高等教育出版社,袁德美主编的概率论与数理统计习题五的答案-医学课件
大学《概率论与数理统计》课件第五章 大数定律与中心极限定理
例5 某单位有200台电话分机，每台分机有5%的时间 要使用外线通话。假定每台分机是否使用外线是相互独 立的，问该单位总机要安装多少条外线，才能以90%以 上的概率保证分机用外线时不等待？ 解 设有X 部分机同时使用外线，则有 其中 设有N 条外线.由题意有 由德莫佛-拉普拉斯定理得
第五章 大数定律与中心极限定理
§5.1 大数定律 §5.2 中心极限定理
§5.1 大数定律 一、切比雪夫Chebyshev不等式 二、几个常见的大数定律
定义1 设随机变量序列
在常数 a ，使得对于任意
有:
则称 依概率收敛于a ，记为
，如果存
注意
以概率收敛比高等数学中的普通意义下的收敛弱 一些，它具有某种不确定性.
且
是独立同分布的随机变量. 且
累计误差即总距离误差为1200 X k 近似 N (0,100) k 1
由定理1可得
下面介绍定理1 的特殊情况.
定理2（棣莫佛-拉普拉斯定理（De Moivre-Laplace）
设随机变量 服从参数为
的二项分布
则对任意的x ，有
即 或
证 因为 所以 其中 相互独立，且都服从（0-1）分布。
定理1（独立同分布的中心极限定理）
设
为一列独立同分布的随机变量，
且具有相同的期望和方差
则对任意实数x,有
即
，或
例1 根据以往经验，某种电器元件的寿命服从均值为 100小时的指数分布. 现随机地取16只，设它们的寿命 是相互独立的. 求这16只元件的寿命的总和大于1920小 时的概率. 解 设第i 只元件的寿命为Xi , i=1,2, …,16 由题给条件知，诸Xi 独立，E( Xi ) =100, D( Xi ) =10000 16只元件的寿命的总和为
《概率论与数理统计》全套课件PPT(完整版)
P(B| A) P(AB) P(A)
为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率2.9
2. 性质: 条件概率符合概率定义中的三个条件, 即
10 对于每一个事件B, 有 1 P(B | A) 0.
20 P(S | A) 1.
30 设B1 , B2 ,两两互不相容, 则
P( Bi | A) P(B i | A).
i1
i1
此外, 条件概率具有无条件概率类似性质.例如：
(1) P( | A) 0.
(2) 设B1 ,B2 ,, Bn两两互不相容,则
n
n
P( Bi | A) P(B i | A).
30
i1
i1
(3) P(B | A) 1 P(B | A).
(4) P(B C | A) P(B | A) P(C | A) - P(BC | A).
在其中计算B发生的概率, 从而得到P(B|A). 例2. 在1, 2, 3, 4, 5这5个数码中, 每次取一个数码, 取后不放回, 连取两次, 求在第1次取到偶数的条 件下, 第2次取到奇数的概率.
32
(二) 乘法公式: 由条件概率定义, 立即可得P(A) 0, 则有 P(AB) P(A)P(B | A).
注 当A＝S时, P(B｜S)=P(B), 条件概率化为无 条件概率, 因此无条件概率可看成条件概率.
概率论与数理统计(第五版)习题问题详解
第三章
所以X 的概率分布列为
X
i
xXP
0
1
2
3
43449220
9
220
1
EX
430449122092220
1
3
.3.0
2EX
430244912220922220
1
32
.229
2
2
EXEXDX
100922
9
.319.0
DXX
.565.0
概率论与数理统计ppt课件(完整版)
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§3. 概率的概念 一. 古典定义：
等可能概型的两个特点:
(1) 样本空间中的元素只有有限个;
(2) 试验中每个基本事件发生的可能性相同.
例如:掷一颗骰子,观察出现的点数.
概率的古典定义:
对于古典概型, 样本空间S＝{1, 2, … , n}, 设事件A包 含S的 k 个样本点，则事件A的概率定义为
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(二) 随机事件
定义 样本空间S的子集称为随机事件, 简称事件. 在一 次试验中, 当且仅当这一子集中的一个样本点出现时, 称 这一事件发生.
基本事件: 由一个样本点组成的单点集. 如:{H},{T}.
复合事件: 由两个或两个以上的基本事件复合而成的事件 为复合事件. 如:E3中{出现正面次数为奇数}.
必然事件: 样本空间S是自身的子集，在每次试验中总是 发生的，称为必然事件。
不可能事件：空集φ不包含任何样本点, 它在每次试验中 都不发生，称为不可能事件。
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例1. 试确定试验E2中样本空间, 样本点的个数, 并给出如
下事件的元素: 事件A1=“第一次出现正面”、事件A2=“ 恰好出现一次正面”、事件A3=“至少出现一次正面”.
(2)A B
A B
(3)A B
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4.差事件:
事件A-B={x|xA且xB} 称为A与B的差. 当且仅当 A发生, B不发生时事件A-B发生. 即:
A - B A AB
显然: A-A=, A- =A, A-S=
s
A B
(4)A B
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5.事件的互不相容(互斥): 若A B ,则称A与B是互不相容的,或互斥的,即
概率论与数理统计统计课后习题答案(有过程)
概率论与数理统计统计课后习题答案(有过程)第一章习题解答1．解：（1）Ω=｛0，1，…，10｝；（2）Ω=｛，1，…，100n｝，其中n为小班人数；n（3）Ω=｛√,×√, ××√, ×××√,…｝,其中√表示击中，×表示未击中；（4）Ω=｛（x,y）｝。
2．解：（1）事件AB表示该生是三年级男生，但不是运动员；（2）当全学院运动员都是三年级学生时，关系式是正确的；（3）全学院运动员都是三年级的男生，ABC=C成立；（4）当全学院女生都在三年级并且三年级学生都是女生时，=B成立。
3．解：（1）ABC；（2）AB；（3）；（4）；（5）；（6）4．解：因，则P（ABC）≤P（AB）可知P（ABC）=0 所以A、B、C至少有一个发生的概率为P（A∪B∪C）=P（A）+P（B）+P（C）-P（AB）-P（AC）-P（BC）+P（ABC）=3×1/4-1/8+0 =5/85．解：（1）P（A∪B）= P（A）+P（B）-P（AB）=0.3+0.8-0.2=0.9 P(A)=P（A）-P（AB）=0.3-0.2=0.1（2）因为P（A∪B）= P（A）+P（B）-P（AB）≤P（A）+P（B）=α+β, 所以最大值maxP （A∪B）=min(α+β,1)；又P（A）≤P（A∪B），P（B）≤P（A∪B）,故最小值min P（A∪B）=max(α,β)6．解：设A表示事件“最小号码为5”，B表示事件“最大号码为5”。
223由题设可知样本点总数，。
2C52C411所以；7．解：设A表示事件“甲、乙两人相邻”，若n个人随机排成一列，则样本点总数为n!，， 1若n个人随机排成一圈.可将甲任意固定在某个位置，再考虑乙的位置。
表示按逆时针方向乙在甲的第i个位置，。
则样本空间，事件所以8．解：设A表示事件“偶遇一辆小汽车，其牌照号码中有数8”，则其对立事件A表示“偶遇一辆小汽车，其牌照号码中没有数8”，即号码中每一位都可从除8以外的其他9个数中取，因此A包含的基本事件数为，样本点总数为104。
重庆工商大学《概率论与数理统计》课后习题答案—高等教育出版社(袁德美主编)第六章
P{X1 x1}P{ X 2 x2} P{X 50 x50 }
50Biblioteka C xi 100p xi
(1
p )100 xi
i 1
50
C xi 100
p50x (1
p)500050 x
i 1
其中x
1 50
50 i 1
Xi
幻灯片 3 6.3 某射手进行射击训练,已知他击中目标的概率为 p,每一轮击中目标就停止.设第 i 轮射 击的次数记为 Xi , 求样本 X1,X2,…,Xn 的联合分布. 解
幻灯片 1
6.1 为研究某信息台 1~3 月份从晚上 19 点到晚上 22 点每分钟内接到人工服务的呼叫次数,
今从 1~3 月份的全部记录中随机抽取 200 个记录进行研究,问该研究项目的总体是什么?个
体是什么?样本是什么?
解
该研究项目的总体是全部记录.
该研究项目的个体是每个记录.
该研究项目的样本是随机抽取的 200 个记录.
其中x
1 n
n i 1
Xi
幻灯片 4 6.5 测得一组样本的观测值 24.2，25.0，22.8，23.4，24.3，23.8，24.2，23.5，23.3 求样本均值,样本方差,样本标准差以及样本的二阶中心矩.
1 n
x n i1 xi
解 样本均值
23.8
s2
1 n 1
n i 1
( xi
P( X i xi ) (1 p)xi 1 p, i 1, 2, , n
p (x1, x2 , xn )
P{X1 x1, X 2 x2 , , X n xn }
P{X1 x1}P{ X 2 x2} P{X n xn }
概率论与数理统计第五版答案
概率论与数理统计第五版答案第一章简介本章主要介绍概率论与数理统计的基本概念和研究对象，并概述了本书的组织结构和学习方法。
1.1 概率论与数理统计的基本概念概率论是研究不确定现象的数学分支，数理统计是利用概率论的方法进行统计分析的科学。
概率论研究的对象是随机现象及其概率规律，而数理统计研究的是通过对样本数据的分析来推断总体特征和进行决策。
1.2 概率论的基本思想概率论的基本思想是根据已知信息推断未知信息的可能性。
它主要包括两个方面：经典概率和统计概率。
经典概率是指通过理论计算得出的概率值，统计概率是通过观察数据进行统计分析得出的概率值。
1.3 数理统计的基本思想数理统计的基本思想是根据样本数据推断总体特征，并进行决策。
它包括描述统计和推断统计两个部分。
描述统计是对样本数据的整理、加工和展示；推断统计是通过样本数据来推断总体特征，并给出相应的置信区间或检验结果。
1.4 本书的结构和学习方法本书一共分为五个部分，分别是概率基础、随机变量及其分布、数理统计基础、参数估计与检验、方差分析与回归分析。
每个部分都有相应的章节和习题。
本书的学习方法包括理论学习和实践练习相结合。
在学习理论知识的同时，通过习题的解答来巩固和应用所学的知识。
第二章概率基础本章介绍了概率的基本性质和运算法则，并讲解了概率模型和条件概率的概念。
2.1 概率的基本性质概率具有非负性、规范性和可列可加性三个基本性质。
非负性指概率的取值范围为[0,1]；规范性指必然事件的概率为1，不可能事件的概率为0；可列可加性指若事件A1、A2…是两两互斥事件，则它们的概率之和等于它们的并事件的概率。
2.2 概率的运算法则概率的运算法则包括加法法则和乘法法则。
加法法则是指若事件A和B互斥，则它们的概率之和等于它们的并事件的概率；乘法法则是指若事件A和B相互独立，则它们的概率之积等于它们的联合事件的概率。
2.3 概率模型概率模型是指用概率分布来描述随机现象的数学模型。
概率论与数理统计(第三版)课后答案习题5
第五章 大数定律与中心极限定理1. 设随机变量ξ的方差为2.5。
利用契贝雪夫不等式估计： {}5.7||≥-ξξE P 的值。
解：由契贝雪夫不等式：2}|{|εξεξξD E P ≤≥-，又已知5.7,5.2==εξD ，故044.05.75.2}5.7|{|2=≤≥-ξξE P 。
2. 已知某随机变量ξ的方差D ξ=1，但数学期望E ξ=m 未知，为估计m ，对ξ进行n 次独立观测，得样本观察值ξ1，ξ2，…，ξn 。
现用{}∑=≥<-=ni ipm P m nn 15.0||1ξξξ多大时才可能使问当估计， 。
解：因∑===ni i m E nE 1,1ξξ又ξ1，ξ2，…，ξn 相互独立，故∑∑=====ni ni i i n D nnD D 1121)(1)1(ξξξ，根据契贝雪夫不等式，有25.01}5.0|{|ξξξD E P -≤<-，即n m P 41}5.0|{|-≤<-ξ，再由p n p n -≥≥-14,41得。
3. 设在由n 个任意开关组成的电路的实验中，每次试验时一个开关开或关的概率各为12。
设m 表示在这n 次试验中遇到的开电次数，欲使开电频率mn 与开电概率p =0.5的绝对误差小于ε=0.01，并且要有99%以上的可靠性来保证它实现。
试用德莫佛-拉普拉斯定理来估计，试验的次数n 应该是多少？ 解：欲使99.0}01.0|{|≥<-p n mP ，即99.0}//01.0//|{|≥<-n pq n pq p nm P ，亦即，则t ~N (0，1)且有,99.001.0≥⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧<pq n t P 由58.201.0995.0)58.2(≥⇒=Φpqn，以p =q =1/2代入可得 n =16641。
4. 用某种步枪进行射击飞机的试验，每次射击的命中率为0.5%，问需要多少支步枪同时射击，才能使飞机被击中2弹的概率不小于99%？解：用n 步枪同时向飞机射击，可以看成用一枝步枪进行n 次射击的独立试验，令ξ表示n 次射击击中目标的次数，则ξ服从参数为n ，p =0.005的贝努利概型，由隶莫弗——拉普拉斯定理可得⎭⎬⎫⎩⎨⎧-≥-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧--≥--=≥n n n n P p np npp np npP P 004975.0005.02004975.0005.0)1(2)1(}2{ξξξ99.0004975.0005.021=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-Φ-≈n n ，查表得n ≈1791。