不定积分例题及答案 理工类 吴赣昌

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《高等数学 理工类》第三版上册(吴赣昌)课后答案

《高等数学 理工类》第三版上册(吴赣昌)课后答案

设函数 ( ) f x 的定义域 D 关于原点对称;若 ∀x ∈ D ,恒有 f (− x) = f (x),

偶 则称 f (x) 是偶函数;若 ∀x ∈ D ,恒有 f (− x) = − f (x),则称 f (x) 是奇
性 函数;
周 若存在非零常数 T ,使得对 ∀x ∈ D ,有 (x ± T )∈ D ,且

3.设 ϕ ( x)
=
⎧ ⎪⎪
sin

x
⎪ ⎪⎩
0
, ,
x <π 3
x ≥π 3
,求ϕ(π ),ϕ(π ),ϕ(− π ),ϕ(−2) ,并做出函数
64
4
y = ϕ(x) 的图形
知识点:分段函数; 思路:注意自变量的不同范围;
解:ϕ(π ) = sin π = 1 ,ϕ⎜⎛ π ⎟⎞ = sin π = 2 ,ϕ⎜⎛ − π ⎟⎞ = sin⎜⎛ − π ⎟⎞ = 2
(1) f (x) = lg x 2 与 g(x) = 2 lg x ;(2) y = 2x + 1与 x = 2 y + 1
知识点:函数相等的条件;
思路:函数的两个要素是 f (作用法则)及定义域 D(作用范围),当两个函数作用法则 f 相同(化简
后代数表达式相同)且定义域相同时,两函数相同;
{ } { 解:(1) f (x) = lg x2 的定义域 D= x x ≠ 0, x ∈ R , g(x) = lg x 的定义域 D = x x > 0, x ∈ R},

性 f (x + T ) = f (x),则称 f (x) 是周期函数;
初等 函数
几类基本初等函数:幂函数;指数函数;对数函数;三角函数;反三角函数; 反函数求法和性质;复合函数性质;初等函数

不定积分的典型例题50题答案

不定积分的典型例题50题答案

例1. 解法1).12)(12(1224+-++=+x x x x x而 +++)12(2x x )1(2)12(22+=+-x x x 所以)121121(21112242dx x x dx x x dx x x ⎰⎰⎰++++-=++ .)]12arctan()12[arctan(211)12()12211)12()12(21)21)22(121)22(1[212222c x x x x d x x d dx x dx x +++-=+++++--=++++-=⎰⎰⎰⎰解法2dxx x x x xx x dx x x ⎰⎰+++-++-=++)12)(12(2)12(1122242.arctan 21)12arctan(211212242c x x dx x xx x dx +++=++++=⎰⎰解法3⎰⎰⎰+-=++=++≠2222242)1(1111,0xx x x d dx x x x dx x x x 当 c x x xx x x d +-=+--=⎰21arctan 212)1()1(22,2221arctan 21lim 20π-=-+→x x x ,2221arctan 21lim 20π=--→x x x 由拼接法可有.02221arctan 2100,2221arctan 21112242⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧<+--=>++-=++⎰x cx x x x c x x dx x x ππ 例2.解 将被积函数化为简单的部分分式(*)1)1(1)1()1(222223⋅⋅⋅⋅⋅++++++=+++x DCx x B x A x x x 两边同乘以2)1(+x ,约去1+x 的因子后令1-→x 得 .211)1(2)1(23=+-+-=B 两边同乘以2)1(+x ,对x 求导,再令1-→x ,施以上运算后,右端得A,而左端为.2.2426)1()2(2)1(3lim ]12[lim )1()1()1(2[lim 22322123122231=∴=+=++-+=++=++++-→-→-→A x x x x x x x dx d x x x x dx d x x x 在分解式(*)中令,0=x 得,2D B A ++=所以.21-=D 分解式(*)两边同乘以x ,再令,+∞→x 得.1,1-=⇒+=C C A 故有.arctan 21)1ln(21)1(211ln 2]1)1(1[)1()1(2222223c x x x x dxx DCx x B x A dx x x x +-+-+-+=++++++=+++⎰⎰例3.解 令 ,2x u =再用部分分式,則⎰⎰++=++))(1(21)()1(22244u u u dudx x x x x,11)()1(1222+++++=++u D Cu u B u A u u u 两边乘以,u 再令,0→u 得.1=A 两边乘以,1+u 再令,1-→u 得.21-=B 两边乘以,u 再令,+∞→u 得.21,0-=⇒++=C C B A 令.21,1-=⇒=D u.arctan 41)1()1(ln 81arctan 41)1ln(81)1ln(41ln 21arctan 41)1ln(811ln 41ln 21]12121)1(211[21))(1(21)()1(2422824222222244c x x x x c x x x x c u u u u du u u u u u u u dudx x x x x +-++=+-+-+-=+-+-+-=+--++-=++=++∴⎰⎰⎰ 例4828872882815)1(1181)1()1(dx x x dx x x x dx x x ⎰⎰⎰+-+=⋅+=+)1(])1(111[818288++-+=⎰x d x x .)1(81)1ln(8188c x x ++++= 例5. 解 令 ,2tant x =则=-++⎰dx xx xsin cos 1cos 1 .2)sin 1ln(21arctan )1ln(211ln )1111()1)(1(212121111112222222c x x ct t t dtt t t dtt t dx t t t t t t t ++--=++++--=+++--=-+=+⋅+-+-++-+⎰⎰⎰ 例6dx x x 122+⎰⎰+=22421dx x x.1ln 811)12(81))21(ln(161)21(41)21(21)21()21()21(212222222222222c x x x x x c u u u u du u x d x +++-++=+-+--=-=+-+=⎰⎰分部积分例7.25342)2()1(25232121232c x x x dx x x x dx x x ++-=+-=-⎰⎰-分项例8dx x x dx x ]1111[2111224++-=-⎰⎰ .arctan 2111ln 41c x x x ++-+= 例9.dx x x dx x x ⎰⎰+-+=+1111.134132111c x x x dx xdx x ++-+=+-+=⎰⎰例10.⎰⎰⎰---=-+=+)24(cos )24()2cos(1sin 12x x d x dxx dx πππ.)24tan(c x +--=π 例 11c t t dt x xdx tx +=-=-⎰⎰=arcsin 11212⎪⎩⎪⎨⎧-<+>+-=.1,1arcsin 1,1arcsin x c x x c x 例12.解 .2cos 41)2sin 211(c x x dx x J I ++=-=+⎰dx x x x x x dxxx x x x J I ⎰⎰++-=++-=-222)sin (cos )2sin 211)(sin (cos sin cos )2sin 211)(sin (cos.)12ln(sin 412sin 412sin 12cos )2sin 211(c x x dx x xx +++=++=⎰解上面的联立方程可得出.,J I例13. ).(,)1ln(31)1ln(1111111,)21(332arctan 332.1,1111111332322333233略从而可解出可求出令I c x x dx x x dx x dx x x x x dx x x J I c x J I dx x x J dx x x dx x x dx xx x dx x I ++-+=+-+=+-+-=+-=-+-=++=+-+-=+-+=+=⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰ 例14.)1(12arcsin 12arcsin++=+⎰⎰x d xxdx x x .212arcsin )1(112arcsin1c x xxx dx xx x x ++++=+++=⎰)(分部积分例15.解 令,)21(12,211,12222dt t t t dx t t x t x x x +++=+-=⇒+-=++ .)1212(231212ln 231ln 2])12(23)12(231[2)21(12222222c x x x x x x x x x dt t t t dt t t t t I ++++++++++-+++=+-+-=+++=⎰⎰例16.解 .sin 2cos 5]cos 2sin 5[x x x x +='- 被积函数的分子是x x sin ,cos 的线性组合,故有.1,2,cos )25(sin )25()cos 2sin 5()cos 2sin 5(cos sin 12==⇒-++='-+-=+B A x A B x B A x x B x x A x x 于是.cos 2sin 5ln 2cos 2sin 5)cos 2sin 5()cos 2sin 5(2cos 2sin 5cos sin 12c x x x dx x x x x x x dx x x x x +-+=-'-+-=-+⎰⎰例17.解 ⎰⎰⎰-=-+-=+=4cos 13)(cos sin 3sin 2cos 22t dtx x d x xdx t x .cos 2cos 2ln 41]2121[41c xx dt t t ++-=+--=⎰ 例18.⎰⎰+=+x xdxx dx 222cos )2cos 1(cos 21 .3tan arctan 313arctan 313tan 3)(tan 2cos )(tan 222c x c t t dtx x d xx d +=+=+=+=+⎰⎰⎰ 例19..)1ln(18189623266332366c x x x x x dx x x x t x +++-+-=⋅⋅⋅=+-=⎰例20..15arctan 21515ln153215c x xx x x x dx x xx t x x+-------+-=⋅⋅⋅=---=--⎰例21..]1ln [arctan 2112sin 22c x x x x x dx tx t +-++=⋅⋅⋅=-+=≤⎰π 例22.,11ln 21211222tan 232c x x x x x dxx tx t +++-+-=⋅⋅⋅=+=<⎰π例23.⋅⋅⋅=+-=⎰t e x x xe e dx232换元后有理函数积分例24..1arcsin arcsin 2c x x x xdx+-+=⎰分部积分例25..)(c e dx e e dx exxx e xe xe +==⎰⎰+例26.”)妙用“1(cos sin 1ln cos sin 1)cos sin 1(cos sin 12cos c x x x x x x d x x xdx ++=++=+⎰⎰例27..)13()(2dx e x x e x x x x +++⎰.])[(32])[()()13(])[(23222322c e x x e x x d e x x e x x e x x x x x e ++=++=∴++='+⎰原式例28..11)1(arctan .)1(arctan 2111arctan22x x c x dx x x +-='+-=+⎰例29.=++-=+⎰⎰xb x a x b x a d a b dxx b x a x22222222222222sin cos )sin cos (1sin cos 2sin .2sin )()sin cos (.sin cos 2222222222222x a b x b x a c x b x a ab -='+++-例30.)ln ()ln (1)ln (ln 1)ln (ln 1222x xx d xx x dxxx x xxdx x x x ---=--=--⎰⎰⎰ .ln ln 1c x x xc xx x +-=+-=例31..1212ln2211)1(22sin 22c xx xx xdxt x +---+-=-+⎰=例32..111)1(22tan 2323c x x dx x x tx ++++=+=⎰例33..313222sec 0422c x a x a dx x a x t a x a +⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⋅=-=>⎰例34dt tt t dt t t x dx tx ⎰⎰⎰--=+=-+=22sin 2cos 1cos cos cos 1cos 11 .arcsin 112c x x x x ++-+-=例35..ln 212ln 141)1(2)1()2(72717c x x dt tttx x dxtx +++-=-⋅+=+⎰⎰=例36..13)12(2)431(]43)21[()1(2232121232232c xx x t tdt x dxx x dx tx ++++=+-=++=++⎰⎰⎰=+例37..22)(212)2(2222c e x x dx e x x x e x dx x e x x xx x ++-='+++-=+⎰⎰ 例38..)2ln(201ln 21)2()2(101010910c x x x x dx x x x dx ++-=+=+⎰⎰ 例39..1ln 72ln )2()1()1()1(71076777c x x x x dx x x x x dx x ++-=+-=+-⎰⎰ 例40..)1ln (1)()111(111112c x x nx d x n dx x x x x dx x n n n n n n n n n ++-=+-=+⋅=+⎰⎰⎰-- 例41..)1(121003dx x x ⎰-+9899111003)1(493)1(1331)1(12----=-+=-⎰x x dx x x u x例51. 求,))((dx x b a x ⎰-- 其中.b a < 解 由配方得2,)2())((22a b R b a x R x b a x -=+--=--其中,令,2b a u x ++=则有原式 .))((4)(2)(2arcsin )(41cos sin 22)2sin 412(22cos 1cos 2222222sin 22c x b a x b a x ab b a x a bc t t R t R c t t R dt t R tdt R du u R t R u +--+-+-+--=++=++=+==-=⎰⎰⎰= 例52.设)(x f 有一个原函数,sin xx 求.)(⎰'dx x f x 解 用分部积分法有 (*))()()()(⋅⋅⋅⋅⋅⋅-=='⎰⎰⎰dxx f x xf x xdf dx x f x.sin cos ]sin [])([)(sin )(211xx x x c x x dx x f x f c x x dx x f -='+='=⇒+=⎰⎰ 代入(*)有 1sin sin cos )(c xx x x x dx x f x ---='⎰, 即 .sin 2cos )(c x x x dx x f x +-='⎰。

大学_高等数学理工类第三版上册(吴赣昌著)课后答案下载

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高等数学理工类第三版上册(吴赣昌著)课后答案下载高等数学理工类第三版上册(吴赣昌著)内容提要绪言第1章函数、极限与连续1.1 函数1.2 初等函数1.3 数列的极限1.4 函数的极限1.5 无穷小与无穷大1.6 极限运算法则1.7 极限存在准则两个重要极限1.8 无穷小的比较1.9 函数的连续与间断1.10 连续函数的运算与性质总习题数学家简介第2章导数与微分2.1 导数概念2.2 函数的求导法则2.3 高阶导数2.4 隐函数的导数2.5 函数的微分总习题二数学家简介第3章中值定理与导数的应用3.1 中值定理3.2 洛必达法则3.3 泰勒公式3.4 函数的单调性、凹凸性与极值 3.5 数学建模——最优化3.6 函数图形的描绘3.7 曲率总习题三数学家简介第4章不定积分4.1 不定积分的概念与性质4.2 换元积分法4.3 分部积分法4.4 有理函数的积分总习题四数学家简介第5章定积分5.1 定积分概念5.2 定积分的性质5.3 微积分基本公式5.4 定积分的换元积分法和分部积分法 5.5 广义积分总习题五数学家简介第6章定积分的应用6.1 定积分的微元法6.2 平面图形的面积6.3 体积6.4 平面曲线的弧长6.5 功、水压力和引力总习题六第7章微分方程7.1 微分方程的基本概念7.2 可分离变量的微分方程7.3 一阶线性微分方程7.4 可降阶的二阶微分方程7.5 二阶线性微分方程解的结构7.6 二阶常系数齐次线性微分方程7.7 二阶常系数非齐次线性微分方程7.8 欧拉方程7.9 常系数线性微分方程组7.10 数学建模——微分方程的应用举例总习题七附录Ⅰ预备知识附录Ⅱ常用曲线附录Ⅲ利用Excel软件做线性回归习题答案第1章答案第2章答案第3章答案第4章答案第5章答案第6章答案第7章答案高等数学理工类第三版上册(吴赣昌著)目录本书根据高等院校理工类本科专业高等数学课程的教学大纲编写而成,并在第二版的基础上进行了修订和完善。

(完整版)不定积分习题与答案

(完整版)不定积分习题与答案

不定积分 (A)1、求下列不定积分1)⎰2xdx 2)⎰xxdx23)dxx⎰-2)2(4)dxxx⎰+221 5)⎰⋅-⋅dxxxx32532 6)dxxxx⎰22sincos2cos7)dxxe x32(⎰+ 8)dxxxx)11(2⎰-2、求下列不定积分(第一换元法)1)dxx⎰-3)23( 2)⎰-332xdx3)dttt⎰sin4)⎰)ln(lnln xxxdx5)⎰xxdxsincos 6)⎰-+xx eedx7)dxxx)cos(2⎰ 8)dxxx⎰-43139)dxxx⎰3cossin10)dxxx⎰--249111)⎰-122xdx 12)dxx⎰3cos13)⎰xdxx3cos2sin 14)⎰xdxx sectan315)dxxx⎰+23916)dxxx⎰+22sin4cos3117)dxxx⎰-2arccos211018)dxxxx⎰+)1(arctan3、求下列不定积分(第二换元法)1)dxxx⎰+211 2)dxx⎰sin3)dxxx⎰-424)⎰>-)0(,222adxxax5)⎰+32)1(xdx 6)⎰+xdx217)⎰-+21xxdx 8)⎰-+211xdx4、求下列不定积分(分部积分法) 1)inxdxxs⎰ 2)⎰xdxarcsin3)⎰xdxx ln24)dxxe x⎰-2sin25)⎰xdxx arctan2 6)⎰xdxx cos27)⎰xdx2ln 8)dxxx2cos22⎰5、求下列不定积分(有理函数积分)1)dxxx⎰+332)⎰-++dxxxx1033223)⎰+)1(2xxdx (B)1、一曲线通过点)3,(2e,且在任一点处的切线斜率等于该点的横坐标的倒数,求该曲线的方程。

2、已知一个函数)(xF的导函数为211x-,且当1=x时函数值为π23,试求此函数。

3、证明:若⎰+=c x F dx x f )()(,则)0(,)(1)(≠++=+⎰a cb ax F a dx b ax f 。

概率论与数理统计(理工类,第四版)吴赣昌主编课后习题答案第八章

概率论与数理统计(理工类,第四版)吴赣昌主编课后习题答案第八章

概率论与数理统计(理工类,第四版)吴赣昌主编课后习题答案第八章由于工作太忙,现在才把答案更新完整,多谢广大网友的支持与厚爱。

为简化计算,将原表各数据减去40,然后计算,结果如下:方差来源平方和自由度均方和F(α=0.05)因素A615.6s-1=2SˉA=307.8SˉA/SˉE≈17.0684因素E216.4n-s=12SˉE≈18.0333F0.05(2,12)=3.89总和T832n-1=14F=17.0684>3.89由上表可知,拒绝H0,即认为电池一平均寿命有显著差异.由于置信度为0.95的置信区间为(Xj?ˉ-Xk?ˉ±ta2(n-r)SE(1nj+1nk)ˉ),且t0.025(12)=2.1788,SE(1nj+1nk)ˉ=18.033×(25)≈2.6858,X1?ˉ=2.6,X2?ˉ=-10,X3?ˉ=4.4,则μA-μB的置信值为0.95的置信区间为(2.6+10±2.1788×2.6858)=(2.6+10±5.852),即(6.75,18.45);μA-μC的置信度为0.95的置信区间为(2.6-4.4±5.852),即(-7.652,4.052);习题8.2 双因素试验的方差分析习题1酿造厂有化验员3名,担任发酵粉的颗粒检验. 今有3位化验员每天从该厂所产的发酵粉中抽样一次,连续10天,每天检验其中所含颗粒的百分率,结果如下表所示.设α=5%,试分析3名化验员的化验技术之间与每日所抽取样本之间有无显著差异?SB=13∑i=13T?j2-130T2=13×3662.12-130×1782≈164.57,SE=ST-SA-SB=0.13833.从而得方差分析表(见下表)T?1=∑i=1rXi1=5.46,T?2=∑i=1rXi2=4.88,T?3=∑i=1rXi3=5.08, T1?=∑i=1sX1i=4.88,T2?=∑i=1sX2i=3.86,T3?=∑i=1sX3i=3.6,T4?=∑i=1sX4i=3.71,T=∑i=1r∑j=1sXij=15.42,ST=∑i=1r∑j=1sXij2-T2rs=1.632+?+1.322-15.42212=0.2007, SA=1s∑i=1rTi?2-T2rs=13(4.252+3.862+3.62+3.712)-15.42212=0.0807,SB=1r∑j=1sT?j2-T2rs=14(5.462+4.882+5.082)-15.42212=0.0434,SE=ST-SA-SB=0.0766,得方差分析表如下习题8.3 一元线性回归习题1F~F(1,n-2),且此检验问题的拒绝域为F>Fα(1,n-2). n=12,所需计算如下表所示:F=S回\DivS剩(n-2)≈27.15,查表知F0.05(1,10)=4.96.显然F=27.15>4.96=F0.05(1,10),说明F落在拒绝域中,从而拒绝H0,即认为β1≠0,认为某商品的供给量s与价格p间存在近似的线性关系,设线性关系为s=β0+β1p,则β1=Lps/Lpp≈3.27,β0=112∑i=112si-(112∑i=112pi)β1=112×732-112×112×3.27≈30.48,即近似的线性关系为s=30.48+3.27p.习题4有人认为,企业的利润水平和它的研究费用间存在近似的线性关系,下表所列资料能否证实这利论断(α=0.05)?时间1955195619571958195919601961196219631964研究费用10108881212121111利润(万元) 100150200180250300280310320300解答:n=10,所需计算如果下表所示:xi12121111∑i=110xi=102yi280310320300∑i=110yi=2390xi2144144121121∑i=110xi2=1066yi2784009610010240090000∑i=110yi2=624300xiyi3360372035203300∑i=110xiy i=25040Lxx=∑i=110xi2-110(∑i=110xi)2=1066-110×1022=25.6,Lxy=∑i=110xiyi-110(∑i=110xi)(∑i=110yi)=25040-110×102×2390=662Lyy=∑i=110yi2-110(∑i=110yi)2=624300-110×23902=53090.设研究费用x与利润y之间有线性关系y=a+bx,检验假设H0:b=0,H1:b≠0,H0的拒绝域为F>Fα(1,n-2),其中F=UQ/(n-2),U=Lxy2/Lxx=17118.90625,Q=Lyy(1-Lxy2LxxLyy)=35971.094,则F=UQ/(n-2)≈3.807,查表知F0.05(1,8)=5.32.显然F=3.807<5.32=F0.05(1,8),说明F没有落在拒绝域中,从而接受H0,即认为b=0,这说明用原表中所列资料不能证实企业的利润水平和它的研究费用之间存在线性关系.习题5在钢线碳含量对于电阻的效应的研究院中,得到以下的数据:。

概率论与数理统计(理工类版)吴赣昌主编课后习题答案

概率论与数理统计(理工类版)吴赣昌主编课后习题答案

(2)当Y=51时,X的条件分布律为P{X=k∣Y=51}=P{X=k,y=51}P{Y=51}=pk,510.28,k=51,52,53,54,55. 列表如下:解答:由X与Y相互独立知P{X=xi,Y=yi}=P{X=xi}P{Y=yj), 从而(X,Y)的联合概率分布为解答:由于U≥V,可见P{U=i,V=j}=0(i<j).此外,有P{U=V=i}=P{X=Y=i}=1/9(i=1,2,3),P{U=i,V=j}=P{X=i,Y=j}+P{X=j,Y=i}=2/9(i>j), 于是,随机变量U和V的联合概率分布为=1-P{U=0,V=0}-P{U=0,V=1}-P{U=1,V=0}=1/2,即U\V 0101 1/401/41/2习题4设(X,Y)的联合分布密度为f(x,y)=12πe-x2+y22,Z=X2+Y2,求Z的分布密度.解答:FZ(z)=P{Z≤z}=P{X2+Y2≤z}.当z<0时,FZ(z)=P(∅)=0;当z≥0时,FZ(z)=P{X2+Y2≤z2}=∫∫x2+y2≤z2f(x,y)dxdy=12π∫∫x2+y2≤z2e-x2+y22dxdy=12π∫02πdθ∫0ze-ρ22ρdρ=∫0ze-ρ22ρdρ=1-e-z22.故Z的分布函数为FZ(z)={1-e-z22,z≥00,z<0.Z的分布密度为fZ(z)={ze-z22,z>00,z≤0.习题5设随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)={12(x+y)e-(x+y),x>0,y>00,其它,(1)问X和Y是否相互独立?(2)求Z=X+Y的概率密度.解答:(1)fX(x)=∫-∞+∞f(x,y)dy={∫0+∞12(x+y)e-(x+y)dy,x>00,x≤0\under2line令x+y=t{∫x+∞12te-tdt=12(x+1)e-x,x>00,x≤0,由对称性知fY(y)={12(y+1)e-y,y>00,y≤0,显然f(x,y)≠fX(x)fY(y),x>0,y>0,所以X与Y不独立.(2)用卷积公式求fZ(z)=∫-∞+∞f(x,z-x)dx.当{x>0z-x>0 即 {x>0x<z时,f(x,z-x)≠0,所以当z≤0时,fZ(z)=0;当z>0时,fZ(z)=∫0z12xe-xdx=12z2e-z.于是,Z=X+Y的概率密度为fZ(z)={12z2e-z,z>00,z≤0.习题6设随机变量X,Y相互独立,若X服从(0,1)上的均匀分布,Y服从参数1的指数分布,求随机变量Z=X+Y的概率密度.解答:据题意,X,Y的概率密度分布为fX(x)={1,0<x<10,其它, fY(y)={e-y,y≥00,y<0,由卷积公式得Z=X+Y的概率密度为fZ(z)=∫-∞+∞fX(x)fY(z-x)dx=∫-∞+∞fX(z-y)fY(y)dy=∫0+∞fX(z-y)e-ydy.由0<z-y<1得z-1<y<z,可见:当z≤0时,有fX(z-y)=0, 故fZ(z)=∫0+∞0⋅e-ydy=0;当z>0时,fZ(z)=∫0+∞fX(z-y)e-ydy=∫max(0,z-1)ze-ydy=e-max(0,z-1)-e-z,即fZ(z)={0,z≤01-e-z,0<z≤1e1-z-e-z,z>1.习题7设随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)={be-(x+y),0<x<1,0<y<+∞,0,其它.(1)试确定常数b;(2)求边缘概率密度fX(x),fY(y);(3)求函数U=max{X,Y}的分布函数. 解答:(1)由∫-∞+∞∫-∞+∞f(x,y)dxdy=1,确定常数b.∫01dx∫0+∞be-xe-ydy=b(1-e-1)=1,所以b=11-e-1,从而f(x,y)={11-e-1e-(x+y),0<x<1,0<y<+∞,0,其它.(2)由边缘概率密度的定义得fX(x)={∫0+∞11-e-1e-(x+y)dy=e-x1-e-x,0<x<1,0,其它,fY(x)={∫0111-e-1e-(x+y)dx=e-y,0<y<+∞,0,其它(3)因为f(x,y)=fX(x)fY(y),所以X与Y独立,故FU(u)=P{max{X,Y}≤u}=P{X≤u,Y≤u}=FX(u)FY(u),其中FX(x)=∫0xe-t1-e-1dt=1-e-x1-e-1,0<x<1,所以FX(x)={0,x≤0,1-e-x1-e-1,0<x<1,1,x≥1.同理FY(y)={∫0ye-tdt=1-e-y,0<y<+∞,0,y≤0,因此FU(u)={0,u<0,(1-e-u)21-e-1,0≤u<1,1-e-u,u≥1.习题8设系统L是由两个相互独立的子系统L1和L2以串联方式联接而成,L1和L2的寿命分别为X与Y, 其概率密度分别为ϕ1(x)={αe-αx,x>00,x≤0,ϕ2(y)={βe-βy,y>00,y≤0,其中α>0,β>0,α≠β,试求系统L的寿命Z的概率密度.解答:设Z=min{X,Y},则F(z)=P{Z≥z}=P{min(X,Y)≤z}=1-P{min(X,Y)>z}=1-P{X≥z,Y≥z}=1-[1P{X<z}][1-P{Y<z}]=1-[1-F1{z}][1-F2{z}]由于F1(z)={∫0zαe-αxdx=1-e-αz,z≥00,z<0,F2(z)={1-e-βz,z≥00,z<0,故F(z)={1-e-(α+β)z,z≥00,z<0,从而ϕ(z)={(α+β)e-(α+β)z,z>00,z≤0.习题9设随机变量X,Y相互独立,且服从同一分布,试证明:P{a<min{X,Y}≤b}=[P{X>a}]2-[P{X>b}]2.解答:设min{X,Y}=Z,则P{a<min{X,Y}≤b}=FZ(b)-FZ(a),FZ(z)=P{min{X,Y}≤z}=1-P{min{X,Y}>z}=1-P{X>z,Y>z}=1-P{X>z}P{Y>z}=1-[P{X>z}]2,代入得P{a<min{X,Y}≤b}=1-[P{X>b}]2-(1-[P{X>a}]2)=[P{X>a}]2-[P{X>b}]2.证毕.复习总结与总习题解答习题1在一箱子中装有12只开关,其中2只是次品,在其中取两次,每次任取一只,考虑两种试验:(1)放回抽样;(2)不放回抽样.我们定义随机变量X,Y如下:X={0,若第一次取出的是正品1,若第一次取出的是次品, Y={0,若第二次取出的是正品1,若第二次取出的是次品,试分别就(1),(2)两种情况,写出X和Y的联合分布律.解答:(1)有放回抽样,(X,Y)分布律如下:P{X=0,Y=0}=10×1012×12=2536; P{X=1,Y=0}=2×1012×12=536,P{X=0,Y=1}=10×212×12=536, P{X=1,Y=1}=2×212×12=136,(2)不放回抽样,(X,Y)的分布律如下:P{X=0,Y=0}=10×912×11=4566, P{X=0,Y=1}=10×212×11=1066,P{X=1,Y=0}=2×1012×11=1066, P{X=1,Y=1}=2×112×11=166,④当1≤x<2,y>0时,F(x,y)=P{X=1,Y=-1}+P{X=1,Y=0}=1/2;⑤当x≥2,y≥0时,F(x,y)=P{X=1,Y=-1}+P{X=2,Y=-1}+P{X=1,Y=0}+P{X=2,Y=0}=1;综上所述,得(X,Y)联合分布函数为F(x,y)={0,x<1或y<-11/4,1≤x<2,-1≤y<05/12,x≥2,-1≤y<01/2,1≤x<2,y≥01,x≥2,y≥0.(3)由FX(x)=P{X≤x,Y<+∞}=∑xi<x∑j=1+∞pij, 得(X,Y)关于X的边缘分布函数为:FX(x)={0,x<114+14,1≤x<214+14+16+13,x≥2={0,x<11/2,1≤x<21,x≥2,同理,由FY(y)=P{X<+∞,Y≤y}=∑yi≤y∑i=1+∞Pij, 得(X,Y)关于Y的边缘分布函数为FY(y)={0,y<-12/12,-1≤y<01,y≥0.习题6设随机变量(X,Y)的联合概率密度为f(x,y)={c(R-x2+y2),x2+y2<R0,x2+y2≥R,求:(1)常数c; (2)P{X2+Y2≤r2}(r<R).解答:(1)因为1=∫-∞+∞∫-∞+∞f(x,y)dydx=∫∫x2+y2<Rc(R-x2+y)dxdy=∫02π∫0Rc(R-ρ)ρdρdθ=cπR33,所以有c=3πR3.(2)P{X2+Y2≤r2}=∫∫x2+y2<r23πR3[R-x2+y2]dxdy=∫02π∫0r3πR3(R-ρ)ρdρdθ=3r2R2(1-2r3R). 习题7设f(x,y)={1,0≤x≤2,max(0,x-1)≤y≤min(1,x)0,其它,求fX(x)和fY(y).解答:max(0,x-1)={0,x<1x-1,x≥1, min(1,x)={x,x<11,x≥1,所以,f(x,y)有意义的区域(如图)可分为{0≤x≤1,0≤y≤x},{1≤x≤2,1-x≤y≤1},即f(x,y)={1,0≤x≤1,0≤y≤x1,1≤x≤2,x-1≤y≤1,0,其它所以fX(x)={∫0xdy=x,0≤x<1∫x-11dy=2-x,1≤x≤20,其它,fY(y)={∫yy+1dx=1,0≤y≤10,其它.习题8若(X,Y)的分布律为则α,β应满足的条件是¯, 若X与Y独立,则α=¯,β=¯.解答:应填α+β=13;29;19.由分布律的性质可知∑i⋅jpij=1, 故16+19+118+13+α+β=1,即α+β=13.又因X与Y相互独立,故P{X=i,Y=j}=P{X=i}P{Y=j}, 从而α=P{X=2,Y=2}=P{X=i}P{Y=j},=(19+α)(14+α+β)=(19+α)(13+13)=29,β=P{X=3,Y=2}=P{X=3}P{Y=2}=(118+β)(13+α+β)=(118+β)(13+13),∴β=19.习题9设二维随机变量(X,Y)的概率密度函数为f(x,y)={ce-(2x+y),x>0,y>00,其它,(1)确定常数c; (2)求X,Y的边缘概率密度函数;(3)求联合分布函数F(x,y); (4)求P{Y≤X};(5)求条件概率密度函数fX∣Y(x∣y); (6)求P{X<2∣Y<1}.解答:(1)由∫-∞+∞∫-∞+∞f(x,y)dxdy=1求常数c.∫0+∞∫0+∞ce-(2x+y)dxdy=c⋅(-12e-2x)\vline0+∞⋅(-e-y)∣0+∞=c2=1,所以c=2.(2)fX(x)=∫-∞+∞f(x,y)dy={∫0+∞2e-2xe-ydy,x>00,x≤0={2e-2x,x>00,x≤0,fY(y)=∫-∞+∞f(x,y)dx={∫0+∞2e-2xe-ydx,y>00,其它={e-y,y>00,y≤0.(3)F(x,y)=∫-∞x∫-∞yf(u,v)dvdu={∫0x∫0y2e-2ue-vdvdu,x>0,y>00,其它={(1-e-2x)(1-e-y),x>0,y>00,其它.(4)P{Y≤X}=∫0+∞dx∫0x2e-2xe-ydy=∫0+∞2e-2x(1-e-x)dx=13.(5)当y>0时,fX∣Y(x∣y)=f(x,y)fY(y)={2e-2xe-ye-y,x>00,x≤0={2e-2x,x>00,x≤0.(6)P{X<2∣Y<1}=P{X<2,Y<1}P{Y<1}=F(2,1)∫01e-ydy=(1-e-1)(1-e-4)1-e-1=1-e-4.习题10设随机变量X以概率1取值为0, 而Y是任意的随机变量,证明X与Y相互独立.解答:因为X的分布函数为F(x)={0,当x<0时1,当x≥0时, 设Y的分布函数为FY(y),(X,Y)的分布函数为F(x,y),则当x<0时,对任意y, 有F(x,y)=P{X≤x,Y≤y}=P{(X≤x)∩(Y≤y)}=P{∅∩(Y≤y)}=P{∅}=0=FX(x)FY(y);当x≥0时,对任意y, 有F(x,y)=P{X≤x,Y≤y}=P{(X≤x)∩(Y≤y)}=P{S∩(Y≤y)}=P{Y≤y}=Fy(y)=FX(x)FY(y),依定义,由F(x,y)=FX(x)FY(y)知,X与Y独立.习题11设连续型随机变量(X,Y)的两个分量X和Y相互独立,且服从同一分布,试证P{X≤Y}=1/2.解答:因为X,Y独立,所以f(x,y)=fX(x)fY(y).P{X≤Y}=∫∫x≤yf(x,y)dxdy=∫∫x≤yfX(x)fY(y)dxdy=∫-∞+∞[fY(y)∫-∞yfX(x)dx]dy=∫-∞+∞[fY(y)FY(y)]dy=∫-∞+∞FY(y)dFY(y)=F2(y)2∣-∞+∞=12,也可以利用对称性来证,因为X,Y独立同分布,所以有P{X≤Y}=P{Y≤X},而P{X≤Y}+P{X≥Y}=1, 故P{X≤Y}=1/12.习题12设二维随机变量(X,Y)的联合分布律为若X与Y相互独立,求参数a,b,c的值.解答:关于X的边缘分布为(1)求X与Y的边缘概率密度;(2)求条件概率密度,并问X与Y是否独立?解答:(1)当x<-R或x>R时,fX(x)=∫-∞+∞f(x,y)dy=∫-∞+∞0dy=0;当-R≤x≤R时,fX(x)=∫-∞+∞f(x,y)dy=1πR2∫-R2-x2R2-x2dy=2πR2R2-x2.于是fX(x)={2R2-x2πR2,-R≤x≤R0,其它.由于X和Y的地位平等,同法可得Y的边缘概率密度是:fY(y)={2R2-y2πR2,-R≤y≤R0,其它.(2)fX∣Y(x∣y)=f(x,y)fY(y)注意在y处x值位于∣x∣≤R2-y2这个范围内,f(x,y)才有非零值,故在此范围内,有fX∣Y(x∣y)=1πR22πR2⋅R2-y2=12R2-y2,即Y=y时X的条件概率密度为fX∣Y(x∣y)={12R2-y2,∣x∣≤R2-y20,其它.同法可得X=x时Y的条件概率密度为fY∣X(y∣x)={12R2-x2,∣y∣≤R2-x20,其它.由于条件概率密度与边缘概率密度不相等,所以X与Y不独立.习题15设(X,Y)的分布律如下表所示求:(1)Z=X+Y; (2)Z=max{X,Y}的分布律.解答:与一维离散型随机变量函数的分布律的计算类似,本质上是利用事件及其概率的运算法则. 注意,Z的相同值的概率要合并.概率(X,Y)X+YXYX/Ymax{X,Y}1/102/103/102/101/101/10(-1,-1)(-1,1)(-1,2)(2,-1)(2,1)(2,2)-2011341-1-2-2241-1-1/2-221-112222于是(1)当z≤0时,FZ(Z)=∫∫x+2y≤zf(x,y)dxdy=∫∫x+2y≤z0dxdy=0.当z>0时,FZ(Z)=∫∫x+2y≤zf(x,y)dxdy=∫0zdx∫0(z-x)/22e-(x+2y)dy=∫0ze-x⋅(1-ex-z)dx=∫0z(e-x-e-z)dx=[-e-x]∣0z-ze-z=1-e-z-ze-z,故分布函数为FZ(Z)={0,z≤01-e-z-ze-z,z>0.习题18设随机变量X与Y相互独立,其概率密度函数分别为fX(x)={1,0≤x≤10,其它, fY(y)={Ae-y,y>00,y≤0,求:(1)常数A; (2)随机变量Z=2X+Y的概率密度函数.解答:(1)1=∫-∞+∞fY(y)dy=∫0+∞A⋅e-ydy=A.(2)因X与Y相互独立,故(X,Y)的联合概率密度为f(x,y)={e-y,0≤x≤1,y>00,其它.于是当z<0时,有F(z)=P{Z≤z}=P{2X+Y≤z}=0;当0≤z≤2时,有F(z)=P{2X+Y≤z}=∫0z/2dx∫0z-2xe-ydy=∫0z/2(1-e2x-z)dx;当z>2时,有F(z)=P{2X+Y≤2}=∫01dx∫0z-2xe-ydy=∫01(1-e2x-z)dx.利用分布函数法求得Z=2X+Y的概率密度函数为fZ(z)={0,z<0(1-e-z)/2,0≤z<2(e2-1)e-z/2,z≥2.习题19设随机变量X,Y相互独立,若X与Y分别服从区间(0,1)与(0,2)上的均匀分布,求U=max{X,Y}与V=min{X,Y}的概率密度.解答:由题设知,X与Y的概率密度分别为fX(x)={1,0<x<10,其它, fY(y)={1/2,0<y<20,其它,于是,①X与Y的分布函数分别为FX(x)={0,x≤0x,0≤x<11,x≥1, FY(y)={0,y<0y/2,0≤y<21,y≥2,从而U=max{X,Y}的分布函数为FU(u)=FX(u)FY(u)={0,u<0u2/2,0≤u<1u/2,1≤u<21,u≥2,故U=max{X,Y}的概率密度为fU(u)={u,0<u<11/2,1≤u<20,其它.②同理,由FV(v)=1-[1-FX(v)][1-FY)]=FX(v)+FY(v)-FX(v)FY(v)=FX(v)+FY(v)-FU(v),得V=min{X,Y}的分布函数为FV(v)={0,v<0v2(3-v),0≤v<11,v≥1,故V=min{X,Y}的概率密度为fV(v)={32-v,0<v<10,其它.注:(1)用卷积公式,主要的困难在于X与Y的概率密度为分段函数,故卷积需要分段计算;(2)先分别求出X,Y的分布函数FX(x)与FY(y), 然后求出FU(u),再求导得fU(u); 同理先求出FV(v), 求导即得fV(v).。

概率论与数理统计-吴赣昌-理工类简明版-1-4

概率论与数理统计-吴赣昌-理工类简明版-1-4
引例 一批同型号产品由甲、乙两厂生产,产品结
构如右表. 从 这批产品中
数厂 量 别 甲厂 乙厂
随意地抽取 等级
一件, 则这件 合格品 475 644
产品为次品 的概率为
次品 合计
25 56 500 700
81 1200
6.75%.
合计
1119 81
1200
现在假设被告知取出的产品是甲厂生产的, 那么这
解 由乘法公式,
P( AB) P( A | B)P(B) 0.5 0.4 0.2, 因此 P(B | A) P( AB) 0.2 2 ,
P( A) 0.3 3
又因为 B A B, 所以 B( A B) B, 从而
P(B
|
A
B)
P(B( A B)) P(A B)

P( AB) 0.2,
件产品为次品的概率又是多大呢?
件产品为次品的概率又是多大呢?
由于500件中有25件次品, 所以取出的这件产品为次
பைடு நூலகம்品的概率为
25 500
5%.
记事件A:“取出的产品是甲厂生产的”;B: “取出的产
品为次品”,则本例是在事件A发生的条件下, 求事件
B发生的概率, 这就是所谓的条件概率.

条件概率的定义
概率为
P( A1 A2 A3 A4 )
P( A1 ) P( A2 | A1 ) P( A3 | A1 A2 )P( A4 | A1 A2 A3 )
r
r
t
r
r
t
a
a
r
t t
2a
r
t
a t 3a
.

例 5 设某光学仪器厂制造的透镜, 第一次落下打 破的概率为 1/2, 若第一次落下未打破, 第二次落 下打破的概率为 7/10, 若前两次落下未打破, 第三 次落下打破的概率为 9/10, 试求透镜落下三次而未

概率论与数理统计(理工类第四版)吴赣昌主编课后习题答案第七章

概率论与数理统计(理工类第四版)吴赣昌主编课后习题答案第七章

写在前面:由于答案是一个个复制到word中,比较耗时耗力,故下载收取5分,希望需要的朋友给予理解和支持!PS:网上有一些没经我同意就将我的答案整合、转换成pdf,放在文库里的,虽然是免费的,但是窃取了我的劳动成果,希望有心的朋友支持我一下,下载我的原版答案。

第七章假设检验7.1 假设检验的基本概念习题1样本容量n确定后,在一个假设检验中,给定显著水平为α,设此第二类错误的概率为β,则必有(). (A)α+β=1;(B)α+β>1;(C)α+β<1;(D)α+β<2.解答:应选(D).当样本容量n确定后,α,β不能同时都很小,即α变小时,β变大;而β变小时,α变大.理论上,自然希望犯这两类错误的概率都很小,但α,β的大小关系不能确定,并且这两类错误不能同时发生,即α=1且β=1不会发生,故选(D).习题2设总体X∼N(μ,σ2),其中σ2已知,若要检验μ,需用统计量U=X¯-μ0σ/n.(1)若对单边检验,统计假设为H0:μ=μ0(μ0已知),H1:μ>μ0,则拒绝区间为;(2)若单边假设为H0:μ=μ0,H1:μ<μ0,则拒绝区间为(给定显著性水平为α,样本均值为X¯,样本容量为n,且可记u1-α为标准正态分布的(1-α)分位数).解答:应填(1)U>u1-α;(2)U<uα.由单侧检验及拒绝的概念即可得到.习题3如何理解假设检验所作出的“拒绝原假设H0”和“接受原假设H0”的判断?解答:拒绝H0是有说服力的,接受H0是没有充分说服力的. 因为假设检验的方法是概率性质的反证法,作为反证法就是必然要“推出矛盾”,才能得出“拒绝H0”的结论,这是有说服力的,如果“推不出矛盾”,这时只能说“目前还找不到拒绝H0的充分理由”,因此“不拒绝H0”或“接受H0”,这并没有肯定H0一定成立. 由于样本观察值是随机的,因此拒绝H0,不意味着H0是假的,接受H0也不意味着H0是真的,都存在着错误决策的可能.当原假设H0为真,而作出了拒绝H0的判断,这类决策错误称为第一类错误,又叫弃真错误,显然犯这类错误的概率为前述的小概率α:α=P(拒绝H0|H0为真);而原假设H0不真,却作出接受H0的判断,称这类错误为第二类错误,又称取伪错误,它发生的概率β为β=P(接受H0|H0不真).习题4犯第一类错误的概率α与犯第二类错误的概率β之间有何关系?解答:一般来说,当样本容量固定时,若减少犯一类错误的概率,则犯另一类错误的概率往往会增大.要它们同时减少,只有增加样本容量n.在实际问题中,总是控制犯第一类错误的概率α而使犯第二类错误的概率尽可能小.α的大小视具体实际问题而定,通常取α=0.05,0.005等值.习题5在假设检验中,如何理解指定的显著水平α?解答:我们希望所作的检验犯两类错误的概率尽可能都小,但实际上这是不可能的. 当样本容量n固定时,一般地,减少犯其中一个错误的概率就会增加犯另一个错误的概率. 因此,通常的作法是只要求犯第一类错误的概率不大于指定的显著水平α,因而根据小概率原理,最终结论为拒绝H0较为可靠,而最终判断力接受H0则不大可靠,其原因是不知道犯第二类错误的概率β究竟有多少,且α小,β就大,所以通常用“H0相容”,“不拒绝H0”等词语来代替“接受H0”,而“不拒绝H0”还包含有再进一步作抽样检验的意思.习题6在假设检验中,如何确定原假设H0和备择假设H1?解答:在实际中,通常把那些需要着重考虑的假设视为原假设H0,而与之对应的假设视为备择假设H1.(1)如果问题是要决定新方案是否比原方案好,往往将原方案取假设,而将新方案取为备择假设;(2)若提出一个假设,检验的目的仅仅是为了判断这个假设是否成立,这时直接取此假设为原假设H0即可.习题7假设检验的基本步骤有哪些?解答:根据反证法的思想和小概率原理,可将假设检验的步骤归纳如下:(1)根据问题的要求,提出原理假设H0和备择假设H1.(2)根据检验对象,构造检验统计量T(X1,X2,⋯,Xn),使当H0为真时,T有确定的分布.(3)由给定的显著水平α,查统计量T所服从的分布表,定出临界值λ,使P(∣T∣>λ)=α,或P(T>λ1)=P(T<λ2)=α/2,从而求出H0的拒绝域:∣T∣>λ或T>λ1,T<λ2.(4)由样本观察值计算统计量T的观察值t.(5)作出判断,将t的值与临界值比较大小作出结论:当t∈拒绝域量时,则拒绝H0,否则,不拒绝H0,即认为在显著水平α下,H0与实际情况差异不显著.习题8假设检验与区间估计有何异同?解答:假设检验与区间估计的提法虽不同,但解决问题的途径是相通的. 参数θ的置信水平为1-α的置信区间对应于双边假设检验在显著性水平α下的接受域;参数θ的置信水平为1-α的单侧置信区对应于单边假设检验在显著性水平α下的接受域.在总体的分布已知的条件下,假设检验与区间估计是从不同的角度回答同一个问题. 假设检验是判别原假设H0是否成立,而区间估计解决的是“多少”(或范围),前者是定性的,后者是定量的.习题9某天开工时,需检验自动包装工作是否正常. 根据以往的经验,其装包的质量在正常情况下服从正态分布N(100,1.52)(单位:kg).现抽测了9包,其质量为:99.3,98.7,100.5,101.2,98.3,99.7,99.5,102.0,100.5.问这天包装机工作是否正常?将这一问题化为假设检验问题. 写出假设检验的步骤(α=0.05).解答:(1)提出假设检验问题H0:μ=100,H1:μ≠100;(2)选取检验统计量U:U=X¯-1001.59,H0成立时, U∼N(0,1);(3)α=0.05,uα/2=1.96,拒绝域W={∣u∣>1.96};(4)x¯≈99.97,∣u∣=0.06.因∣u∣<uα/2=1.96,故接受H0,认为包装机工作正常.习题10设总体X∼N(μ,1),X1,X2,⋯,Xn是取自X的样本. 对于假设检验H0:μ=0,H1:μ≠0,取显著水平α,拒绝域为W={∣u∣>uα/2},其中u=nX¯,求:(1)当H0成立时, 犯第一类错误的概率α0;(2)当H0不成立时(若μ≠0),犯第二类错误的概率β.解答:(1)X∼N(μ,1),X¯∼N(μ,1/n),故nX¯=u∼N(0,1).α0=P{∣u∣>uα/2∣μ=0}=1-P{-uα/2≤u≤uα/2}=1-[Φ(uα/2)-Φ(-uα/2)]=1-[(1-α2)-α2]=α,即犯第一类错误的概率是显著水平α.(2)当H0不成立,即μ≠0时,犯第二类错误的概率为β=P{∣u∣≤uα/2∣E(X)=μ}=P{-uα/2≤u≤uα/2∣E(X)=μ}=P{-uα/2≤nX¯≤uα/2∣E(X)=μ}=P{-uα/2-nμ≤n(X¯-μ)≤uα/2-nμ∣E(X)=μ}=Φ(uα/2-nμ)-Φ(-uα/2-nμ).注1当μ→+∞或μ→-∞时,β→0.由此可见,当实际均值μ偏离原假设较大时,犯第二类错误的概率很小,检验效果较好.注2当μ≠0但接近于0时,β≈1-α.因α很小,故犯第二类错误的概率很大,检验效果较差.7.2 单正态总体的假设检验习题1已知某炼铁厂铁水含碳量服从正态分布N(4.55,0.1082).现在测定了9炉铁水,其平均含碳量为4.484.如果估计方差没有变化,可否认为现在生产的铁水平均含碳量仍为4.55(α=0.05)?解答:本问题是在α=0.05下检验假设H0:μ=4.55,H1:μ≠4.55.由于σ2=0.1082已知,所以可选取统计量U=X¯-4.550.108/9,在H0成立的条件下,U∼N(0,1),且此检验问题的拒绝域为∣U∣=∣X¯-4.550.108/9∣>uα/2,这里u=4.484-4.550.108/9≈-1.833,uα/2=1.96.显然∣u∣=1.833<1.96=uα/2.说明U没有落在拒绝域中,从而接受H0,即认为现在生产之铁水平均含碳量仍为4.55.习题2要求一种元件平均使用寿命不得低于1000小时,生产者从一批这种元件中随机抽取25件,测得其寿命的平均值为950小时. 已知该种元件寿命服从标准差为σ=100小时的正态分布,试在显著性水平α=0.05下确定这批元件是否合格?设总体均值为μ,μ未知,即需检验假设H0:μ≥1000,H1:μ<1000.解答:检验假设H0:μ≥1000,H1:μ<1000.这是单边假设检验问题. 由于方差σ2=0.05,故用u检验法. 对于显著性水平α=0.05,拒绝域为W={X¯-1000σ/n<-uα.查标准正态分布表,得u0.05=1.645.又知n=25,x¯=950,故可计算出x¯-1000σ/n=950-1000100/25=-2.5.因为-2.5<-1.645,故在α=0.05下拒绝H0,认为这批元件不合格.习题3打包机装糖入包,每包标准重为100kg.每天开工后,要检验所装糖包的总体期望值是否合乎标准(100kg).某日开工后,测得9包糖重如下(单位:kg):99.398.7100.5101.298.399.799.5102.1100.5打包机装糖的包得服从正态分布,问该天打包机工作是否正常(α=0.05)?解答:本问题是在α=0.05下检验假设H0:μ=100,H1:μ≠100.由于σ2未知,所以可选取统计量T=X¯-100S/n,在H0成立的条件下,T∼t(n-1),且此检验问题的拒绝域为∣T∣=∣X¯-100S/n∣>tα/2(n-1),这里t=x¯-100s/n≈99.978-1001.2122/9≈-0.0544,t0.025(8)=2.306.显然∣t∣=0.0544<2.306=t0.025(8),即t未落在拒绝域中,从而接受H0,即可以认为该天打包工作正常.习题4机器包装食盐,假设每袋盐的净重服从正态分布,规定每袋标准含量为500g,标准差不得超过10g.某天开工后,随机抽取9袋,测得净重如下(单位:g):497,507,510,475,515,484,488,524,491,试在显著性水平α=0.05下检验假设:H0:μ=500,H1:μ≠500.解答:x¯=499,s≈16.031,n=9,t=(x¯-μ0)sn=499-50016.0319=-0.1871,α=0.05,t0.025(8)=2.306.因∣t∣<t0.025(8),故接受H0,认为该天每袋平均质量可视为500g.习题5从清凉饮料自动售货机,随机抽样36杯,其平均含量为219(mL),标准差为14.2mL,在α=0.05的显著性水平下,试检验假设:H0:μ=μ0=222,H1:μ<μ0=222.解答:设总体X∼N(μ,σ2),X代表自动售货机售出的清凉饮料含量,检验假设H0:μ=μ0=222(mL),H1:μ<222(mL).由α=0.05,n=36,查表得t0.05(36-1)=1.6896,拒绝域为W={t=x¯-μ0s/n<-tα(n-1).计算t值并判断:t=219-22214.2/36≈-1.27>-1.6896,习题6某种导线的电阻服从正态分布N(μ,0.0052).今从新生产的一批导线中抽取9根,测其电阻,得s=0.008Ω,对于α=0.05,能否认为这批导线电阻的标准差仍为0.005?解答:本问题是在α=0.05下检验假设H0:σ2=0.0052,H1:σ2≠0.0052.选取统计量χ2=n-1σ2S2,在H0成立的条件下,χ2∼χ2(n-1),且此检验问题的拒绝域为χ2>χα/22(n-1)或χ2<χ1-α/22(n-1).这里χ2=9-10.0052s2=80.0052×0.0082=20.48,χ0.9752(8)=2.18,χ0.0252(8)=17.5.显然χ2落在拒绝域中,从而拒绝H0,即不能认为这批导线电阻的标准差仍为0.005.习题7某厂生产的铜丝,要求其折断力的方差不超过16N2.今从某日生产的铜丝中随机抽取容量为9的样本,测得其折断力如下(单位:N):289,286,285,286,285,284,285,286,298,292设总体服从正态分布,问该日生产的铜线的折断力的方差是否符合标准(α=0.05)?解答:检验问题为H0:σ2≤16,H1:σ2>16,n=9,s2≈20.3611,χ2=8×s216≈10.181,α=0.05,χ0.052(8)=15.507.因χ2<χ0.052(8)=15.507,故接受H0,可认为铜丝的折断力的方差不超过16N2.习题8过去经验显示,高三学生完成标准考试的时间为一正态变量,其标准差为6min.若随机样本为20位学生,其标准差为s=4.51,试在显著性水平α=0.05下,检验假设:H0:σ≥6,H1:σ<6.解答:H0:σ≥6,H1:σ<6.α=0.05,n-1=19,s=4.51,χ0.952(19)=10.117.拒绝域为W={χ2<10.117}.计算χ2值χ2=(20-1)×4.51262≈10.74.因为10.74>10.117,故接受H0,认为σ≥6.习题9测定某种溶液中的水分,它的10个测定值给出s=0.037%,设测定值总体服从正态分布,σ2为总体方差,σ2未知,试在α=0.05水平下检验假设:H0:σ≥0.04%,H1:σ<0.04%.解答:在α=0.05下,拒绝域为W={(n-1)S2σ02<χ1-α2(9).查χ2分布表得χ0.952(9)=3.325.计算得(n-1)s2σ02=(10-1)×(0.037\per)2(0.04\per)2≈7.7006>3.325,未落入拒绝域,故接受H0.sw=(5-1)×(1.971)2+(4-1)×(1.167)25+4-2≈1.674.查表得t0.005(7)=1.895.算得t=2.86-2.075-01.67415+14≈0.699<1.895.因为0.699<1.895,故不拒绝H0,认为此药无效.习题3据现在的推测,矮个子的人比高个子的人寿命要长一些.下面给出美国31个自然死亡的总统的寿命,将他们分为矮个子与高个子2类,列表如下:矮个子总统8579679080高个子总统6853637088746466606078716790737177725778675663648365假设2个寿命总体均服从正态分布且方差相等,试问这些数据是否符合上述推陈出推测(α=0.05)?解答:设μ1,μ2分别为矮个子与高个子总统的平均寿命,则检验问题为H0:μ1≤μ2,H1:μ1>μ2,n1=5,x¯=80.2,s1≈8.585,n2=26,y¯≈69.15,s2≈9.315,sw=4×8.5852+9.315229≈9.218,n1n2n1+n2≈2.048,t=(80.2-69.15)9.218×2.048≈2.455,α=0.05,t0.05(29)=1.6991,因t>t0.05(29)=1.6991,故拒绝H0,认为矮个子总统的寿命比高个子总统寿命长.习题4在20世纪70年代后期人们发现,酿造啤酒时,在麦芽干燥过程中形成致癌物质亚硝基二甲胺(NDMA).到了20世纪80年代初期,人们开发了一种新的麦芽干燥过程,下面给出了分别在新、老两种过程中形成的NDMA含量(以10亿份中的份数计):故拒绝H0,认为新、老过程中形成的NDMA平均含量差大于2.习题5有两台车床生产同一种型号的滚珠. 根据过去的经验,可以认为这两台车床生产的滚珠的直径都服从正态分布. 现要比较两台车床所生产滚珠的直径的方差,分别抽出8个和9个样品,测得滚珠的直径如下(单位:mm).甲车床xi:15.014.515.215.514.815.115.214.8乙车床yi:15.215.014.815.215.015.014.815.114.8问乙车床产品的方差是否比甲车床的小(α=0.05)?解答:以X,Y分别表示甲,乙二车床产品直径.X∼N(μ1,σ12),Y∼N(μ2,σ22),X,Y独立. 检验假设H0:σ12=σ22,H1:σ22<σ22.用F检验法, 在H0成立时F=S12S22∼F(n1-1,n2-1).由已知数据算得x¯≈15.01,y¯≈14.99,s12≈0.0955,s22≈0.0261,n1=8,n2=9,α=0.05.拒绝域为Rα={F>Fα(n1-1,n2-1)}.查F分布表得F0.05(8-1,9-1)=3.50.计算F值F=s12/s22=0.0955/0.0261≈3.66.因为3.66>3.50,故应否定H0,即认为乙车床产品的直径的方差比甲车床的小.习题6某灯泡厂采用一项新工艺的前后,分别抽取10个灯泡进行寿命试验. 计算得到:采用新工艺前灯泡寿命的样本均值为2460小时. 样本标准差为56小时;采用新工艺后灯泡寿命的样本均值为2550小时,样本标准差为48小时. 设灯泡的寿命服从正态分布,是否可以认为采用新工艺后灯泡的平均寿命有显著提高(α=0.01)?解答:(1)检验假设H0:σ12=σ22,H1:σ12≠σ22.应选取检验统计量F=S12/S22,若H0真, 则F∼F(m-1,n-1);对于给定的检验水平α=0.01,查自由度为(9,9)的F分布表得F0.005(9,9)=6.54;已知m=n=10,s1=56,s2=48,由此得统计量F的观察值为F=562/482≈1.36;因为F<F0.005(9,9),所以接受原假设H0,即可认为这两个总体的方差无显著差异.(2)检验假设H0′:μ1=μ2,H1′:μ1<μ2.按上述关于双总体方差的假设检验的结论知这两个总体的方差未知但相等,σ12=σ22,所以应选取检验统计量:T=X¯-Y¯(m-1)S12+(n-1)S22m+n-2(1m+1n),若H0′真,则T∼t(m+n-2);对给定的检验水平α=0.01,查自由度为m+n-2=18的t分布表得临界值计算t值t=z¯-0sz/n=-0.1-00.141/5≈-1.59>-2.776,故接受H0:μz=0,即在α=0.05下,认为两种分析方法所得的均值结果相同.7.4 关于一般总体数学期望的假设检验习题1设两总体X,Y分别服从泊松分布P(λ1),P(λ2),给定显著性水平α,试设计一个检验统计量,使之能确定检验H0:λ1=λ2,H1:λ1≠λ2的拒绝域,并说明设计的理论依据.解答:因非正态总体,故宜用大样统计,设X¯=1n1∑i=1n1Xi,S12=1n1-1∑i=1n1(Xi-X¯)2;Y¯=1n2∑i=1n2Yi,S22=1n2-1∑i=1n2(Yi-Y¯)2.\because(X¯-Y¯)-(λ1-λ2)S12n1+S22n2→N(0,1)∴可选用样本函数u=(X¯-Y¯)-(λ1-λ2)S12n1+S22n2作为拒绝域的检验统计量.习题2设某段高速公路上汽车限制速度为104.6km/h,现检验n=85辆汽车的样本,测出平均车速为x¯=106.7km/h,已知总体标准差为σ=13.4km/h,但不知总体是否服从正态分布. 在显著性水平α=0.05下,试检验高速公路上的汽车是否比限制速度104.6km/h显著地快?解答:设高速公路上的车速为随机变量X,近似有X∼N(μ,σ2),σ=13.4km/h,要检验假设H0:μ=μ0=104.6,H1:μ>104.6.α=0.05,n=85,uα=u0.05=1.645.拒绝域W={u=x¯-μ0σ/n>uα.由x¯=106.7,σ=13.4,μ0=104.6,n=85得u=106.7-104.613.4/85≈1.44<1.645.因为1.44<1.645,所以接受H0,即要α=0.05显著性水平下,没有明显的证据说明汽车行驶快于限制速度.习题3某药品广告上声称该药品对某种疾病和治愈率为90%,一家医院对该种药品临床使用120例,治愈85人,问该药品广告是否真实(α=0.02)?解答:设该药品对某种疾病的治愈率为p,随机变量X为X={1,临床者使用该药品治愈0,反之则X∼b(1,p),问题该归结为检验假设:H0:p=0.9,H1:p≠0.9.由于n=120足够大,可以用u检验法,所给样值(x1,x2,⋯,x120)中有85个1,35个0,所以x¯=1120∑i=1120xi=1120∑i=1851=85120≈0.71,又p0=0.9,以之代入统计量U得U的观察值为∣u∣=∣0.71-0.9∣0.9×0.1120=6.94>u0.01=2.33,故拒绝H0,即认为该药品不真实.习题4一位中学校长在报纸上看到这样的报道:“这一城市的初中学生平均每周看8小时电视.”她认为她所领导的学校,学生看电视时间明显小于该数字. 为此,她向她的学校的100名初中学生作了调查,得知平均每周看电视的时间x¯=6.5小时,样本标准差为s=2小时,问是否可以认为这位校长的看法是对的(α=0.05)?解答:检验假设H0:μ=8,H1:μ<8.由于n=100,所以T=X¯-μS/n近似服从N(0,1)分布,α=0.05,u0.05=1.645.又知x¯=6.5,s=2,故计算得t=6.5-82/100=-7.5,否定域W={X¯-8S/n<-u0.05.因为-7.5<-1.645,故否定H0,认为这位校长的看法是对的.习题5已知某种电子元件的使用寿命X(h)服从指数分布e(λ),抽查100个元件,得样本均值x¯=950(h),能否认为参数λ=0.001(α=0.05)?解答:由题意知X∼e(λ),E(X)=1/λ,D(X)=1/λ2,故当n充分大时u=x¯-1/λ1nλ=(x¯-1λ)λn=(λx¯-1)n(0,1).现在检验问题为H0:λ=0.001,H1:λ≠0.001,样本值u=(0.001×950-1)×100=0.5,α=0.05,u0.025=1.96.因∣u∣<u0.025=1.96,故接受H0,即可认为参数λ=0.001(即元件平均合适用寿命为1000h).习题6某产品的次品率为0.17,现对此产品进行新工艺试验,从中抽取400检查,发现次品56件,能否认为这项新工艺显著地影响产品质量(α=0.05)?解答:检验问题为H0:p=0.17,H1:p≠0.17,由题意知⌢p=mn=56400=0.14,u=(⌢p-p0)p0q0n=0.14-0.170.17×0.83×400≈-1.597,α=0.05,u0.025=1.96.因∣u∣<u0.025=1.96,故接受H0,即认为新工艺没有显著地影响产品质量.习题7某厂生产了一大批产品,按规定次品率p≤0.05才能出厂,否则不能出厂,现从产品中随机抽查50件,发现有4件次品,问该批产品能否出厂(α=0.05)?解答:问题归结为在α=0.05下,检验假设H0:p≤0.05,H1:p>0.05.这是一个单侧检验问题,用u检验法,H0的拒绝域为U=X¯-p0p0(1-p0)n>uα.已知n=50,p0=0.05,x¯=450=0.08,代入U的表达式得u=0.08-0.050.05×0.9550≈0.97<uα=u0.05=1.645,故接受H0,即认为这批产品可以出厂.习题8从选区A中抽取300名选民的选票,从选区B中抽取200名选民的选票,在这两组选票中,分别有168票和96票支持所提候选人,试在显著水平α=0.05下,检验两个选区之间对候选人的支持是否存在差异. 解答:这是两个比率的比较问题,待检假设为H0:p1=p2,H1:p1≠p2.由题设知n=300,μn=168,m=200,μm=96,p1 =168320=0.56,p2 =96200=0.48,p=μn+μmm+n=264500=0.528.U0∼=p1 -p2 p(1-p)(1n+1m)=0.56-0.480.528×0.472×1120≈1.755,由P{∣U∼∣>1.96}=α=0.05,得拒绝域∣U∼∣>1.96,因为U0∼=1.755<1.96,故接受H0,即两个选区之间无显著差异.7.5 分布拟合检验Ai k概率pi npi频数fi(fi-npi)2(fi-npi)2npiA001/108085250.3125A111/108093169 2.1125A221/108084160.2A331/10807910.0125A441/10807840.05A551/108069121 1.5125A661/108074360.45A771/10807181 1.0125A881/108091121 1.5125A991/108076160.2∑18007.375由于当H0为真时,χ2=∑i=0k(fi-npi)2npi∼χ2(k-1-r),且此检验问题的拒绝域为χ2≥χα2(k-1-r).这里χ2=7.375,查表知χ0.052(10-1-0)=χ0.052(9)=16.9,显然χ2=7.375<16.9=χ0.052(9),即χ2未落在拒绝域中,所以接受H0,即认为这个正20面体是由均匀材料制面的.习题2根据观察到的数据疵点数0 1 2 3 4 5 6频数fi 14 27 26 20 7 3 3检验整批零件上的疵点数是否服从泊松分布(α=0.05).解答:设X表示整批零件上的疵点数,则本问题是在α=0.05下检验假设H0:P{X=i}=λie-λi!,i=0,1,2,⋯.由于在H0中参数λ未具体给出,所以先估计λ的值. 由极大似然估计法得λ =x¯=1100(0×14+1×27+2×26+3×20+4×7+5×3+6×3)=2.将试验的所有可能结果分为7个互不相容的事件A0,A1,⋯,A7, 当H0成立时,P{X=i}有估计值p0=P{X=0}=e-2≈0.135335,p1=P{X=1}=2e-2≈0.27067,p2=P{X=2}=2e2≈0.270671,p3=P{X=3}≈0.180447,p4=P{X=4}=2/3e-2≈0.090224,p5=P{X=5}=4/15e-2≈0.036089, p6=P{X=6}=4/45e-2≈0.0120298. 列表如下:Ai k 概率pi npi 频数fi (fi-npi)2 (fi-npi)2npiA0 A1 A2 A3 A4 A5 A6 0 1 2 3 4 5 6 0.1353350.270671 0.270671 0.180447 0.090224 0.036089 0.0120298 13.5335 27.0671 27.0672 18.0447 9.02243.60891.2029813.83428 14 27 26 2073313 0.2176 0.0045 1.1387 3.8232 0.6960 0.01608 0.000166 0.04207 0.2118740.050310∑1000.3205当H0为真时,χ2=∑i=0k(fi-npi)2npi ∼χ2(k-1-r),且此检验问题的拒绝域为χ2≥χα2(k-1-r), 这里χ2=0.3205, 查表知χ0.052(5-1-1)=χ0.052(3)=7.815. 显然 χ2=0.3205<7.815=χ0.052(3).即χ2未落在拒绝域中,接受H0, 故可认为整批零件上的疵点数服从泊松分布.习题3检查了一本书的100页,记录各页中印刷错误的个数,其结果为错误个数fi123456 ≥7含fi 个错误的页数 36 4019221问能否认为一页的印刷错误个数服从泊松分布(取α=0.05)? 解答:检验假设H0: 一页的印刷错误个数X 服从泊松分布, P{X=i}=λie -λi!,i=0,1,2,⋯.H0 不成立. 先估计未知参数λλ =x¯=1/100(0×36+1×40+2×19+3×2+4×0+5×2+6×1)=1. 在H0成立下p =P{X=i}=(λ )ie -λ i !=e-1i!,i=0,1,2,⋯. 用χ2检验法χ2=∑i=1k(fi -np )2np ∼χ2(k -r-1). 本题中r=1, 其中fi 为频数. H0的拒绝域为 Rα={χ2>χα2(k -r-1)}. 列表计算如下:n=100, 对每个{X=i}计算 p ,np ,fi -np ,(fi -np )2/(np )(i=1,2,⋯,7). 要求每一个np ≥5.计算χ2值χ2=0.0170+0.2801+0.0202+1.1423=1.4596.习题6下表记录了2880个婴儿的出生时刻:试问婴儿的出生时刻是否服从均匀分布U[0,24](显著性水平α=0.05)?解答:原假设H0:F0(x), 由F0(x)算得pi=F0(i)-F0(i-1)=124,npi=2880×124=120 (i=1,2,⋯,24),于是χ2=∑i=124(fi-npi)2npi≈40.47,对α=0.05, 自由度n-1=23, 查χ2-分布表,得χα2(n-1)=35.17,因为χ2=40.47>35.17, 所以拒绝H0, 即可以认为婴儿出生时刻不服从均匀分布U[0,24].总习题解答习题1下面列出的是某工厂随机选取的20只部件的装配时间(min):9.8,10.4,10.6,9.6,9.7,9.9,10.9,11.1,9.6,10.2,10.3,9.6,9.9,11.2,10.6,9.8,10.5,10.1,10.5,9.7.设装配时间的总体服从正态分布N(μ,σ2),μ,σ2均未知,是否可以认为装配时间的均值显著地大于10(取α=0.05)?解答:检验假设H0:μ≤μ0=10,H1:μ>10.已知n=20,α=0.05,由数据算得x¯=10.2,s≈0.5099.因σ2未知,故用t检验法,拒绝域为W={X¯-μ0S/n>tα(n-1).计算得x¯-μ0s/n=10.2-100.5099/20≈1.7541.查t分布表得t0.05(19)=1.7291.因为1.7541>1.7291,故拒绝H0,可以认为装配时间的均值显著地大于10.习题2某地早稻收割根据长势估计平均亩产为310kg,收割时,随机抽取了10块,测出每块的实际亩产量为x1,x2,⋯,x10,计算得x¯=110∑i=110xi=320.如果已知早稻亩产量X服从正态分布N(μ,144),显著性水平α=0.05,试问所估产量是否正确?解答:这是一个正态分布总体,方差已知,对期望的假设检验问题,如果估计正确,则应有μ=310,因此我们先将问题表示成两个假设:①H0:μ=310,H1:μ≠310.接下来就要分析样本值来确定是接受H0,还是接受H1.当H0为真时,统计量②U=X¯-31012/10∼N(0,1),从而有③P{∣U∣>1.96}=0.05,拒绝域为(-∞,-1.96)∪(1.96,+∞).④计算U0=∣320-310∣12/n≈2.64>1.96,即拒绝H0,也就是有理由不相信H0是真的,故认为估产310kg不正确.习题3设某次考试的考生成绩服从正态分布,从中随机地抽取36位考生的成绩,算得平均成绩为66.5分,样本标准差为15分,问在显著水平0.05下,是否可认为这次考试全体考生的平均成绩为70分?并给出检验过程.(1)设这次考试全体考生的平均成绩X∼N(μ,σ2),则待检验假设H0:μ=70,备择假设H1:μ≠70;(2)在H0成立条件下选择统计量T=X¯-μ0S/n∼t(n-1);(3)在显著性水平0.05下,查t分布表,找出临界值tα/2(n-1)=t0.025(35)=2.0301,则拒绝域为(-∞,-2.0301)∪(2.0301,+∞);(4)计算t=∣66.5-70∣15/36=1.4∈(-2.0301,2.0301),故接受H0,因此可认为这次考试全体考生的平均成绩为70分.习题4设有来自正态总体的容量为100的样本,样本均值x¯=2.7,μ,σ2均未知,而∑i=1n(xi-x¯)2=225,在α=0.05水平下,检验下列假设(1)H0:μ=3,H1:μ≠3;(2)H0:σ2=2.5,H1:σ2≠2.5.解答:(1)由题意知n=100,x¯=2.7,s=199×225≈1.508,t=(2.7-3)1.508×100≈-1.9894,α=0.05,t0.025(99)≈t0.025(100)=1.984.因∣t∣=1.9894>t0.025(99)=1.984,故拒绝H0,即认为μ≠3.(2)由题意知χ2=∑i=1n(x1-x¯)22.5=2252.5=90,α=0.05,χ0.0252(99)≈χ0.0252(100)=129.56,χ0.9752(99)≈χ0.9752(100)=74.22,因χ0.9752(99)<χ2=90<χ0.0252(99),故接受H0,即可以认为σ2=2.5.习题5设某大学的男生体重X为正态总体,X∼N(μ,σ2),欲检验假设:H0:μ=68kg,H1:μ>68kg.已知σ=5,取显著性水平α=0.05,若当真正均值为69kg时,犯第二类错误的概率不超过β=0.05,求所需样本大小.解答:由第一类、第二类错误及分位数的定义,易于证明:对于某个给定的δ>0(∣μ-μ0∣≥δ),样本容量n应满足:n≥(uα+uβ)2σ2δ2.因为α=β=0.05,故uα=uβ=1.645,对其对立假设μ=69而言,取δ=1,则n=(uα+uβ)2σ2δ2=(1.645+1.645)2×251≈270.6,故取n=271.某装置的平均工作温度据制造厂家称不高于190∘C.今从一个由16台装置构成的随机样本测得工作温度的平均值和标准差分别为195∘C和8∘C,根据这些数据能否说明平均工作温度比制造厂所说的要高?(设α=0.05,并假设工作温度近似服从正态分布.)解答:设X为工作温度,则X∼N(μ,σ2).①待检假设H0:μ≤190,备择假设H1:μ>190;②在H0成立条件下,选择统计量T=X¯-μ0S/n≈t(n-1);③在显著性水平0.05下,查t分布表,找出临界值tα(n-1)=t0.05(15)=1.75,拒绝域为(1.75,+∞);④计算t=X¯-μ0S/n=195-1908/16=2.5>1.75,所以否定原假设H0,说明平均工作温度比制造厂所说的要高.习题7电工器材厂生产一批保险丝,抽取10根试验其熔断时间,结果为42657578715957685455假设熔断时间服从正态分布,能否认为整批保险丝的熔断时间的方差不大于80(α=0.05)?解答:①待检假设H0:σ2≤80,备择假设H1:σ2>80;②在H0成立时,选取统计量χ2=(n-1)S2σ02∼χ2(n-1);③由α=0.05,n-1=9,查χ2分布表,χα2(n-1)=χ0.052(9)=16.919;④计算样本值:x¯=110(42+65+75+78+71+59+57+68+54+55)=62.4,s2=19∑i=110(xi-x¯)2≈121.8,χ2=9×121.880≈13.7∈(0,16.919).故接受原假设H0即在α=0.05下,可认为整批保险丝的熔断时间的方差不大于80.习题8某系学生可以被允许选修3学分有实验物理课和4学分无实验物理课,11名学生选3学分的课,考试平均分数为85分,标准差为4.7分;17名学生选4学分的课,考试平均分数为79分,标准差为6.1分. 假定两总体近似服从方差相同的正态分布,试在显著性水平α=0.05下检验实验课程是否能使平均分数增加8分?解答:设有实验的课程考分X1∼N(μ1,σ12),无实验的课程考分X2∼N(μ2-σ22).假定σ12=σ22=σ2未知,检验假设H0:μ1-μ2=8,H1:μ1-μ2≠8.由题意知,选用t检验统计量,则拒绝域为W={∣x1¯-x2¯-(μ1-μ2)sw1n1+1n2∣>tα/2(n1+n2-2),其中sw2=(n1-1)s12+(n2-1)s22n1+n2-2.由x1¯=85,x2¯=79,n1=11,n2=17,s1=4.7,s2=6.1,算出sw=(11-1)×4.72+(17-1)×6.1211+17-2≈5.603.从而算出t值为t=85-79-85.603111+117≈-0.92,由α=0.05,查表得t0.025(11+17-2)=t0.025(25)=2.056,因为∣t∣=0.92<2.056,故接受H0,认为μ1-μ2=8.习题9某校从经常参加体育锻炼的男生中随机地选出50名,测得平均身高174.34厘米;从不经常参加体育锻炼的男生中随机地选50名,测得平均身高172.42厘米. 统计资料表明两种男生的身高都服从正态分布,其标准差分别为5.35厘米和6.11厘米,问该校经常参加锻炼的男生是否比不常参加锻炼的男生平均身高要高些(α=0.05)?解答:设X,Y分别表示常锻炼和不常锻炼男生的身高,由题设X∼N(μ1,5.352),Y∼N(μ2,6.112).①待检假设H0:μ1≤μ2,备择假设H1:μ1>μ2;②选取统计量U=X¯-Y¯σ12n+σ22m∼(H0成立)N(0,1);③对于α=0.05,查标准正态分布表,uα=u0.05=1.64;则拒绝域为(1.64,+∞);④计算u=174.34-172.425.35250+6.11250≈1.67>1.64,故否定原假设H0,即表明经常体育锻炼的男生平均身高比不经常体育锻炼的男生平均身高高些.习题10在漂白工艺中要改变温度对针织品断裂强力的影响,在两种不同温度下分别作了8次试验,测得断裂强力的数据如下(单位:kg):70∘C:20.818.819.820.921.519.521.021.280∘C:17.720.320.018.819.020.120.219.1判断两种温度下的强力有无差别(断裂强力可认为服从正态分布α=0.05)?解答:(1)本问题是在α=0.05下检验假设μ1=μ2,为此需要先检验σ12=σ22是否成立.H01:σ12=σ22,H11:σ12≠σ22.选取统计量F=S12S22,在H01成立的条件下,F∼F(n1-1,n2-1),且此检验问题的拒绝域为F>Fα/2(n1-1,n2-1)或F<F1-α/2(n1-1,n2-1).这里F=s12s22≈0.90550.8286≈1.0928,F0.025(7,7)=4.99,F0.975(7,7)=1F0.025(7,7)=14.99≈0.2004.显然F0.975(7,7)=0.2004<1.0928<4.99=F0.025(7,7).说明F未落在拒绝域中,从而接受H01,即认为两温度下的强力的方差没有显著变化,亦即σ12=σ22. (2)再检验假设H0ʹ:μ1=μ2,H0ʹ:μ1≠μ2,在H0ʹ成立的条件下,T=X1¯-X2¯(n1-1)S12+(n2-1)S22n1+n2-21n1+1n2∼t(n1+n2-2),且此检验问题的拒绝域为∣T∣>tα/2(n1+n2-2),这里T≈20.4-19.47×0.9055+7×0.82868+8-218+18≈2.148,显然∣T∣=2.148>2.145=t0.025(14).说明T落在拒绝域中,从而拒绝H0,即认为两种温度下的断裂强力有显著差别.习题11一出租车公司欲检验装配哪一种轮胎省油,以12部装有Ⅰ型轮胎的车辆进行预定的测试. 在不变换驾驶员的情况下,将这12部车辆换装Ⅱ型轮并重复测试,其汽油耗量如下表所示(单位:km/L).汽车编号i123456789101112Ⅰ型胎(xi)4.24.76.67.06.74.55.76.07.44.96.15.2Ⅱ型胎(yi)4.14.96.26.96.84.45.75.86.94.76.04.9假定两总体均服从正态分布,试在α=0.025的显著性水平下,检验安装Ⅰ型轮胎是否要双安装Ⅱ型轮胎省油?解答:设两种轮胎汽油消耗量之差为随机变量D,则取值为zi=xi-yi=0.1,-0.2,0.4,0.1,-0.1,0.1,0,0.2,0.5,0.2,0.1,0.3.设Z∼N(μz,σz2),σz2未知. 若消耗油相同,则μz=0;若Ⅰ型比Ⅱ型轮胎省油,则μz>0,于是检验假设H0:μz=0,H1:μz>0.由题意知z¯≈0.142,s≈0.198,n-1=12-1=11.α=0.025,查t分布表得t0.025(11)=2.201.所以,拒绝域为W={t>2.201}.由于样本值t=z¯-0s/n=0.142-00.198/12≈2.48>2.201,故拒绝H0:μz=0,即说明Ⅰ型轮胎省油.习题12有两台机器生产金属部件,分别在两台机器所生产的部件中各取一容量n1=60,n2=40的样本,测得部件重量(以kg计)的样本方差分别为s12=15.46,s22=9.66. 设两样本相互独立,两总体分别服从分布N(μ1,σ12),N(μ2,σ22).μi,σi2(i=1,2)均未知,试在α=0.05水平下检验假设H0:σ12≤σ22,H1:σ12>σ22.解答:在α=0.05下,检验假设H0:σ12≤σ22,H1:σ12>σ22,经计算p=1100×10(45+2×17+3×4+4×1+5×1)=1/10,故检验假设为H0:X∼B(10,1/10),即p =P{X=i}=C10i(1/10)i(9/10)10-i,i=0,1,2,⋯,10.为了使np ≥5,将xi≥3合并,于是k=4,r=1.计算χ2的观察值,计算结果如下表:[200,300) [300,+∞)435843.466.9-0.4-8.90.0041.184∑300300 1.8631其中理论概率pi=p{ti≤T≤ti+1}=∫titi+1f(t)dt(i=1,2,3),p4=1-∑i=13pi,例如p1=P{T<100}=∫01000.005e-0.005tdt=1-e-0.5≈0.393.由k=4,未知参数个数r=0,查表知χα2(k-r-1)=χ0.052(3)=7.815.因χ2=1.8631<χ0.052(3)=7.815.故接受H0,即可认为灯泡的寿命服从该指数分布.习题16关于正态总体X∼N(μ,1)的数学期望有如下二者必居其一的假设,H0:μ=0,H1:μ=1.考虑检验规则:当X¯≥0.98时否定假设H0接受H1,其中X¯=(X1+⋯+X4)/4,而X1,⋯,X4是来自总体X的简单随机样本,试求检验的两类错误概率α和β.解答:易见,在假设“H0:μ=0”成立的条件下,X¯∼N(0,1/4),2X¯∼N(0,1);在假设“H1:μ=1”成立的条件下,X¯∼N(1,1/4),2(X¯-1)∼N(0,1).因此,由定义得α=P{X¯≥0.98∣μ=0}=P{2X¯≥1.96∣μ=0}=0.025,β=P{X¯<0.98∣μ=1}=P{2(X¯-1)<-0.04∣μ=1}=0.4840.习题17考察某城市购买A公司牛奶的比例,作假设H0:p=0.6,H1:p<0.6,随机抽取50个家属,设x为其中购买A公司牛奶的家庭数,拒绝域W={x≤24}.(1)H0成立时,求第一类错误的α;(2)H1成立且p=0.4时,求第二类错误的β(0.4);又当p=0.5时,求第二类错误的β(0.5).解答:由定义知(1)α=P{x≤24∣p=0.6}=Φ(24-50×0.650×0.6×0.4)≈Φ(-1.73)=1-Φ(1.73)=1-0.9528=0.0418.(2)β(0.4)=P{x>24∣p=0.4}=1-Φ(24-50×0.450×0.4×0.6)≈1-Φ(1.15)=1-0.8749=0.1251;。

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第4章不定积分内容概要课后习题全解习题4-11.求下列不定积分:知识点:直接积分法的练习——求不定积分的基本方法。

思路分析:利用不定积分的运算性质和基本积分公式,直接求出不定积分!★(1)思路: 被积函数52x-=,由积分表中的公式(2)可解。

解:532223x dx x C --==-+⎰★(2)dx-⎰思路:根据不定积分的线性性质,将被积函数分为两项,分别积分。

解:1141113332223()24dx x x dx x dx x dx x x C --=-=-=-+⎰⎰⎰⎰★(3)22xx dx +⎰()思路:根据不定积分的线性性质,将被积函数分为两项,分别积分。

解:2232122ln 23x xxx dx dx x dx x C +=+=++⎰⎰⎰()★(4)3)x dx -思路:根据不定积分的线性性质,将被积函数分为两项,分别积分。

解:3153222223)325x dx x dx x dx x x C -=-=-+⎰⎰⎰★★(5)4223311x x dx x +++⎰思路:观察到422223311311x x x x x ++=+++后,根据不定积分的线性性质,将被积函数分项,分别积分。

解:42232233113arctan 11x x dx x dx dx x x C x x ++=+=++++⎰⎰⎰ ★★(6)221x dx x +⎰思路:注意到222221111111x x x x x +-==-+++,根据不定积分的线性性质,将被积函数分项,分别积分。

解:2221arctan .11x dx dx dx x x C x x =-=-+++⎰⎰⎰注:容易看出(5)(6)两题的解题思路是一致的。

一般地,如果被积函数为一个有理的假分式,通常先将其分解为一个整式加上或减去一个真分式的形式,再分项积分。

★(7)x dx x x x⎰34134(-+-)2 思路:分项积分。

解:3411342x dx xdx dx x dx x dx x x x x --=-+-⎰⎰⎰⎰⎰34134(-+-)2 223134ln ||.423x x x x C --=--++ ★(8)23(1dx x -+⎰思路:分项积分。

解:2231(323arctan 2arcsin .11dx dx x x C x x =-=-+++⎰⎰★★(9)思路=?11172488x x++==,直接积分。

解:715888.15x dx x C ==+⎰⎰★★(10)221(1)dx x x +⎰思路:裂项分项积分。

解:222222111111()arctan .(1)11dx dx dx dx x C xx x x x x x =-=-=--++++⎰⎰⎰⎰ ★(11)211x xe dx e --⎰ 解:21(1)(1)(1).11x x x x xxx e e e dx dx e dx e x C e e --+==+=++--⎰⎰⎰ ★★(12)3x xe dx ⎰思路:初中数学中有同底数幂的乘法: 指数不变,底数相乘。

显然33xxxe e =()。

解:333.ln(3)xxxxe e dx e dx C e ==+⎰⎰()() ★★(13)2cot xdx ⎰思路:应用三角恒等式“22cot csc 1x x =-”。

解:22cot (csc 1)cot xdx x dx x x C =-=--+⎰⎰★★(14)23523x xx dx ⋅-⋅⎰思路:被积函数235222533x x xx⋅-⋅=-(),积分没困难。

解:2()2352232525.33ln 2ln 3xxxx x dx dx x C ⋅-⋅=-=-+-⎰⎰(()) ★★(15)2cos 2x dx ⎰思路:若被积函数为弦函数的偶次方时,一般地先降幂,再积分。

解:21cos 11cossin .2222x x d dx x x C +==++⎰⎰ ★★(16)11cos 2dx x +⎰思路:应用弦函数的升降幂公式,先升幂再积分。

解:221111sec tan .1cos 2222cos dx dx xdx x C x x ===++⎰⎰⎰★(17)cos 2cos sin xdx x x -⎰思路:不难,关键知道“22cos 2cos sin (cos sin )(cos sin )x x x x x x x =-=+-”。

解:cos 2(cos sin )sin cos .cos sin xdx x x dx x x C x x =+=-+-⎰⎰★(18)22cos 2cos sin xdx x x ⋅⎰思路:同上题方法,应用“22cos 2cos sin x x x =-”,分项积分。

解:22222222cos 2cos sin 11cos sin cos sin sin cos x x x dx dx dx x x x x x x x-==-⋅⋅⎰⎰⎰⎰ 22csc sec cot tan .xdx xdx x x C =-=--+⎰⎰★★(19)dx ⎰思路:注意到被积函数==,应用公式(5)即可。

解:22arcsin .dx x C ==+⎰★★(20)21cos 1cos 2xdx x ++⎰思路:注意到被积函数22221cos 1cos 11sec 1cos 2222cos x x x x x++==++,则积分易得。

解:221cos 11tan sec .1cos 2222x x x dx xdx dx C x ++=+=++⎰⎰⎰ ★2、设()arccos xf x dx x C =+⎰,求()f x 。

知识点:考查不定积分(原函数)与被积函数的关系。

思路分析:直接利用不定积分的性质1:[()]()df x dx f x dx=⎰即可。

解:等式两边对x 求导数得:()()xf x f x =∴=★3、设()f x 的导函数为sin x ,求()f x 的原函数全体。

知识点:仍为考查不定积分(原函数)与被积函数的关系。

思路分析:连续两次求不定积分即可。

解:由题意可知,1()sin cos f x xdx x C ==-+⎰所以()f x 的原函数全体为:112cos sin x C dx x C x C -+=-++⎰()。

★4、证明函数21,2x x e e shx 和xe chx 都是s x e chx hx -的原函数知识点:考查原函数(不定积分)与被积函数的关系。

思路分析:只需验证即可。

解:2x x e e chx shx =-,而22[][][]x x x x d d de e shx e chx e dx dx dx===1()2★5、一曲线通过点2(,3)e ,且在任意点处的切线的斜率都等于该点的横坐标的倒数,求此曲线的方程。

知识点:属于第12章最简单的一阶线性微分方程的初值问题,实质仍为考查原函数(不定积分)与被积函数的关系。

思路分析:求得曲线方程的一般式,然后将点的坐标带入方程确定具体的方程即可。

解:设曲线方程为()y f x =,由题意可知:1[()]d f x dx x=,()ln ||f x x C ∴=+; 又点2(,3)e在曲线上,适合方程,有23ln(),1e C C =+∴=,所以曲线的方程为()ln || 1.f x x =+★★6、一物体由静止开始运动,经t秒后的速度是23(/)t m s ,问:(1) 在3秒后物体离开出发点的距离是多少? (2) 物体走完360米需要多少时间?知识点:属于最简单的一阶线性微分方程的初值问题,实质仍为考查原函数(不定积分)与被积函数的关系。

思路分析:求得物体的位移方程的一般式,然后将条件带入方程即可。

解:设物体的位移方程为:()y f t =,则由速度和位移的关系可得:23[()]3()f t t f t t C =⇒=+ddt, 又因为物体是由静止开始运动的,3(0)0,0,()f C f t t ∴=∴=∴=。

(1)3秒后物体离开出发点的距离为:3(3)327f ==米;(2)令3360t t =⇒=秒。

习题4-2★1、填空是下列等式成立。

知识点:练习简单的凑微分。

思路分析:根据微分运算凑齐系数即可。

解:234111(1)(73);(2)(1);(3)(32);7212dx d x xdx d x x dx d x =-=--=-2222111(4)();(5)(5ln ||);(6)(35ln ||);255112(tan 2);(9)(arctan 3).23cos 219x x dx dx e dx d e d x d x x x dx dx d d x d x x x ===--===+2、求下列不定积分。

知识点:(凑微分)第一换元积分法的练习。

思路分析:审题看看是否需要凑微分。

直白的讲,凑微分其实就是看看积分表达式中,有没有成块的形式作为一个整体变量,这种能够马上观察出来的功夫来自对微积分基本公式的熟练掌握。

此外第二类换元法中的倒代换法对特定的题目也非常有效,这在课外例题中专门介绍!★(1)3te dt ⎰思路:凑微分。

解:33311(3)33tt te dt e d t e C ==+⎰⎰ ★(2)3(35)x dx -⎰思路:凑微分。

解:33411(35)(35)(35)(35)520x dx x x x C -=---=--+⎰⎰d ★(3)132dx x -⎰思路:凑微分。

解:1111(32)ln |32|.322322dx d x x C x x =--=--+--⎰⎰ ★(4)思路:凑微分。

解:1233111(53)(53)(53)(53).332x x d x x C -=--=---=--+⎰⎰⎰ ★(5)(sin )xbax edx -⎰思路:凑微分。

解:11(sin )sin ()()cos xx xbb b x ax e dx axd ax b e d ax be C a b a-=-=--+⎰⎰⎰★★(6)思路:如果你能看到td =,凑出d 易解。

解:2C==+⎰★(7)102tan sec x xdx ⎰思路:凑微分。

解:10210111tansec tan (tan )tan .11x xdx xd x x C ==+⎰⎰ ★★(8)ln ln ln dxx x x ⎰思路:连续三次应用公式(3)凑微分即可。

解:(ln ||)(ln |ln |)ln |ln ln |ln ln ln ln ln ln ln ln dx d x d x x C x x x x x x ===+⎰⎰⎰★★(9)tan ⎰思路:是什么,是什么呢?就是解:tan ln |C ==-+⎰⎰★★(10)sin cos dxx x ⎰思路:凑微分。

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