概率论与数理统计学1至7章课后答案
概率论与数理统计学1至7章课后答案

第二章作业题解:掷一颗匀称的骰子两次, 以X 表示前后两次出现的点数之和, 求X 的概率分布, 并验证其满足(2.2.2) 式.解:由表格知X 的可能取值为2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12。
并且,361)12()2(====X P X P ;362)11()3(====X P X P ; 363)10()4(====X P X P ;364)9()5(====X P X P ; 365)8()6(====X P X P ;366)7(==X P 。
即 36|7|6)(k k X P --== (k =2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12)设离散型随机变量的概率分布为,2,1,}{Λ===-k ae k X P k 试确定常数a .解:根据1)(0==∑∞=k k X P ,得10=∑∞=-k kae,即1111=---eae 。
故 1-=e a甲、乙两人投篮时, 命中率分别为 和 , 今甲、乙各投篮两次, 求下列事件的概率:(1) 两人投中的次数相同; (2) 甲比乙投中的次数多. 解:分别用)2,1(,=i B A i i 表示甲乙第一、二次投中,则12121212()()0.7,()()0.3,()()0.4,()()0.6,P A P A P A P A P B P B P B P B ========两人两次都未投中的概率为:0324.06.06.03.03.0)(2121=⨯⨯⨯=B B A A P , 两人各投中一次的概率为:2016.06.04.03.07.04)()()()(1221211212212121=⨯⨯⨯⨯=+++B B A A P B B A A P B B A A P B B A A P 两人各投中两次的概率为:0784.0)(2121=B B A A P 。
所以:(1)两人投中次数相同的概率为3124.00784.02016.00324.0=++ (2) 甲比乙投中的次数多的概率为:12121221121212121212()()()()()20.490.40.60.490.3620.210.360.5628P A A B B P A A B B P A A B B P A A B B P A A B B ++++=⨯⨯⨯+⨯+⨯⨯= 设离散型随机变量X 的概率分布为5,4,3,2,1,15}{===k kk X P ,求)31()1(≤≤X P )5.25.0()2(<<X P 解:(1)52153152151)31(=++=≤≤X P (2) )2()1()5.25.0(=+==<<X P X P X P 51152151=+= 设离散型随机变量X 的概率分布为,,3,2,1,21}{Λ===k k X P k,求 };6,4,2{)1(Λ=X P }3{)2(≥X P解:31)21211(21212121}6,4,2{)1(422642=++⨯=++==ΛΛΛX P 41}2{}1{1}3{)2(==-=-=≥X P X P X P设事件A 在每次试验中发生的概率均为 , 当A 发生3 次或3 次以上时, 指示灯发出 信号, 求下列事件的概率:(1) 进行4 次独立试验, 指示灯发出信号; (2) 进行5 次独立试验, 指示灯发出信号.解:(1))4()3()3(=+==≥X P X P X P1792.04.06.04.04334=+⨯=C (2) )5()4()3()3(=+=+==≥X P X P X P X P31744.04.06.04.06.04.054452335=+⨯+⨯=C C .某城市在长度为t (单位:小时) 的时间间隔内发生火灾的次数X 服从参数为 的泊 松分布, 且与时间间隔的起点无关, 求下列事件的概率: (1) 某天中午12 时至下午15 时未发生火灾; (2) 某天中午12 时至下午16 时至少发生两次火灾. 解:(1) ()!kP X k e k λλ-==,由题意,0.53 1.5,0k λ=⨯==,所求事件的概率为 1.5e -.(2) 0(2)110!1!P X e e e e λλλλλλλ----≥=--=--, 由题意,0.54 1.5λ=⨯=,所求事件的概率为213e --.为保证设备的正常运行, 必须配备一定数量的设备维修人员. 现有同类设备180 台, 且各台设备工作相互独立, 任一时刻发生故障的概率都是,假设一台设备的故障由一人进行修理,问至少应配备多少名修理人员, 才能保证设备发生故障后能得到及时修理的概率不小于解:设应配备m 名设备维修人员。
概率论与数理统计第二版课后答案

概率论与数理统计第二版课后答案第一章:概率论的基本概念与性质1.1 概率的定义及其性质1.概率的定义:概率是对随机事件发生的可能性大小的度量。
在概率论中,我们将事件A的概率记为P(A),其中P(A)的值介于0和1之间。
2.概率的基本性质:–非负性:对于任何事件A,其概率满足P(A) ≥ 0。
–规范性:对于样本空间Ω中的全部事件,其概率之和为1,即P(Ω) = 1。
–可列可加性:对于互不相容的事件序列{Ai}(即Ai∩Aj = ∅,i ≠ j),有P(A1∪A2∪…) = P(A1) + P(A2) + …。
1.2 随机事件与随机变量1.随机事件:随机事件是指在一次试验中所发生的某种结果。
–基本事件:对于只包含一个样本点的事件,称为基本事件。
–复合事件:由一个或多个基本事件组成的事件称为复合事件。
2.随机变量:随机变量是将样本空间Ω上的每个样本点赋予一个实数的函数。
随机变量可以分为两种类型:–离散型随机变量:其取值只可能是有限个或可列无穷个实数。
–连续型随机变量:其取值在某个区间内的任意一个值。
1.3 事件的关系与运算1.事件的关系:事件A包含于事件B(记作A ⊆ B)指的是事件B发生时,事件A一定发生。
如果A ⊆ B且B ⊆ A,则A与B相等(记作A = B)。
–互不相容事件:指的是两个事件不能同时发生,即A∩B = ∅。
2.事件的运算:对于两个事件A和B,有以下几种运算:–并:事件A和事件B至少有一个发生,记作A∪B。
–交:事件A和事件B同时发生,记作A∩B。
–差:事件A发生而事件B不发生,记作A-B。
第二章:条件概率与独立性2.1 条件概率与乘法定理1.条件概率:在事件B发生的条件下,事件A发生的概率称为事件A在事件B发生的条件下的条件概率,记作P(A|B)。
–条件概率的计算公式:P(A|B) = P(A∩B) / P(B)。
2.乘法定理:对于任意两个事件A和B,有P(A∩B) = P(A|B) * P(B) =P(B|A) * P(A)。
概率论与数理统计课后习题答案

第一章 事件与概率1.写出下列随机试验的样本空间。
(1)记录一个班级一次概率统计考试的平均分数(设以百分制记分)。
(2)同时掷三颗骰子,记录三颗骰子点数之和。
(3)生产产品直到有10件正品为止,记录生产产品的总件数。
(4)对某工厂出厂的产品进行检查,合格的记上“正品”,不合格的记上“次品”,如连续查出2个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。
(5)在单位正方形内任意取一点,记录它的坐标。
(6)实测某种型号灯泡的寿命。
解(1)},100,,1,0{n i n i ==Ω其中n 为班级人数。
(2)}18,,4,3{ =Ω。
(3)},11,10{ =Ω。
(4)=Ω{00,100,0100,0101,0110,1100,1010,1011,0111,1101,0111,1111},其中0表示次品,1表示正品。
(5)=Ω{(x,y)| 0<x<1,0<y<1}。
(6)=Ω{ t | t ≥ 0}。
2.设A ,B ,C 为三事件,用A ,B ,C 的运算关系表示下列各事件,。
(1)A 发生,B 与C 不发生。
(2)A 与B 都发生,而C 不发生。
(3)A ,B ,C 中至少有一个发生。
(4)A ,B ,C 都发生。
(5)A ,B ,C 都不发生。
(6)A ,B ,C 中不多于一个发生。
(7)A ,B ,C 至少有一个不发生。
(8)A ,B ,C 中至少有两个发生。
解 (1)C B A ,(2)C AB ,(3)C B A ++,(4)ABC ,(5)C B A ,(6)C B C A B A ++或C B A C B A C B A C B A +++,(7)C B A ++,(8)BC AC AB ++或ABC BC A C B A C AB ⋃⋃⋃3.指出下列命题中哪些成立,哪些不成立,并作图说明。
(1)B B A B A =(2)AB B A =(3)AB B A B =⊂则若,(4)若A B B A ⊂⊂则,(5)C B A C B A = (6)若Φ=AB 且A C ⊂,则Φ=BC解 : (1) 成立,因为B A B B B A B B A ==))((。
概率论与数理统计课后答案(浙江大学版)

P(
A
B),
P(
A
B),
P(
___
AB),
P[(
A
B)(
___
AB)]
。
解: P(A B) P(A) P(B) P(AB) 0.625,
P(AB) P[(S A)B] P(B) P(AB) 0.375 ,
___
P(AB) 1 P(AB) 0.875 ,
___
P[(A B)(AB)] P[(A B)(S AB)] P(A B) P[(A B)(AB)] 0.625 P(AB) 0.5
每一销售点是等可能的,每一销售点得到的提货单不限,求其中某一
2
概率论与数理统计及其应用习题解答
特定的销售点得到 k(k n) 张提货单的概率。
解:根据题意, n(n M ) 张提货单分发给 M 个销售点的总的可能分法
有 M n 种,某一特定的销售点得到 k(k n) 张提货单的可能分法有
C
k n
6 7 5 4 840 0.0408。
11 12 13 12 20592
9,一只盒子装有 2 只白球,2 只红球,在盒中取球两次,每次任取 一只,做不放回抽样,已知得到的两只球中至少有一只是红球,求另
一只也是红球的概率。
解:设“得到的两只球中至少有一只是红球”记为事件 A ,“另一只
也是红球”记为事件 B 。则事件 A 的概率为
P(N1
|
M)
P( N1 )P(M P(M )
|
N1 )
0.6 0.01 0.025
0.24
,
P( N 2
|
M)
P(N2 )P(M P(M )
|
N2)
《概率论与数理统计》(第三版)课后习题答案

习题一:1.1 写出下列随机试验的样本空间:(1) 某篮球运动员投篮时, 连续5 次都命中, 观察其投篮次数; 解:连续5 次都命中,至少要投5次以上,故}{ ,7,6,51=Ω; (2) 掷一颗匀称的骰子两次, 观察前后两次出现的点数之和; 解:}{12,11,4,3,22 =Ω; (3) 观察某医院一天内前来就诊的人数;解:医院一天内前来就诊的人数理论上可以从0到无穷,所以}{ ,2,1,03=Ω;(4) 从编号为1,2,3,4,5 的5 件产品中任意取出两件, 观察取出哪两件产品; 解:属于不放回抽样,故两件产品不会相同,编号必是一大一小,故: ()}{;51,4≤≤=Ωj i j i (5) 检查两件产品是否合格;解:用0 表示合格, 1 表示不合格,则()()()()}{1,1,0,1,1,0,0,05=Ω;(6) 观察某地一天内的最高气温和最低气温(假设最低气温不低于T1, 最高气温不高于T2); 解:用x 表示最低气温, y 表示最高气温;考虑到这是一个二维的样本空间,故: ()}{216,T y x T y x ≤≤=Ω ;(7) 在单位圆内任取两点, 观察这两点的距离; 解:}{207 x x =Ω;(8) 在长为l 的线段上任取一点, 该点将线段分成两段, 观察两线段的长度. 解:()}{l y x y x y x =+=Ω,0,0,8 ; 1.2(1) A 与B 都发生, 但C 不发生; C AB ;(2) A 发生, 且B 与C 至少有一个发生;)(C B A ⋃; (3) A,B,C 中至少有一个发生; C B A ⋃⋃;(4) A,B,C 中恰有一个发生;C B A C B A C B A ⋃⋃; (5) A,B,C 中至少有两个发生; BC AC AB ⋃⋃; (6) A,B,C 中至多有一个发生;C B C A B A ⋃⋃;(7) A;B;C 中至多有两个发生;ABC(8) A,B,C 中恰有两个发生.C AB C B A BC A ⋃⋃ ; 注意:此类题目答案一般不唯一,有不同的表示方式。
《概率论与数理统计教程》课后习题解答

第一章 事件与概率1.2 在数学系的学生中任选一名学生,令事件A 表示被选学生是男生,事件B 表示被选学生是三年级学生,事件C 表示该生是运动员。
(1) 叙述C AB 的意义。
(2)在什么条件下C ABC =成立? (3)什么时候关系式B C ⊂是正确的?(4) 什么时候B A =成立?解 (1)事件C AB 表示该是三年级男生,但不是运动员。
(2)C ABC = 等价于AB C ⊂,表示全系运动员都有是三年级的男生。
(3)当全系运动员都是三年级学生时。
(4)当全系女生都在三年级并且三年级学生都是女生时`。
1.3 一个工人生产了n 个零件,以事件i A 表示他生产的第i 个零件是合格品(n i ≤≤1)。
用i A 表示下列事件:(1)没有一个零件是不合格品; (2)至少有一个零件是不合格品; (3)仅仅只有一个零件是不合格品; (4)至少有两个零件是不合格品。
解 (1)n i iA 1=; (2) n i i n i i A A 11===; (3) n i nij j ji A A 11)]([=≠=;(4)原事件即“至少有两个零件是合格品”,可表示为nji j i jiAA ≠=1,;1.5 在分别写有2、4、6、7、8、11、12、13的八张卡片中任取两张,把卡片上的两个数字组成一个分数,求所得分数为既约分数的概率。
解 样本点总数为7828⨯=A 。
所得分数为既约分数必须分子分母或为7、11、13中的两个,或为2、4、6、8、12中的一个和7、11、13中的一个组合,所以事件A “所得分数为既约分数”包含6322151323⨯⨯=⨯+A A A 个样本点。
于是14978632)(=⨯⨯⨯=A P 。
1.8 在中国象棋的棋盘上任意地放上一只红“车”及一只黑“车”,求它们正好可以相互吃掉的概率。
解 任意固定红“车”的位置,黑“车”可处于891109=-⨯个不同位置,当它处于和红“车”同行或同列的1789=+个位置之一时正好相互“吃掉”。
概率论与数理统计学1至7章课后答案

一、第六章习题详解证明(6.2.1)和式.证明: (1) ∑∑∑===+=+==ni i n i i n i i nb X a n b aX n Y n Y 111)(1)(11b X a b X n a ni i +=+=∑=1)1((2) ∑∑==+-+=--=n i i n i i Yb X a b aX n Y Y n S 12122)]()[(1)(11 2212212)(1)]([1X ni i n i i S a X X n a X X a n =-=-=∑∑==设n X X X ,,,21Λ是抽自均值为μ、方差为2σ的总体的样本, X 与2S 分别为该样本均值。
证明与2(),()/E X Var X n μσ==. 证:()E X =1212111[()]()()n n E X X X E X X X n n n nμμ++=++==L L ()Var X =22121222111[()]()()n n Var X X X E X X X n n n n nσσ++=++==L L设n X X X ,,,21Λ是抽自均值为μ、方差为2σ的总体的样本,2211()1ni i S X X n ==--∑, 证明: (1) 2S =)(11212X n X n ni i --=∑= (2) 2()E S =2σ= 证:(1) ∑∑==+--=--=n i i i n i i X X X X n X X n S 122122)2(11)(11 ]2)([112112X n X X X n n i i n i i +--=∑∑== ])(2)([11212X n X n X X n n i i +--=∑= )(11212X n X n ni i --=∑=(2) )(11)(2122X n X E n S E n i i --=∑=)]()([11212X nE X E n ni i --=∑= ]})()([])()([{11212X E X Var n EX X Var n ni i i +-+-=∑= )}()({1122122μσμσ+-+-=∑=nn n ni )]()([112222μσμσn n n +-+-=222)(11σσσ=--=n n在例6.2.3 中, 设每箱装n 瓶洗净剂. 若想要n 瓶灌装量的平均阻值与标定值相差不超 过毫升的概率近似为95%, 请问n 至少应该等于多少? 解:因为1)3.0(2)/3.0|/(|)3.0|(|-Φ≈<-=<-n nnX P X P σσμμ依题意有,95.01)3.0(2=-Φn ,即)96.1(975.0)3.0(Φ==Φn于是 96.13.0=n ,解之得 7.42=n 所以n 应至少等于43.假设某种类型的电阻器的阻值服从均值 μ=200 欧姆, 标准差σ=10 欧姆的分布, 在一个电子线路中使用了25个这样的电阻.(1) 求这25个电阻平均阻值落在199 到202 欧姆之间的概率; (2) 求这25个电阻总阻值不超过5100 欧姆的概率. 解:由抽样分布定理,知nX /σμ-近似服从标准正态分布N (0,1),因此(1) )25/10200199()25/10200202()202199(-Φ--Φ≈≤≤X P)5.0(1)1()5.0()1(Φ+-Φ=-Φ-Φ=5328.06915.018413.0=+-= (2) )204()255100()5100(≤=≤=≤X P X P X n P 9772.0)2()25/10200204(=Φ=-Φ≈假设某种设备每天停机时间服从均值μ=4 小时、标准差σ=小时的分布. (1) 求一个月(30天) 中, 每天平均停机时间在1到5小时之间的概率; (2) 求一个月(30天) 中, 总的停机时间不超过115 小时的概率. 解:(1))30/8.041()30/8.045()/1()/5()51(-Φ--Φ=-Φ--Φ≈≤≤nnX P σμσμ1)54.20()85.6(≈-Φ-Φ=(2) )30115()11530(≤=≤X P X P 1271.08729.01)14.1(1)30/8.0430/115(=-=Φ-=-Φ≈设~n T t ,证明()0,2,3,.E T n ==L证:)(n t 分布的概率密度为: +∞<<-∞⎪⎪⎭⎫⎝⎛+Γ+Γ=+-t n x n n n x f n ,1)2/(]2/)1[()(212π,()()E T xf x dx +∞-∞==⎰=112222212211(1)10n n nx x x dx d n n nx n ++--+∞+∞-∞-∞-+∞-∞⎫⎫+=++⎪⎪⎭⎭⎛⎫=+=⎪⎭⎰⎰设总体X ~N(150,252), 现在从中抽取样本大小为25的样本, {140147.5}P X ≤≤. 解: 已知150=μ,25=σ,25=n ,)25/25150140()25/251505.147()5.147140(-Φ--Φ≈≤≤X P)5.0()2()2()5.0(Φ-Φ=-Φ--Φ=2857.09615.09772.0=-=设某大城市市民的年收入服从均值μ=万元、标准差σ=万元的正态分布. 现 随机调查了100 个人, 求他们的平均年收入落在下列范围内的概率: (1) 大于万元;(2) 小于万元;(3) 落在区间[,] 内.解:设X 为人均年收入,则)5.0,5.1(~2N X ,则)1005.0,5.1(~2N X ,得 (1) )100/5.05.16.1(1)6.1(1)6.1(-Φ-≈≤-=>X P X P0228.09772.01)2(1=-=Φ-=(2) 011)4(1)4()100/5.05.13.1()3.1(=-≈Φ-=-Φ=-Φ≈<X P(3) )100/5.05.12.1()100/5.05.16.1()6.12.1(-Φ--Φ≈<<X P9772.0)6()2(=-Φ-Φ=假设总体分布为N(12,22), 今从中抽取样本125,,,X X X L . 求(1) 样本均值X 大于13的概率; (2) 样本的最小值小于10的概率; (3) 样本的最大值大于15的概率.解:因为 )2,12(~2N X ,所以22~(12,)5X N ,得(1) )5/21213(1)13(1)13(-Φ-≈≤-=>X P X P1314.08686.01)12.1(1=-=Φ-=(2) 设样本的最小值为Y ,则),,,(521X X X Min Y Λ=,于是)10(1)10(≥-=<Y P Y P)10()10()10(1521≥≥≥-=X P X P X P Λ)]21210(1[1)]10(1[15151-Φ-∏-=<-∏-===i i i X P5785.0)8413.0(1)1(1)]1(1[155151=-=Φ∏-=-Φ-∏-===i i(3) 设样本的最大值为Z ,则),,,(521X X X Max Z Λ=,于是)15(1)15(≤-=>Z P Z P)15()15()15(1521≤≤≤-=X P X P X P Λ)21215(151-Φ∏-==i 2923.0)9332.0(1)5.1(1551=-=Φ∏-==i设总体),(~2σμN X ,从中抽取容量样本1216,,,X X X L , 2S 为样本方差. 计算22 2.04S P σ⎧⎫≤⎨⎬⎩⎭. 解 因为),,(~2σμN X 由定理2, 得),1(~)1(21222-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-∑=n XX S n ni i χσσ 所以,1)1(22-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-n S n E σ),1(2)1(22-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-n S n D σ于是,)(22σ=S E ).1/(2)(42-=n S D σ 当16=n 时, ,15/2)(42σ=S D 且2222{/ 2.04}{15/30.615}P S P S σσ≤=≤}615.30/15{122>-=σS P99.001.01=-=).578.30)15((201.0=χ第六章 《样本与统计量》定理、公式、公理小结及补充:。
概率论与数理统计学1至7章课后答案

第五章作业题解5.1 已知正常男性成人每毫升的血液中含白细胞平均数是7300, 标准差是700. 使用切比雪夫不等式估计正常男性成人每毫升血液中含白细胞数在5200到9400之间的概率.解:设每毫升血液中含白细胞数为,依题意得,7300)(==X E μ,700)(==X Var σ 由切比雪夫不等式,得)2100|7300(|)94005200(<-=<<X P X P982100700112222=-=-≥εσ.5.2 设随机变量X 服从参数为λ的泊松分布, 使用切比雪夫不等式证明 1{02}P X λλλ-<<≥. 解:因为)(~λP X ,所以λμ==)(X E 。
λσ==)(2X Var 故由切比雪夫不等式,得)|(|)20(λλλ<-=<<X P X P λλλλεσ111222-=-=-≥不等式得证.5.3 设由机器包装的每包大米的重量是一个随机变量, 期望是10千克, 方差是0.1千克2. 求100袋这种大米的总重量在990至1010千克之间的概率.解:设第i 袋大米的重量为X i ,(i =1,2,…,100),则100袋大米的总重量为∑==1001i i X X 。
因为 10)(=i X E ,1.0)(=i X Var ,所以 100010100)(=⨯=X E ,101.0100)(=⨯=X Var 由中心极限定理知,101000-X 近似服从)1,0(N故 )10|1000(|)1010990(<-=<<X P X P1)10(2)10|101000(|-Φ≈<-=X P998.01999.021)16.3(2=-⨯=-Φ=5.4 一加法器同时收到20个噪声电压,(1,2,,20)i V i = ,设它们是相互独立的随机变量,并且都服从区间[0,10]上的均匀分布。
记201k k V V ==∑,求(105)P V >的近似值。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
一、习题详解:3.1设二维随机向量(,)X Y 的分布函数为:1222,0,0,(,)0,x y x y x y F x y ----⎧--+≥≥=⎨⎩其他求}{12,35P X Y <≤<≤.解:因为 257(2,5)1222F ---=--+,6512221)5,1(---+--=F5322221)3,2(---+--=F ,4312221)3,1(---+--=F所以 )3,1()3,2()5,1()5,2()53,21(F F F F Y X P +--=≤<≤<==+--=----745672322220.02343.2 盒中装有3个黑球, 2个白球. 现从中任取4个球, 用X 表示取到的黑球的个数, 用Y 表示取到的白球的个数, 求(X , Y ) 的概率分布.解:因为X + Y = 4,所以(X ,Y )的可能取值为(2,2),(3,1)且 0)1,2(===Y X P ,6.053)2,2(452223=====C C C Y X P 4.052)1,3(451233=====C C C Y X P ,0)2,3(===Y X P 故(X ,Y )的概率分布为3.3 将一枚均匀的硬币抛掷3次, 用X 表示在3次中出现正面的次数, 用Y 表示3次中出 现正面次数与出现反面次数之差的绝对值,求(X , Y ) 的概率分布.解:因为|32||)3(|-=--=X X X Y ,又X 的可能取值为0,1,2,3 所以(X ,Y )的可能取值为(0,3),(1,1), (2,1),(3,3)且 81)21()3,0(3====Y X P ,83)21()21()1,1(2113====C Y X P 83)21()21()1,2(1223====C Y X P ,81)21()3,3(3====Y X P故(X ,Y )3.4设二维随机向量(,)X Y 的概率密度函数为:(6),01,02,(,)0,a x y x y f x y --≤≤≤≤⎧=⎨⎩其他 (1) 确定常数a ;(2) 求}{0.5, 1.5P X Y ≤≤(3) 求{(,)}P X Y D ∈,这里D 是由0,0,1x y x y ==+=这三条直线所围成的三角形区域.解:(1)因为dxdy y x a dxdy y x f ⎰⎰⎰⎰--=+∞∞-+∞∞-102)6(),(dx x x a dx y x a ⎰⎰---=---=10221022])4()6[(2])6(21[a dx x a 9)5(210=-=⎰由1),(=⎰⎰+∞∞-+∞∞-dxdy y x f ,得9a =1,故a =1/9.(2) dxdy y x Y X P ⎰⎰--=≤≤5.005.10)6(91)5.1,5.0( dx x dx y y x ⎰⎰--=--=5.005.005.102]89)6(23[91]21)6([91 125)687(5.00=-=⎰dx x (3) 1101{(,)}(,)(6)9xDP X Y D f x y dxdy dx x y dy -∈==--⎰⎰⎰⎰278)1211(181]21)6([9110210102=--=--=⎰⎰-dx x x dx y y x x3.5 设二维随机向量(,)X Y 的概率密度函数为:(2)2,0,0,(,)0,x y e x y f x y -+⎧>>=⎨⎩其他(1) 求分布函数(,)F x y ; (2) 求}{P Y X ≤解:(1) 求分布函数(,)F x y ; 当0,0x y >>,(2)220(,)(,)22(1)(1)yxyxx yu v u v x y F x y f u v dudv e dudv e du e dv e e -+-----∞-∞====--⎰⎰⎰⎰⎰⎰其他情形,由于(,)f x y =0,显然有(,)F x y =0。
综合起来,有2(1)(1),0,0,(,)0,x y e e x y F x y --⎧-->>=⎨⎩其他(2) 求}{P Y X ≤(2)20330{}2211033x y y x yyyy P X Y dy e dx e dy e dxe dy e +∞+∞+∞+∞-+--+∞--<==+∞==-=⎰⎰⎰⎰⎰3.6 向一个无限平面靶射击, 设命中点(,)X Y 的概率密度函数为2221(,),,,(1)f x y x y x y π=-∞<<+∞++ 求命中点与靶心(坐标原点) 的距离不超过a 的概率.解:dr r rd dxdy y x a Y X P aay x ⎰⎰⎰⎰+=++=≤+≤+ππθπ2022222222)1()1(1)(222222021111]11[2112a a a r a+=+-=+-⋅⋅=ππ3.7设二维随机向量(,)X Y 的概率分布如下表所示, 求X 和Y 的边缘概率分布.解:因为 75.035.025.015.0)1(=++==X P25.002.018.005.0)3(=++==X P所以,X 的边缘分布为因为 20.005.015.0)0(=+==Y P43.018.025.0)2(=+==Y P 37.002.035.0)5(=+==Y P所以,Y3.8 设二维随机向量(,)X Y 的概率密度函数为23,02,01,(,)20,xy x y f x y ⎧≤≤≤≤⎪=⎨⎪⎩其他求边缘概率密度(),()X Y f x f y . 解:因为,当20≤≤x 时,22123),()(13102xxy dy xy dy y x f x f X ====⎰⎰∞+∞-;其他情形,显然()0.X f x =所以,X 的边缘分布密度为⎩⎨⎧≤≤=其他0202/)(x x x f X 又因为,当10≤≤y 时,22222234323),()(y y x dx xy dx y x f y f Y ====⎰⎰∞+∞-其他情形,显然()0.Y f y =所以,Y 的边缘分布密度为⎩⎨⎧≤≤=其他103)(2y y y f Y3.9 设二维随机向量(,)X Y 的概率密度函数为4.8(2),01,0,(,)0,y x x y x f x y -≤≤≤≤⎧=⎨⎩其他 求边缘概率密度(),()X Y f x f y .解,积分区域显然为三角形区域,当01x ≤≤时,0y x ≤≤,因此220()(,) 4.8(2) 2.4(2) 2.4(2)x xX f x f x y dy y x dy x y x x +∞-∞==-=-=-⎰⎰;其他情形,显然()0.X f x =所以,X 的边缘分布密度为22.4(2)01()0X x x x f x ⎧-≤≤=⎨⎩其他 同理,当01y ≤≤时,1,y x ≤≤因此1122()(,) 4.8(2) 2.4(4) 2.4(34)Y yyf y f x y dx y x dx y x x y y y +∞-∞==-=-=-+⎰⎰其他情形,显然()0.Y f y =所以,Y 的边缘分布密度为22.4(34)01()0Y y y y y f y ⎧-+≤≤=⎨⎩其他3.10 设二维随机向量(,)X Y 的概率密度函数为2,,(,)0,c x y x f x y ⎧≤≤=⎨⎩其他(1)确定常数c 的值. (2)求边缘概率密度(),()X Y f x f y .解:(1)因为dy c dx dxdy y x f xx⎰⎰⎰⎰=+∞∞-+∞∞-102),(16)32()(1032102==-=-=⎰c x x c dx x x c所以 c = 6(2) 因为,当10≤≤x 时,)(6),()(22x x dy c dy y x f x f xxX -===⎰⎰+∞∞-所以,X 的边缘分布密度为⎩⎨⎧≤≤-=其他010)(6)(2x x x x f X 又因为,当10≤≤y 时,)(66),()(y y dx dx y x f y f yyY -===⎰⎰+∞∞-所以,Y 的边缘分布密度为⎩⎨⎧≤≤-=其他010)(6)(y y y y f Y3.11 求习题3.7 中的条件概率分布. 解:由T3.7(1)当X =1 5175.015.0)1|0(====X Y P 3175.025.0)1|2(====X Y P 15775.035.0)1|2(====X Y P即(2)当X =3时,Y 的条件分布为 5125.005.0)3|0(====X Y P 251825.018.0)3|2(====X Y P 25225.002.0)1|2(====X Y P 即(3)当Y =0时,X 4320.015.0)0|1(====Y X P 4120.005.0)0|3(====Y X P 即(4)当Y =2时,X 的条件分布为581.043.025.0)2|1(====Y X P 419.043.018.0)2|3(====Y X P 即(5)当Y =5时,X946.037.035.0)5|1(====Y X P 054.037.002.0)5|3(====Y X P 即3.12 设 X 在区间(0,1) 上随机地取值, 当观察到X = x (0 < x < 1) 时, Y 在区间(x ,1) 上 随机地取值, 求 Y 的概率密度函数.解:因为 ⎩⎨⎧<<=其他0101)(x x f X , ⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其他111)|(|y x xx y f X Y所以(X ,Y )的联合密度为⎪⎩⎪⎨⎧<<<<-=⋅=其他1,1011)|()(),(|y x x xx y f x f y x f X Y X于是 yy dx x dx y x f y f yY -=--=-==⎰⎰+∞∞-11ln )1ln(11),()(0)10(<<y 故Y 的密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其他1011ln)(y yy f Y3.13 设二维随机向量(,)X Y 的概率密度函数为2,01,02,(,)30,xyx x y f x y ⎧+≤≤≤≤⎪=⎨⎪⎩其他 求条件概率密度(),XY f x y (),YX f y x 以及11{}22P Y X <=. 解:因为,当10≤≤x 时,x x dy xy x dy y x f x f X 322)3(),()(2202+=+==⎰⎰+∞∞- 又当20≤≤y 时,631)3(),()(102y dx xy x dx y x f y f Y +=+==⎰⎰+∞∞- 所以,在Y =y 的条件下X 的条件分布密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤≤++==其他010226)(),()|(2|x yxyx y f y x f y x f Y Y X在X =x 的条件下Y 的条件分布密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤≤++==其他20263)(),()|(|y x yx x f y x f x y f X X Ydy y dy y f X Y P X Y ⎰⎰+===<210210|523)21|()21|21( 407401203)10103(2102=+=+=y y3.14 问习题3.7 中的X 与Y 是否相互独立? 解: 由T3.7{1}P X ==0.75, {2}0.43P Y ==,而{1,2}0.25P X Y ===,显然 {1}P X ={2}P Y ⨯=≠{1,2}0.25P X Y ===,从而X 与Y 不相互独立.3.15设二维随机向量(,)X Y的概率分布如下表所示, 求X 和Y 的边缘概率分布.问,a b 取何值时, X 与Y 相互独立? 解:因为 311819161)1(=++==X P ,a Y P +==91)2( 要X 和Y 相互独立,则 )2()1()2,1(=====Y P X P Y X P 即)91(3191a +=,得929131=-=a 由 (1)(2)1P X P X =+==,得 12(2)1(1)133P X P X ==-==-= 即 3231=++b a ,得913132=--=a b3.16 问习题3.8 和习题3.9 中的X 与Y 是否相互独立? 解:由习题3.8,二维随机向量(,)X Y 的概率密度函数为23,02,01,(,)20,xy x y f x y ⎧≤≤≤≤⎪=⎨⎪⎩其他X 的边缘分布密度为⎩⎨⎧≤≤=其他0202/)(x x x f X ,Y 的边缘分布密度为⎩⎨⎧≤≤=其他103)(2y y y f Y ,显然有(,)()()X Y f x y f x f y =,X 与Y 相互独立.由习题3.9,维随机向量(,)X Y 的概率密度函数为4.8(2),01,0,(,)0,y x x y x f x y -≤≤≤≤⎧=⎨⎩其他,X 的边缘分布密度为22.4(2)01()0X x x x f x ⎧-≤≤=⎨⎩其他,Y 的边缘分布密度为 22.4(34)01()0Y y y y y f y ⎧-+≤≤=⎨⎩其他,显然有(,)()()X Y f x y f x f y ≠,X 与Y 不独立.3.17设二维随机向量(,)X Y 的概率密度函数为21,0,0,(1)(,)0,xxe x y y f x y -⎧<<⎪+=⎨⎪⎩其他,问X 与Y 是否相互独立? 解:因为 dy y xe dy y x f x f xX ⎰⎰+∞-+∞∞-+==2)1(1),()( )0()11(0>=+-=-+∞-x xe y xe xxdx y xe dx y x f y f xY ⎰⎰+∞-+∞∞-+==02)1(1),()( )0()1(1)()1(1)()1(120202>+=+-+=-+=+∞---+∞⎰y y e xe y e d x y x x x对于x >0,y >0,都有 )()(),(y f x f y x f Y X =,所以,X 与Y 是相互独立的.3.18 设二维随机向量(,)X Y 的分布函数为()1,0,0,(,)0,x y x y e e e x y F x y ---+⎧--+≥≥=⎨⎩其他 解:因为 )0(1),(lim )(≥-==-+∞→x ey x F x F xy X)0(1),(lim )(≥-==-+∞→y ey x F y F yx Y由于)0,0(),(1)1)(1()()()(≥≥=+--=--=+-----y x y x F e e e e ey F x F y x y x y xY X所以,X 与Y 是相互独立的。