送5元优惠券的活动.已知某网民购买A ,B ,C 商品的概率分别为23,p 1,p 2(p 1<p 2),至少购买一种的概率为2324,最多购买两种的概率为34.假设该网民是否购买这三种商品相互独立.(1)求该网民分别购买B ,C 两种商品的概率;(2)用随机变量X 表示该网民购买商品所享受的优惠券钱数,求X 的分布列和数学期望. 解:(1)由题意可知至少购买一种的概率为2324,所以一种都不买的概率为1-2324=124,即⎝ ⎛⎭⎪⎫1-23(1-p 1)(1-p 2)=124.① 又因为最多购买两种商品的概率为34,所以三种都买的概率为1-34=14,即23p 1p 2=14.② 联立①②,解得⎩⎪⎨⎪⎧ p 1=12,p 2=34或⎩⎪⎨⎪⎧p 1=34,p 2=12.因为p 1<p 2,所以某网民购买B ,C 两种商品的概率分别为p 1=12,p 2=34.(2)用随机变量X 表示该网民购买商品所享受的优惠券钱数,由题意可得X 的所有可能取值为0,5,10,15.则P (X =0)=124,P (X =5)=23×12×14+13×12×14+13×12×34=14, P (X =10)=23×12×14+23×12×34+13×12×34=1124, P (X =15)=23×12×34=14.所以X 的分布列为则E (X )=0×124+5×14+10×24+15×4=12.。
随机变量及其分布方法总结经典习题及解答一、离散型随机变量及其分布列1、离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量。
常用大写英文字母X、Y等或希腊字母ξ、η等表示。
2、分布列:设离散型随机变量ξ可能取得值为:x1,x2,…,x3,…,ξ取每一个值xi(i=1,2,…)的概率为,则称表ξx1x2…xi…PP1P2…Pi…为随机变量ξ的分布列3、分布列的两个性质:⑴Pi≥0,i=1,2,… ⑵P1+P2+…=1、常用性质来判断所求随机变量的分布列是否正确!二、热点考点题型考点一: 离散型随机变量分布列的性质1、随机变量ξ的概率分布规律为P(ξ=n)=(n=1,2,3,4),其中a是常数,则P(<ξ<)的值为A、B、C、D、答案:D考点二:离散型随机变量及其分布列的计算2、有六节电池,其中有2只没电,4只有电,每次随机抽取一个测试,不放回,直至分清楚有电没电为止,所要测试的次数为随机变量,求的分布列。
解:由题知2,3,4,5∵ 表示前2只测试均为没电,∴ ∵ 表示前两次中一好一坏,第三次为坏,∴ ∵ 表示前四只均为好,或前三只中一坏二好,第四个为坏,∴ ∵ 表示前四只三好一坏,第五只为坏或前四只三好一坏第五只为好∴ ∴ 分布列为2345P三、条件概率、事件的独立性、独立重复试验、二项分布与超几何分布1、条件概率:称为在事件A发生的条件下,事件B发生的概率。
2、相互独立事件:如果事件A(或B)是否发生对事件B (或A)发生的概率没有影响,这样的两个事件叫做相互独立事件。
①如果事件A、B是相互独立事件,那么,A与、与B、与都是相互独立事件②两个相互独立事件同时发生的概率,等于每个事件发生的概率的积。
我们把两个事件A、B同时发生记作AB,则有P(AB)= P(A)P(B)推广:如果事件A1,A2,…An相互独立,那么这n个事件同时发生的概率,等于每个事件发生的概率的积。