概率论与数理统计第二版_课后答案_科学出版社_参考答案_

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概率论与数理统计第二版课后答案

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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)。

概率论与数理统计及其应用第二版课后答案

概率论与数理统计及其应用第二版课后答案

第1章 随机变量及其概率1,写出下列试验的样本空间:(1) 连续投掷一颗骰子直至6个结果中有一个结果出现两次,记录投掷的次数。

(2) 连续投掷一颗骰子直至6个结果中有一个结果接连出现两次,记录投掷的次数。

(3) 连续投掷一枚硬币直至正面出现,观察正反面出现的情况。

(4) 抛一枚硬币,若出现H 则再抛一次;若出现T ,则再抛一颗骰子,观察出现的各种结果。

解:(1)}7,6,5,4,3,2{=S ;(2)},4,3,2{ =S ;(3)},,,,{ TTTH TTH TH H S =;(4)}6,5,4,3,2,1,,{T T T T T T HT HH S =。

2,设B A ,是两个事件,已知,125.0)(,5.0)(,25.0)(===AB P B P A P ,求解:625.0)()()()(=-+=⋃AB P B P A P B A P ,375.0)()(])[()(=-=-=AB P B P B A S P B A P ,875.0)(1)(___--=AB P AB P ,5.0)(625.0)])([()()])([()])([(___=-=⋃-⋃=-⋃=⋃AB P AB B A P B A P AB S B A P AB B A P3,在100,101,…,999这900个3位数中,任取一个3位数,求不包含数字1个概率。

解:在100,101,…,999这900个3位数中不包含数字1的3位数的个数为648998=⨯⨯,所以所求得概率为72.0900648=4,在仅由数字0,1,2,3,4,5组成且每个数字之多出现一次的全体三位数中,任取一个三位数。

(1)求该数是奇数的概率;(2)求该数大于330的概率。

解:仅由数字0,1,2,3,4,5组成且每个数字之多出现一次的全体三位数的个数有100455=⨯⨯个。

(1)该数是奇数的可能个数为48344=⨯⨯个,所以出现奇数的概率为48.010048= (2)该数大于330的可能个数为48454542=⨯+⨯+⨯,所以该数大于330的概率为48.010048=5,袋中有5只白球,4只红球,3只黑球,在其中任取4只,求下列事件的概率。

概率论与数理统计及其应用第二版课后答案

概率论与数理统计及其应用第二版课后答案

Conscie ntiously abide by the party' s politica l disci pline, abi de by t he Constit ution and the rules and regulati ons of the party, i n the political, ide ologi cal a nd maintai n hig hly consi stent with t he CPC Central Committee on t he acti on, t here is no vi olation of the party's political disci pli ne problems . 2, in t he impleme ntation of the central aut hor ities of the eight provisi ons. Im pr oving rese arch, improvi ng research methods, but t here are les s grass -root s unit s,
第 1 章 随机变量及其概率
1,写出下列试验的样本空间: (1)连续投掷一颗骰子直至 6 个结果中有一个结果出现两次,记录
投掷的次数。 (2)连续投掷一颗骰子直至 6 个结果中有一个结果接连出现两次,
记录投掷的次数。 (3) 连续投掷一枚硬币直至正面出现,观察正反面出现的情况。 (4)抛一枚硬币,若出现 H 则再抛一次;若出现 T,则再抛一颗骰
P(
A
B),
P(
A
B),
P(
___
AB),
P[(
A
B)(

概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第四章习题参考答案

概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第四章习题参考答案

第四章 大数定律与中心极限定理习题4.11. 如果X X Pn →,且Y X Pn →.试证:P {X = Y } = 1.证:因 | X − Y | = | −(X n − X ) + (X n − Y )| ≤ | X n − X | + | X n − Y |,对任意的ε > 0,有⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−+⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−≤≥−≤2||2||}|{|0εεεY X P X X P Y X P n n ,又因X X Pn →,且Y X Pn →,有02||lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−+∞→εX X P n n ,02||lim =⎭⎫⎩⎨⎧≥−+∞→εY X P n n ,则P {| X − Y | ≥ ε} = 0,取k 1=ε,有01||=⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−k Y X P ,即11||=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<−k Y X P , 故11||lim1||}{1=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎬⎫⎩⎨⎧<−==+∞→+∞=k Y X P k Y X P Y X P k k I . 2. 如果X X Pn →,Y Y Pn →.试证:(1)Y X Y X Pn n +→+; (2)XY Y X Pn n →.证:(1)因 | (X n + Y n ) − (X + Y ) | = | (X n − X ) + (Y n − Y )| ≤ | X n − X | + | Y n − Y |,对任意的ε > 0,有⎭⎫⎩⎨⎧≥−+⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−≤≥+−+≤2||2||}|)()({|0εεεY Y P X X P Y X Y X P n n n n ,又因X X P n →,Y Y P n →,有02||lim =⎭⎫⎩⎨⎧≥−+∞→εX X P n n ,02||lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−+∞→εY Y P n n ,故0}|)()({|lim =≥+−++∞→εY X Y X P n n n ,即Y X Y X Pn n +→+;(2)因 | X n Y n − XY | = | (X n − X )Y n + X (Y n − Y ) | ≤ | X n − X | ⋅ | Y n | + | X | ⋅ | Y n − Y |,对任意的ε > 0,有⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−⋅+⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥⋅−≤≥−≤2||||2||||}|{|0εεεY Y X P Y X X P XY Y X P n n n n n ,对任意的h > 0,存在M 1 > 0,使得4}|{|1h M X P <≥,存在M 2 > 0,使得8}|{|2hM Y P <≥, 存在N 1 > 0,当n > N 1时,8}1|{|h Y Y P n <≥−, 因| Y n | = | (Y n − Y ) + Y | ≤ | Y n − Y | + | Y |,有4}|{|}1|{|}1|{|22h M Y Y Y P M Y P n n <≥+≥−≤+≥, 存在N 2 > 0,当n > N 2时,4)1(2||2h M X X P n <⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≥−ε,当n > max{N 1, N 2}时,有244}1|{|)1(2||2||||22h h h M Y P M X X P Y X X P n n n n =+<+≥+⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≥−≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥⋅−εε,存在N 3 > 0,当n > N 3时,42||1hM Y Y P n <⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−ε,有244}|{|2||2||||11h h h M X P M Y Y P X Y Y P n n =+<≥+⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥⋅−εε,则对任意的h > 0,当n > max{N 1, N 2, N 3} 时,有h h h Y Y X P Y X X P XY Y X P n n n n n =+<⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−⋅+⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥⋅−≤≥−≤222||||2||||}|{|0εεε,故0}|{|lim =≥−+∞→εXY Y X P n n n ,即XY Y X Pn n →.3. 如果X X Pn →,g (x )是直线上的连续函数,试证:)()(X g X g Pn →. 证:对任意的h > 0,存在M > 0,使得4}|{|h M X P <≥, 存在N 1 > 0,当n > N 1时,4}1|{|h X X P n <≥−, 因| X n | = | (X n − X ) + X | ≤ | X n − X | + | X |,则244}|{|}1|{|}1|{|h h h M X P X X P M X P n n =+<≥+≥−≤+≥, 因g (x ) 是直线上的连续函数,有g (x ) 在闭区间 [− (M + 1), M + 1] 上连续,必一致连续, 对任意的ε > 0,存在δ > 0,当 | x − y | < δ 时,有 | g (x ) − g ( y ) | < ε ,存在N 2 > 0,当n > N 2时,4}|{|hX X P n <≥−δ,则对任意的h > 0,当n > max{N 1, N 2} 时,有{}}|{|}1|{|}|{|}|)()({|0M X M X X X P X g X g P n n n ≥+≥≥−≤≥−≤U U δεh hh h M X P M X P X X P n n =++<≥++≥+≥−≤424}|{|}1|{|}|{|δ, 故0}|)()({|lim =≥−+∞→εX g X g P n n ,即)()(X g X g Pn →.4. 如果a X P n →,则对任意常数c ,有ca cX Pn →. 证:当c = 0时,有c X n = 0,ca = 0,显然ca cX Pn →;当c ≠ 0时,对任意的ε > 0,有0||||lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−+∞→c a X P n n ε, 故0}|{|lim =≥−+∞→εca cX P n n ,即ca cX Pn →.5. 试证:X X P n →的充要条件为:n → +∞ 时,有0||1||→⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−XX X X E n n .证:以连续随机变量为例进行证明,设X n − X 的密度函数为p ( y ),必要性:设X X Pn →,对任意的ε > 0,都有0}|{|lim =≥−+∞→εX X P n n ,对012>+εε,存在N > 0,当n > N 时,εεε+<≥−1}|{|2X X P n , 则∫∫∫≥<∞+∞−+++=+=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−εε||||)(||1||)(||1||)(||1||||1||y y n n dy y p y y dy y p y y dy y p y y XX X X E εεεεεεεεεεεεε=+++<≥−+<−+=++≤∫∫≥<11}|{|}|{|1)()(12||||X X P X X P dy y p dy y p n n y y ,故n → +∞ 时,有0||1||→⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−XX X X E n n ; 充分性:设n → +∞ 时,有0||1||→⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−XX X X E n n , 因∫∫∫≥≥≥++≤++==≥−εεεεεεεεεε||||||)(||1||1)(11)(}|{|y y y n dy y p y y dy y p dy y p X X P ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−+=++≤∫∞+∞−||1||1)(||1||1X X X X E dy y p y y n n εεεε, 故0}|{|lim =≥−+∞→εX X P n n ,即X X Pn →.6. 设D (x )为退化分布:⎩⎨⎧≥<=.0,1;0,0)(x x x D试问下列分布函数列的极限函数是否仍是分布函数?(其中n = 1, 2, ….)(1){D (x + n )}; (2){D (x + 1/n )}; (3){D (x − 1/n )}.解:(1)对任意实数x ,当n > −x 时,有x + n > 0,D (x + n ) = 1,即1)(lim =++∞→n x D n ,则 {D (x + n )} 的极限函数是常量函数f (x ) = 1,有f (−∞) = 1 ≠ 0,故 {D (x + n )} 的极限函数不是分布函数; (2)若x ≥ 0,有01>+n x ,11=⎟⎠⎞⎜⎝⎛+n x D ,即11lim =⎟⎠⎞⎜⎝⎛++∞→n x D n ,若x < 0,当x n 1−>时,有01<+n x ,01=⎟⎠⎞⎜⎝⎛+n x D ,即01lim =⎟⎠⎞⎜⎝⎛++∞→n x D n ,则⎩⎨⎧≥<=⎟⎠⎞⎜⎝⎛++∞→.0,1;0,01lim x x n x D n 这是在0点处单点分布的分布函数,满足分布函数的基本性质,故⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎟⎠⎞⎜⎝⎛+n x D 1的极限函数是分布函数;(3)若x ≤ 0,有01<−n x ,01=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−n x D ,即01lim =⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+∞→n x D n ,若x > 0,当x n 1>时,有01>−n x ,11=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−n x D ,即11lim =⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+∞→n x D n ,则⎩⎨⎧>≤=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+∞→.0,1;0,01lim x x n x D n 在x = 0处不是右连续,故⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎟⎠⎞⎜⎝⎛−n x D 1的极限函数不是分布函数.7. 设分布函数列 {F n (x )} 弱收敛于连续的分布函数F (x ),试证:{F n (x )} 在 (−∞, +∞) 上一致收敛于分布函数F (x ). 证:因F (x ) 为连续的分布函数,有F (−∞) = 0,F (+∞) = 1,对任意的ε > 0,取正整数ε2>k ,则存在分点x 1 < x 2 < … < x k −1,使得1,,2,1,)(−==k i kix F i L ,并取x 0 = −∞,x k = +∞, 可得k k i k x F x F i i ,1,,2,1,21)()(1−=<=−−L ε, 因 {F n (x )} 弱收敛于F (x ),且F (x ) 连续,有 {F n (x )} 在每一点处都收敛于F (x ),则存在N > 0,当n > N 时,1,,2,1,2|)()(|−=<−k i x F x F i i n L ε,且显然有20|)()(|00ε<=−x F x F n ,20|)()(|ε<=−k k n x F x F ,对任意实数x ,必存在j ,1 ≤ j ≤ k ,有x j −1 ≤ x < x j ,因2)()()()(2)(11εε+<≤≤<−−−j j n n j n j x F x F x F x F x F ,则εεεε−=−−>−−>−−222)()()()(1x F x F x F x F j n ,且εεεε=+<+−<−222)()()()(x F x F x F x F j n ,即对任意的ε > 0和任意实数x ,总存在N > 0,当n > N 时,都有 | F n (x ) − F (x ) | < ε , 故 {F n (x )} 在 (−∞, +∞) 上一致收敛于分布函数F (x ).8. 如果X X Ln →,且数列a n → a ,b n → b .试证:b aX b X a Ln n n +→+. 证:设y 0是F aX + b ( y ) 的任一连续点,则对任意的ε > 0,存在h > 0,当 | y − y 0 | < h 时,4|)()(|0ε<−++y F y F b aX b aX ,又设y 是满足 | y − y 0 | < h 的F aX + b ( y ) 的任一连续点,因⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧−≤=≤+=+a b y F a b y X P y b aX P y F X b aX }{)(,有a b y x −=是F X (x )的连续点,且X X L n→, 有)()(lim x F x F X X n n =+∞→,存在N 1,当n > N 1时,4|)()(|ε<−x F x F X X n ,即4|)()(|ε<−++y F y F b aX b aX n ,则当n > N 1且 | y − y 0 | < h 时,2|)()(||)()(||)()(|00ε<−+−≤−++++++y F y F y F y F y F y F b aX b aX b aX b aX b aX b aX n n , 因X 的分布函数F X (x ) 满足F X (−∞) = 0,F X (+∞) = 1,F X (x ) 单调不减且几乎处处连续, 存在M ,使得F X (x ) 在x = ± M 处连续,且41)(ε−>M F X ,4)(ε<−M F X ,因X X Ln →,有41)()(lim ε−>=+∞→M F M F X X n n ,4)()(lim ε<−=−+∞→M F M F X X n n ,则存在N 2,当n > N 2时,41)(ε−>M F n X ,4)(ε<−M F n X ,可得2)(1)(}|{|ε<−+−=>M F M F M X P n n X X n ,因数列a n → a ,b n → b ,存在N 3,当n > N 3时,M h a a n 4||<−,4||h b b n <−, 可得当n > max{N 2, N 3}时,⎭⎫⎩⎨⎧>−+−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+−+2|)()(|2|)()(|h b b X a a P h b aX b X a P n n n n n n n2}|{|24||42||||||ε<>=⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+⋅≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−+⋅−≤M X P h h X M hP h b b X a a P nn n n n , 则⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+−+⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤+≤≤+=+2|)()(|2}{)(000h b aX b X a h y b aX P y b X a P y F n n n n n n n n b X a n n n U222|)()(|200ε+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+−++⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤+≤+h y F h b aX b X a P h y b aX P b aX n n n n n n , 且⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+−+≤+≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧−≤+=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+2|)()(|}{22000h b aX b X a y b X a P h y b aX P h y F n n n n n n n n b aX n U2)(2|)()(|}{00ε+<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+−++≤+≤+y F h b aX b X a P y b X a P n n n b X a n n n n n n n , 即22)(22000εε+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<<−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+++h y F y F h y F b aX b X a b aX n n n n n ,因当n > N 1且 | y − y 0 | < h 时,2)()(2)(00εε+<<−+++y F y F y F b aX b aX b aX n ,在区间⎟⎠⎞⎜⎝⎛++h y h y 00,2取F aX + b ( y ) 的任一连续点y 1,满足 | y 1 − y 0 | < h ,当n > max{N 1, N 2, N 3}时,εεε+<+≤+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<++++)(2)(22)(0100y F y F h y F y F b aX b aX b aX b X a n n n n n ,在区间⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−2,00h y h y 取F aX + b ( y ) 的任一连续点y 2,满足 | y 2 − y 0 | < h ,当n > max{N 1, N 2, N 3}时,εεε−>−≥−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−>++++)(2)(22)(0200y F y F h y F y F b aX b aX b aX b X a n n n n n ,即对于F aX + b ( y ) 的任一连续点y 0,当n > max{N 1, N 2, N 3}时,ε<−++|)()(|00y F y F b aX b X a n n n , 故)()(y F y F b aX Wb X a n n n ++→,b aX b X a Ln n n +→+. 9. 如果X X Ln →,a Y Pn →,试证:a X Y X Ln n +→+. 证:设y 0是F X + a ( y ) 的任一连续点,则对任意的ε > 0,存在h > 0,当 | y − y 0 | < h 时,4|)()(|0ε<−++y F y F a X a X ,又设y 是满足 | y − y 0 | < h 的F X + a ( y )的任一连续点,因F X + a ( y ) = P {X + a ≤ y } = P {X ≤ y − a } = F X ( y − a ),有x = y − a 是F X (x )的连续点,且X X Ln →, 有)()(lim x F x F X X n n =+∞→,存在N 1,当n > N 1时,4|)()(|ε<−x F x F X X n ,即4|)()(|ε<−++y F y F a X a X n , 则当n > N 1且 | y − y 0 | < h 时,2|)()(||)()(||)()(|00ε<−+−≤−++++++y F y F y F y F y F y F a X a X a X a X a X a X n n ,因a Y Pn →,有02||lim =⎭⎫⎩⎨⎧>−+∞→h a Y P n n ,存在N 2,当n > N 2时,22||ε<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−h a Y P n , 则⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎫⎩⎨⎧>−⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤+≤≤+=+2||2}{)(000h a Y h y a X P y Y X P y F n n n n Y X n n U222||200ε+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−+⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤+≤+h y F h a Y P h y a X P a X n n n , 且⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎫⎩⎨⎧>−≤+≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧−≤+=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+2||}{22000h a Y y Y X P h y a X P h y F n n n n a X n U2)(2||}{00ε+<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−+≤+≤+y F h a Y P y Y X P n n Y X n n n , 即22)(22000εε+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<<−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+++h y F y F h y F a X Y X a X n n n n ,因当n > N 1且 | y − y 0 | < h 时,2)()(2)(00εε+<<−+++y F y F y F a X a X a X n ,在区间⎟⎠⎞⎜⎝⎛++h y h y 00,2取F X + a ( y ) 的任一连续点y 1,满足 | y 1 − y 0 | < h ,当n > max{N 1, N 2}时,εεε+<+≤+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<++++)(2)(22)(0100y F y F h y F y F a X a X a X Y X n n n n ,在区间⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−2,00h y h y 取F X + a ( y ) 的任一连续点y 2,满足 | y 2 − y 0 | < h ,当n > max{N 1, N 2}时,εεε−>−≥−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−>++++)(2)(22)(0200y F y F h y F y F a X a X a X Y X n n n n ,即对于F X + a ( y ) 的任一连续点y 0,当n > max{N 1, N 2}时,ε<−++|)()(|00y F y F a X Y X n n , 故)()(y F y F a X WY X n n ++→,a X Y X Ln n +→+. 10.如果X X Ln →,0Pn Y →,试证:0Pn n Y X →.证:因X 的分布函数F X (x ) 满足F X (−∞) = 0,F X (+∞) = 1,F X (x ) 单调不减且几乎处处连续,则对任意的h > 0,存在M ,使得F X (x ) 在x = ± M 处连续,且41)(h M F X −>,4)(hM F X <−, 因X X L n →,有41)()(lim h M F M F X X n n −>=+∞→,4)()(lim h M F M F X X n n <−=−+∞→,则存在N 1,当n > N 1时,41)(h M F n X −>,4)(hM F n X <−,可得2)(1)(}|{|hM F M F M X P n n X X n <−+−=>,因0Pn Y →,对任意的ε > 0,有0||lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+∞→M Y P n n ε,存在N 2,当n > N 2时,2||h M Y P n <⎭⎬⎫⎩⎨⎧>ε, 则当n > max{N 1, N 2}时,有h M Y P M X P M Y M X P Y X P n n n n n n <⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+>≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎬⎫⎩⎨⎧>>≤>εεε||}|{|||}|{|}|{|U ,故0}|{|lim =>+∞→εn n n Y X P ,即0Pn n Y X →.11.如果X X Ln →,a Y Pn →,且Y n ≠ 0,常数a ≠ 0,试证:aXY X L n n →. 证:设y 0是F X / a ( y ) 的任一连续点,则对任意的ε > 0,存在h > 0,当 | y − y 0 | < h 时,4|)()(|0//ε<−y F y F a X a X ,又设y 是满足 | y − y 0 | < h 的F X / a ( y ) 的任一连续点,因)(}{)(/ay F ay X P y a X P y F X a X =≤=⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤=,有x = ay 是F X (x )的连续点,且X X Ln →,有)()(lim x F x F X X n n =+∞→,存在N 1,当n > N 1时,4|)()(|ε<−x F x F X X n ,即4|)()(|//ε<−y F y F a X a X n ,则当n > N 1且 | y − y 0 | < h 时,2|)()(||)()(||)()(|0////0//ε<−+−≤−y F y F y F y F y F y F a X a X a X a X a X a X n n ,因X 的分布函数F X (x )满足F X (−∞) = 0,F X (+∞) = 1,F X (x )单调不减且几乎处处连续,存在M ,使得F X (x ) 在x = ± M 处连续,且121)(ε−>M F X ,12)(ε<−M F X ,因X X Ln →,有121)()(lim ε−>=+∞→M F M F X X n n ,12)()(lim ε<−=−+∞→M F M F X X n n ,则存在N 2,当n > N 2时,121)(ε−>M F n X ,12)(ε<−M F n X ,可得6)(1)(}|{|ε<−+−=>M F M F M X P n n X X n ,因0≠→a Y Pn ,有02||lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−+∞→h a Y P n n ,存在N 3 > 0,当n > N 3时,62||||ε<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−a a Y P n ,有62||||ε<⎭⎬⎫⎩⎨⎧<a Y P n ,且64||2ε<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−M h a a Y P n , 可得当n > max{N 1, N 2, N 3}时,⎭⎬⎫⎩⎨⎧>⋅−⋅=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧>−=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧>−2||||||||2)(2h Y a a Y X P h aY Y a X P h a X Y X P n n n n n n n n n ⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎭⎬⎫⎩⎨⎧<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−>≤2||||4||}|{|2a Y M h a a Y M X P n n n U U22||||4||}|{|2ε<⎭⎬⎫⎩⎨⎧<+⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−+>≤a Y P M h a a Y P M X P n n n ,则⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎭⎪⎫⎪⎩⎪⎨⎧>−⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤=22)(000/h a X Y X h y a XP y Y X P y F n n n n n n Y X n n U22220/0ε+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧>−+⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤≤h y F h a X Y X P h y a X P a X n n n n n ,且⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧>−⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧−≤=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−222000/h a X Y X y Y X P h y a X P h y F n n n nn n a X n U2)(20/0ε+<⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧>−+⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤≤y F h a X Y X P y Y X P n n Y X n n n n n ,即22)(220/0/0/εε+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<<−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−h y F y F h y F a X Y X a X n n n n ,因当n > N 1且 | y − y 0 | < h 时,2)()(2)(0//0/εε+<<−y F y F y F a X a X a X n ,在区间⎟⎠⎞⎜⎝⎛++h y h y 00,2取F X / a ( y ) 的任一连续点y 1,满足 | y 1 − y 0 | < h ,当n > max{N 1, N 2, N 3}时,εεε+<+≤+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<)(2)(22)(0/1/0/0/y F y F h y F y F a X a X a X Y X n n n n ,在区间⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−2,00h y h y 取F X / a ( y ) 的任一连续点y 2,满足 | y 2 − y 0 | < h ,当n > max{N 1, N 2, N 3}时,εεε−>−≥−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−>)(2)(22)(0/2/0/0/y F y F h y F y F a X a X a X Y X n n n n ,即对于F X / a ( y ) 的任一连续点y 0,当n > max{N 1, N 2, N 3}时,ε<−|)()(|0/0/y F y F a X Y X n n ,故)()(//y F y F a X WY X n n →,aX Y X L n n →. 12.设随机变量X n 服从柯西分布,其密度函数为+∞<<∞−+=x x n nx p n ,)1π()(22.试证:0Pn X →.证:对任意的ε > 0,)arctan(π2)arctan(π1)1π(}|{|22εεεεεεn nx dx x n n X P n ==+=<−−∫, 则12ππ2)arctan(lim π2}|0{|lim =⋅==<−+∞→+∞→εεn X P n n n , 故0Pn X →.13.设随机变量序列{X n }独立同分布,其密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<=.,0;0,1)(其他ββx x p其中常数β > 0,令Y n = max{X 1, X 2, …, X n },试证:βPn Y →.证:对任意的ε > 0,P {| Y n − β | < ε} = P {β − ε < Y n < β + ε} = P {max{X 1, X 2, …, X n } > β − ε}= 1 − P {max{X 1, X 2, …, X n } ≤ β − ε} = 1 − P {X 1 ≤ β − ε} P {X 2 ≤ β − ε} … P {X n ≤ β − ε}n⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=βεβ1, 则11lim }|{|lim =⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=<−+∞→+∞→nn n n Y P βεβεβ, 故βPn Y →.14.设随机变量序列{X n }独立同分布,其密度函数为⎩⎨⎧<≥=−−.,0;,e )()(a x a x x p a x 其中Y n = min{X 1, X 2, …, X n },试证:a Y Pn →.证:对任意的ε > 0,P {| Y n − a | < ε} = P {a − ε < Y n < a + ε} = P {min{X 1, X 2, …, X n } < a + ε}= 1 − P {min{X 1, X 2, …, X n } ≥ a + ε} = 1 − P {X 1 ≥ a + ε} P {X 2 ≥ a + ε} … P {X n ≥ a + ε}εεεn na a x n a a x dx −∞++−−∞++−−−=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=∫e 1e 1e 1)()(, 则1)e 1(lim }|{|lim =−=<−−+∞→+∞→εεn n n n a Y P ,故a Y Pn →.15.设随机变量序列{X n }独立同分布,且X i ~ U(0, 1).令nni i n X Y 11⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=∏=,试证明:c Y P n →,其中c 为常数,并求出c .证:设∑∏===⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛==n i i n i i n n X n X n Y Z 11ln 1ln 1ln ,因X i ~ U (0, 1), 则1)ln (ln )(ln 101−=−==∫x x x xdx X E i ,2)2ln 2ln (ln )(ln 12122=+−==∫x x x x x xdx X E i ,1)](ln [)(ln )Var(ln 22=−=i i i X E X E X , 可得1)(ln 1)(1−==∑=n i i n X E n Z E ,n X nZ ni in 1)Var(ln 1)Var(12==∑=,由切比雪夫不等式,可得对任意的ε > 0,221)Var(}|)({|εεεn Z Z E Z P n n n =≤≥−,则01lim }|)({|lim 02=≤≥−≤+∞→+∞→εεn Z E Z P n n n n ,即0}|)({|lim =≥−+∞→εn n n Z E Z P ,1)(−=→n P n Z E Z ,因n Z n Y e =,且函数e x 是直线上的连续函数,根据本节第3题的结论,可得1e e −→=PZ n n Y , 故c Y Pn →,其中1e −=c 为常数.16.设分布函数列{F n (x )}弱收敛于分布函数F (x ),且F n (x ) 和F (x ) 都是连续、严格单调函数,又设 ξ 服从(0, 1)上的均匀分布,试证:)()(11ξξ−−→F F Pn. 证:因F (x ) 为连续的分布函数,有F (−∞) = 0,F (+∞) = 1,则对任意的h > 0,存在M > 0,使得21)(h M F −>,2)(h M F <−, 因F (x ) 是连续、严格单调函数,有F −1( y ) 也是连续、严格单调函数, 可得F −1( y ) 在区间 [F (− M − 1), F (M + 1)] 上一致连续, 对任意的ε > 0,存在δ > 0,当y , y * ∈ [F (− M − 1), F (M + 1)] 且 | y − y * | < δ 时,| F −1( y ) − F −1( y *) | < ε, 设y * 是 [F (−M ), F (M )] 中任一点,记x * = F −1( y *),有x * ∈ [−M , M ],不妨设0 < ε < 1, 则对任意的x 若满足 ε≥−|*|x x ,就有 δ≥−|*)(|y x F ,根据本节第7题的结论知,{F n (x )} 在 (−∞, +∞) 上一致收敛于分布函数F (x ), 则对δ > 0和任意实数x ,总存在N > 0,当n > N 时,都有 | F n (x ) − F (x ) | < δ, 因当n > N 时,δ<−|)()(|x F x F n 且δ≥−|*(|y x F ,有*)(y x F n ≠,即*)(1y F x n −≠, 则对任意的0 < ε < 1,当n > N 时,*)(1y F n −满足ε<−=−−−−|*)(*)(||**)(|111y F y F x y F n n , 可得对任意的0 < ε < 1,当n > N 时,h M F M F P F F P n −>−∈≥<−−−1)]}(),([{}|)()({|11ξεξξ由h 的任意性可知1}|)()({|lim 11=<−−−+∞→εξξF F P n n ,故)()(11ξξ−−→F F Pn.17.设随机变量序列{X n }独立同分布,数学期望、方差均存在,且E (X n ) = µ,试证:µP n k k X k n n →⋅+∑=1)1(2.证:令∑=⋅+=nk k n X k n n Y 1)1(2,并设Var (X n ) = σ 2, 因µµµ=+⋅+=+=∑=)1(21)1(2)1(2)(1n n n n k n n Y E nk n , 且222212222)1(324)12)(1(61)1(4)1(4)Var(σσσ++=++⋅+=+=∑=n n n n n n n n k n n Y nk n , 则由切比雪夫不等式可得,对任意的ε > 0,222)1(3241)Var(1}|{|1σεεεµ++−=−≥<−≥n n n Y Y P n n , 因1)1(3241lim 22=⎥⎦⎤⎢⎣⎡++−+∞→σεn n n n ,由夹逼准则可得1}|{|lim =<−+∞→εµn n Y P , 故µP n k kn X k n n Y →⋅+=∑=1)1(2. 18.设随机变量序列{X n }独立同分布,数学期望、方差均存在,且E (X n ) = 0,Var (X n ) = σ 2.试证:E (X n ) = 0,Var (X n ) = σ 2.试证:2121σP n k k X n →∑=. 注:此题与第19题应放在习题4.3中,需用到4.3节介绍的辛钦大数定律.证:因随机变量序列}{2n X 独立同分布,且222)]([)Var()(σ=+=n n n X E X X E 存在,故}{2nX 满足辛钦大数定律条件,}{2nX 服从大数定律,即2121σP n k k X n →∑=.19.设随机变量序列{X n }独立同分布,且Var (X n ) = σ 2存在,令∑==n i i X n X 11,∑=−=n i i n X X n S 122)(1.试证:22σPnS →.证:2122112122122121)2(1)(1X X n X n X X X n X X X X n X X n S n i i ni i n i i n i i i n i i n−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+−=+−=−=∑∑∑∑∑=====,设E(X n ) = µ,{X n }满足辛钦大数定律条件,{X n }服从大数定律,即µP nk k X n X →=∑=11,则根据本节第2题第(2)小问的结论知,22µPX →,因随机变量序列}{2n X 独立同分布,且2222)]([)Var()(µσ+=+=n n n X E X X E 存在,则}{2nX 满足辛钦大数定律条件,}{2nX 服从大数定律,即22121µσ+→∑=P n k k X n ,故根据本节第2题第(1)小问的结论知,22222122)(1σµµσ=−+→−=∑=P n i i nX X n S .20.将n 个编号为1至n 的球放入n 个编号为1至n 的盒子中,每个盒子只能放一个球,记⎩⎨⎧=.,0;,1反之的盒子的球放入编号为编号为i i X i 且∑==ni i n X S 1,试证明:0)(Pn n n S E S →−. 证:因n X P i 1}1{==,nX P i 11}0{−==,且i ≠ j 时,)1(1}1{−==n n X X P j i ,)1(11}0{−−==n n X X P j i , 则n X E i 1)(=,⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=n n X i 111)Var(, 且i ≠ j 时,)1(1)(−=n n X X E j i ,)1(11)1(1)()()(),Cov(22−=−−=−=n n n n n X E X E X X E X X j i j i j i , 有1)()(1==∑=ni i n X E S E ,1)1(1)1(11),Cov(2)Var()Var(211=−⋅−+−=+=∑∑≤<≤=n n n n n X X X S nj i j i ni i n , 可得0)]()([1)(=−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−n n n n S E S E n n S E S E ,221)Var(1)(Var n S n n S E S n n n ==⎥⎦⎤⎢⎣⎡−, 由切比雪夫不等式,可得对任意的ε > 0,2221)(Var 1)()(εεεn n S E S n S E S E n S E S P n n n n n n =⎥⎦⎤⎢⎣⎡−≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−, 则01lim )()(lim 022=≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−≤+∞→+∞→εεn n S E S E n S E S P n n n n n n , 故0)(Pn n nS E S →−.习题4.21. 设离散随机变量X 的分布列如下,试求X 的特征函数.1.02.03.04.03210PX解:特征函数ϕ (t ) = e it ⋅ 0 × 0.4 + e it ⋅ 1 × 0.3 + e it ⋅ 2 × 0.2 + e it ⋅ 3 × 0.1 = 0.4 + 0.3 e it + 0.2 e 2it + 0.1 e 3it .2. 设离散随机变量X 服从几何分布P {X = k } = (1 − p ) k − 1 p , k = 1, 2, … .试求X 的特征函数.并以此求E (X ) 和Var (X ). 解:特征函数ititk k ititk k itk p p p p p p t e)1(1e )]1([ee)1(e )(1111−−=−=−⋅=∑∑+∞=−+∞=−ϕ; 因22]e )1(1[e ]e )1(1[]e )1([e ]e )1(1[e )(it it it it it it it p ip p i p p p i p t −−=−−⋅−−⋅−−−⋅⋅=′ϕ,有)()0(2X iE pip ip ===′ϕ,故pX E 1)(=; 因332]e )1(1[]e )1(1[e ]e )1([]e )1(1[e 2]e )1(1[e )(it it it itit itit itp p p i p p ip p i ip t −−−+−=⋅−−⋅−−−−−⋅⋅=′′−−ϕ, 有)(2)2()0(2223X E i pp p p p =−−=−−=′′ϕ,可得222)(p p X E −=, 故222112)Var(p pp p p X −=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=. 3. 设离散随机变量X 服从巴斯卡分布rk r p p r k k X P −−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−==)1(11}{,k = r , r + 1, …试求X 的特征函数.解:特征函数∑∑+∞=−−+∞=−−+−−−=−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−⋅=r k r k it r k itr r r k r k r itkp r k k r p p p r k t )(e)1)(1()1()!1(e )1(11e )(L ϕ ∑∑+∞=−=−−−+∞=−=−−=+−−−=r k p x r k r r it rk p x r k r it ititdx x d r p x r k k r p e )1(111e )1()()!1()e ()1()1()!1()e (L itit it p x r r it p x r r r it p x k k r r r it x r r p x dx d r p x dx d r p e )1(e )1(11e )1(1111)1()!1()!1()e (11)!1()e ()!1()e (−=−=−−−=+∞=−−−−−⋅−=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⋅−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅−=∑rit itr it r it p p p p ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−=−−=e )1(1e ]e )1(1[)e (. 4. 求下列分布函数的特征函数,并由特征函数求其数学期望和方差.(1))0(,e 2)(||1>=∫∞−−a dt a x F x t a ; (2))0(,1π)(222>+=∫∞−a dt at a x F x . 解:(1)因密度函数||11e 2)()(x a ax F x p −=′=,故⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡−++=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=⋅=+∞−∞−+∞+−∞−+∞+∞−−∫∫∫0)(0)(0)(0)(||1e e 2e e 2ee 2)(ait a it a dx dx a dx a t x a it x a it x a it x a it x a itx ϕ 222112at a a it a it a +=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−+=; 因222222221)(22)()(a t ta t a t a t +−=⋅+−=′ϕ,有)(0)0(1X iE ==′ϕ, 故E (X ) = 0;因32242242222222221)(26)(2)(22)(2)(a t a t a a t t a t t a a t a t +−=+⋅+⋅−+⋅−=′′ϕ, 有)(22)0(222641X E i a a a =−=−=′′ϕ,可得222)(a X E =, 故222202)Var(aa X =−=;(2)因密度函数22221π)()(ax a x F x p +⋅=′=, 则∫+∞∞−+⋅=dx a x a t itx 2221e π)(ϕ, 由第(1)小题的结论知∫∞+∞−=+=dx x p a t a t itx )(e )(12221ϕ,根据逆转公式,可得∫∫∞+∞−−∞+∞−−−+⋅===dt at a dt t a x p itx itx x a 2221||1e π21)(e π21e 2)(ϕ, 可得||||222e πe 2π21e y a y a itya a a dt a t −−−+∞∞−=⋅=+⋅∫, 故||||222e e ππ1e π)(t a t a itx a a dx ax a t −−+∞∞−=⋅=+⋅=∫ϕ; 因⎩⎨⎧>−<=′−,0,e ,0,e )(2t a t a t atat ϕ 有a a −=+′≠=−′)00()00(22ϕϕ,即)0(2ϕ′不存在, 故E (X ) 不存在,Var (X ) 也不存在.5. 设X ~ N (µ, σ 2),试用特征函数的方法求X 的3阶及4阶中心矩. 解:因X ~ N (µ, σ 2),有X 的特征函数是222e)(t t i t σµϕ−=,则)(e)(2222t i t t t i σµϕσµ−⋅=′−,)(e)(e )(222222222σσµϕσµσµ−⋅+−⋅=′′−−t t i t t i t i t ,因)()(3e)(e)(2223222222σσµσµϕσµσµ−⋅−⋅+−⋅=′′′−−t i t i t t t i t t i ,有ϕ″′(0) = e 0 ⋅ (i µ )3 + e 0 ⋅ 3i µ ⋅ (−σ 2) = − i µ 3 − 3i µσ 2 = i 3E (X 3) = − i E (X 3), 故E (X 3) = µ 3 + 3µσ 2; 又因2222222422)4()(3e)()(6e)(e)(222222σσσµσµϕσµσµσµ−⋅+−⋅−⋅+−⋅=−−−t t i t t i t t i t i t i t ,有ϕ (4)(0) = e 0 ⋅ (i µ )4 + e 0 ⋅ 6(i µ)2 ⋅ (−σ 2) + e 0 ⋅ 3σ 4 = µ 4 + 6µ 2σ 2 + 3σ 4 = i 4E (X 4) = E (X 4), 故E (X 4) = µ 4 + 6µ 2σ 2 + 3σ 4.6. 试用特征函数的方法证明二项分布的可加性:若X ~ b (n , p ),Y ~ b (m , p ),且X 与Y 独立,则X + Y ~ b (n + m , p ).证:因X ~ b (n , p ),Y ~ b (m , p ),且X 与Y 独立,有X 与Y 的特征函数分别为ϕ X (t ) = ( p e it + 1 − p ) n ,ϕ Y (t ) = ( p e it + 1 − p ) m , 则X + Y 的特征函数为ϕ X + Y (t ) = ϕ X (t ) ⋅ϕ Y (t ) = ( p e it + 1 − p ) n + m ,这是二项分布b (n + m , p )的特征函数, 故根据特征函数的唯一性定理知X + Y ~ b (n + m , p ).7. 试用特征函数的方法证明泊松分布的可加性:若X ~ P (λ1),Y ~ P (λ2),且X 与Y 独立,则X + Y ~ P (λ1 + λ2).证:因X ~ P (λ1),Y ~ P (λ2),且X 与Y 独立,有X 与Y 的特征函数分别为)1(e1e )(−=itt X λϕ,)1(e2e )(−=itt Y λϕ,则X + Y 的特征函数为)1)(e(21e )()()(−++==itt t t Y X Y X λλϕϕϕ,这是泊松分布P (λ1 + λ2)的特征函数,故根据特征函数的唯一性定理知X + Y ~ P (λ1 + λ2).8. 试用特征函数的方法证明伽马分布的可加性:若X ~ Ga (α1, λ),Y ~ Ga (α2, λ),且X 与Y 独立,则X + Y ~ Ga (α1 + α2 , λ).证:因X ~ Ga (α1, λ),Y ~ Ga (α2, λ),且X 与Y 独立,有X 与Y 的特征函数分别为11)(αλϕ−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=it t X ,21)(αλϕ−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=it t Y ,则X + Y 的特征函数为)(211)()()(ααλϕϕϕ+−+⎟⎠⎞⎜⎝⎛−==it t t t Y X Y X ,这是伽马分布Ga (α1 + α2 , λ)的特征函数,故根据特征函数的唯一性定理知X + Y ~ Ga (α1 + α2 , λ).9. 试用特征函数的方法证明χ 2分布的可加性:若X ~ χ 2 (n ),Y ~ χ 2 (m ),且X 与Y 独立,则X + Y ~ χ 2 (n + m ).证:因X ~ χ 2 (n ),Y ~ χ 2 (m ),且X 与Y 独立,有X 与Y 的特征函数分别为2)21()(n X it t −−=ϕ,2)21()(m Y it t −−=ϕ,则X + Y 的特征函数为2)21()()()(m n Y X Y X it t t t +−+−==ϕϕϕ,这是χ 2分布χ 2 (n + m )的特征函数,故根据特征函数的唯一性定理知X + Y ~ χ 2 (n + m ).10.设X i 独立同分布,且X i ~ Exp(λ),i = 1, 2, …, n .试用特征函数的方法证明:),(~1λn Ga X Y ni i n ∑==.证:因X i ~ Exp (λ),i = 1, 2, …, n ,且X i 相互独立,有X i 的特征函数为11)(−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=−=λλλϕit it t i X ,则∑==ni i n X Y 1的特征函数为nni X Y it t t i n −=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−==∏λϕϕ1)()(1,这是伽马分布Ga (n , λ)的特征函数,故根据特征函数的唯一性定理知Y n ~ Ga (n , λ).11.设连续随机变量X 的密度函数如下:+∞<<∞−−+⋅=x x x p ,)(π1)(22µλλ, 其中参数λ > 0, −∞ < µ < +∞,常记为X ~ Ch (λ, µ ).(1)试证X 的特征函数为exp{i µ t − λ | t |},且利用此结果证明柯西分布的可加性; (2)当µ = 0, λ = 1时,记Y = X ,试证ϕ X + Y (t ) = ϕ X (t ) ⋅ϕ Y (t ),但是X 与Y 不独立;(3)若X 1, X 2, …, X n 相互独立,且服从同一柯西分布,试证:)(121n X X X n+++L 与X 1同分布. 证:(1)根据第4题第(2)小题的结论知:若X *的密度函数为22π1)(*xx p +⋅=λλ,即X * ~ Ch (λ, 0), 则X *的特征函数为ϕ * (t ) = e −λ | t |,且X = X * + µ 的密度函数为22)(π1)(µλλ−+⋅=x x p , 故X 的特征函数为ϕ X (t ) = e i µ t ϕ * (t ) = e i µ t ⋅ e −λ | t | = e i µ t −λ | t |; 若X 1 ~ Ch (λ1, µ1),X 2 ~ Ch (λ2, µ2),且相互独立,有X 1与X 2的特征函数分别为||111e )(t t i X t λµϕ−=,||222e )(t t i X t λµϕ−=, 则X 1 + X 2的特征函数为||)()(21212121e )()()(t t i X X X X t t t λλµµϕϕϕ+−++==,这是柯西分布Ch (λ1 + λ2, µ1 + µ2)的特征函数,故根据特征函数的唯一性定理知X 1 + X 2 ~ Ch (λ1 + λ2, µ1 + µ2); (2)当µ = 0, λ = 1时,X ~ Ch (1, 0),有X 的特征函数为ϕ X (t ) = e −| t |,又因Y = X ,有Y 的特征函数为ϕ Y (t ) = e −| t |,且X + Y = 2X ,故X + Y 的特征函数为ϕ X + Y (t ) = ϕ 2X (t ) = ϕ X (2t ) = e −| 2t | = e −| t | ⋅ e −| t | =ϕ X (t ) ⋅ϕ Y (t ); 但Y = X ,显然有X 与Y 不独立;(3)因X i ~ Ch (λ, µ ),i = 1, 2, …, n ,且X i 相互独立,有X i 的特征函数为||e )(t t i X t i λµϕ−=, 则)(121n n X X X nY +++=L 的特征函数为 )(e e )()(1||111t n t t t X t t i n t n ti n ni X ni X nY i in ϕϕϕϕλµλµ===⎟⎠⎞⎜⎝⎛==−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅−⋅==∏∏,故根据特征函数的唯一性定理知)(121n X X X n+++L 与X 1同分布. 12.设连续随机变量X 的密度函数为p (x ),试证:p (x ) 关于原点对称的充要条件是它的特征函数是实的偶函数.证:方法一:根据随机变量X 与−X 的关系充分性:设X 的特征函数ϕ X (t )是实的偶函数,有ϕ X (t ) = ϕ X (−t ),则−X 的特征函数ϕ −X (t ) = ϕ X (−t ) = ϕ X (t ),根据特征函数的唯一性定理知−X 与X 同分布,因X 的密度函数为p (x ),有−X 的密度函数为p (−x ),故由−X 与X 同分布可知p (−x ) = p (x ),即p (x ) 关于原点对称; 必要性:设X 的密度函数p (x ) 关于原点对称,有p (−x ) = p (x ), 因−X 的密度函数为p (−x ),即−X 与X 同分布,则−X 的特征函数ϕ −X (t ) = ϕ X (−t ) = ϕ X (t ),且)(][e ][e ][e )()()(t E E E t t X itX itX X it X X ϕϕϕ=====−−−, 故X 的特征函数ϕ X (t )是实的偶函数. 方法二:根据密度函数与特征函数的关系充分性:设连续随机变量X 的特征函数ϕ X (t )是实的偶函数,有ϕ X (t ) = ϕ X (−t ),因∫+∞∞−−=dt t x p itx )(e π21)(ϕ,有∫∫+∞∞−+∞∞−−−==−dt t dt t x p itxx it )(e π21)(e π21)()(ϕϕ, 令t = −u ,有dt = −du ,且当t → −∞时,u → +∞;当t → +∞时,u → −∞,则)()(e π21)(e π21))((e π21)()(x p du u du u du u x p iuxiux x u i ==−=−−=−∫∫∫+∞∞−−+∞∞−−−∞∞+−ϕϕϕ, 故p (x ) 关于原点对称;必要性:设X 的密度函数p (x ) 关于原点对称,有p (−x ) = p (x ),因∫+∞∞−−==dx x p E t itxitX)(e )(e)(ϕ,有∫∫+∞∞−−+∞∞−−==−dx x p dx x p t itx xt i )(e )(e)()(ϕ,令x = −y ,有dx = −dy ,且当x → −∞时,y → +∞;当x → +∞时,y → −∞, 则)()(e )(e ))((e )()(t dy y p dy y p dy y p t X ity ity y it X ϕϕ==−=−−=−∫∫∫+∞∞−+∞∞−−∞∞+−−,且)(][e ][e ][e )()()(t E E E t t X itX itX X t i X X ϕϕϕ====−=−−, 故X 的特征函数ϕ X (t )是实的偶函数.13.设X 1, X 2, …, X n 独立同分布,且都服从N(µ , σ 2)分布,试求∑==ni i X n X 11的分布.证:因X i ~ N (µ , σ 2),i = 1, 2, …, n ,且X i 相互独立,有X i 的特征函数为222e)(t t i X t i σµϕ−=,则∑==n i i X n X 11的特征函数为nt t i n t n t i n ni X n i X n X n t t t i i 2211112222ee)()(σµσµϕϕϕ−⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⋅====⎟⎠⎞⎜⎝⎛==∏∏,这是正态分布⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛n N 2,σµ的特征函数,故根据特征函数的唯一性定理知⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=∑=n N X n X ni i 21,~1σµ. 14.利用特征函数方法证明如下的泊松定理:设有一列二项分布{b (k , n , p n )},若λ=→∞n n np lim ,则L ,2,1,0,e !),,(lim ==−∞→k k p n k b kn n λλ.证:二项分布b (n , p n )的特征函数为ϕ n (t ) = ( p n e it + 1 − p n ) n = [1 + p n (e it − 1)] n ,且n → ∞时,p n → 0,因)1(e)1(e )1(e 1e )]1(e 1[lim )]1(e 1[lim )(lim −−⋅−→→∞→∞=−+=−+=itit n it n n np p itn p n it n n n n p p t λϕ,。

《概率论与数理统计》科学出版社课后习题答案

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第二章 随机变量2.1 X 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 P 1/361/181/121/95/361/65/361/91/121/181/362.2解:根据1)(0==∑∞=k k XP ,得10=∑∞=-k kae,即1111=---eae 。

故 1-=e a2.3解:用X 表示甲在两次投篮中所投中的次数,X~B(2,0.7) 用Y 表示乙在两次投篮中所投中的次数, Y~B(2,0.4) (1) 两人投中的次数相同P{X=Y}= P{X=0,Y=0}+ P{X=1,Y=1} +P{X=2,Y=2}=1122020*********2222220.70.30.40.60.70.30.40.60.70.30.40.60.3124C C C C C C ⨯+⨯+⨯=(2)甲比乙投中的次数多P{X >Y}= P{X=1,Y=0}+ P{X=2,Y=0} +P{X=2,Y=1}=12211102200220112222220.70.30.40.60.70.30.40.60.70.30.40.60.5628C C C C C C ⨯+⨯+⨯=2.4解:(1)P{1≤X ≤3}= P{X=1}+ P{X=2}+ P{X=3}=12321515155++= (2) P {0.5<X<2.5}=P{X=1}+ P{X=2}=12115155+=22.5解:(1)P{X=2,4,6,…}=246211112222k +++=11[1()]1441314k k lim→∞-=- (2)P{X ≥3}=1―P{X <3}=1―P{X=1}- P{X=2}=1111244--= 2.6解:设i A 表示第i 次取出的是次品,X 的所有可能取值为0,1,212341213124123{0}{}()(|)(|)(|)P X P A A A A P A P A A P A A A P A A A A ====18171615122019181719⨯⨯⨯= 1123412342341234{1}{}{}{}{}2181716182171618182161817162322019181720191817201918172019181795P X P A A A A P A A A A P A A A A P A A A A ==+++=⨯⨯⨯+⨯⨯⨯+⨯⨯⨯+⨯⨯⨯=12323{2}1{0}{1}1199595P X P X P X ==-=-==--=2.7解:(1)设X 表示4次独立试验中A 发生的次数,则X~B(4,0.4)34314044(3)(3)(4)0.40.60.40.60.1792P X P X P X C C ≥==+==+=(2)设Y 表示5次独立试验中A 发生的次数,则Y~B(5,0.4)345324150555(3)(3)(4)(5)0.40.60.40.60.40.60.31744P X P X P X P X C C C ≥==+=+==++=2.8 (1)X ~P(λ)=P(0.5×3)= P(1.5)0 1.51.5{0}0!P X e -=== 1.5e -(2)X ~P(λ)=P(0.5×4)= P(2)(概率课后习题答案详解)董永俊(概率课后习题答案详解)30122222{2}1{0}{1}1130!1!P X P X P X e e e ---≥=-=-==--=-2.9解:设应配备m 名设备维修人员。

概率论与数理统计及其应用第二版课后答案

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第1章 随机变量及其概率1,写出下列试验的样本空间:(1) 连续投掷一颗骰子直至6个结果中有一个结果出现两次,记录投掷的次数。

(2) 连续投掷一颗骰子直至6个结果中有一个结果接连出现两次,记录投掷的次数。

(3) 连续投掷一枚硬币直至正面出现,观察正反面出现的情况。

(4) 抛一枚硬币,若出现H 则再抛一次;若出现T ,则再抛一颗骰子,观察出现的各种结果。

解:(1)}7,6,5,4,3,2{=S ;(2)},4,3,2{ =S ;(3)},,,,{ TTTH TTH TH H S =;(4)}6,5,4,3,2,1,,{T T T T T T HT HH S =。

2,设B A ,是两个事件,已知,125.0)(,5.0)(,25.0)(===AB P B P A P ,求)])([(),(),(),(______AB B A P AB P B A P B A P ⋃⋃。

解:625.0)()()()(=-+=⋃AB P B P A P B A P ,375.0)()(])[()(=-=-=AB P B P B A S P B A P ,875.0)(1)(___--=AB P AB P ,5.0)(625.0)])([()()])([()])([(___=-=⋃-⋃=-⋃=⋃AB P AB B A P B A P AB S B A P AB B A P3,在100,101,…,999这900个3位数中,任取一个3位数,求不包含数字1个概率。

解:在100,101,…,999这900个3位数中不包含数字1的3位数的个数为648998=⨯⨯,所以所求得概率为72.0900648=4,在仅由数字0,1,2,3,4,5组成且每个数字之多出现一次的全体三位数中,任取一个三位数。

(1)求该数是奇数的概率;(2)求该数大于330的概率。

解:仅由数字0,1,2,3,4,5组成且每个数字之多出现一次的全体三位数的个数有100455=⨯⨯个。

概率论与数理统计第二版课后答案

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第1章 随机变量及其概率1,写出下列试验的样本空间:(1) 连续投掷一颗骰子直至6个结果中有一个结果出现两次,记录投掷的次数。

(2) 连续投掷一颗骰子直至6个结果中有一个结果接连出现两次,记录投掷的次数。

(3) 连续投掷一枚硬币直至正面出现,观察正反面出现的情况。

(4) 抛一枚硬币,若出现H 则再抛一次;若出现T ,则再抛一颗骰子,观察出现的各种结果。

解:(1)}7,6,5,4,3,2{=S ;(2)},4,3,2{ =S ;(3)},,,,{ TTTH TTH TH H S =;(4)}6,5,4,3,2,1,,{T T T T T T HT HH S =。

2,设B A ,是两个事件,已知,125.0)(,5.0)(,25.0)(===AB P B P A P ,求)])([(),(),(),(______AB B A P AB P B A P B A P ⋃⋃。

解:625.0)()()()(=-+=⋃AB P B P A P B A P ,375.0)()(])[()(=-=-=AB P B P B A S P B A P ,875.0)(1)(___--=AB P AB P ,5.0)(625.0)])([()()])([()])([(___=-=⋃-⋃=-⋃=⋃AB P AB B A P B A P AB S B A P AB B A P3,在100,101,…,999这900个3位数中,任取一个3位数,求不包含数字1个概率。

解:在100,101,…,999这900个3位数中不包含数字1的3位数的个数为648998=⨯⨯,所以所求得概率为72.0900648=4,在仅由数字0,1,2,3,4,5组成且每个数字之多出现一次的全体三位数中,任取一个三位数。

(1)求该数是奇数的概率;(2)求该数大于330的概率。

解:仅由数字0,1,2,3,4,5组成且每个数字之多出现一次的全体三位数的个数有100455=⨯⨯个。

概率论与数理统计第二版_课后答案_科学出版社_参考答案_最新

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答案仅供参考习题2参考答案2.1 X 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 P 1/36 1/18 1/12 1/9 5/36 1/6 5/36 1/9 1/12 1/18 1/36 2.2解根据10kkXP得10kkae即1111eae。

故1ea 2.3解用X 表示甲在两次投篮中所投中的次数XB20.7 用Y表示乙在两次投篮中所投中的次数YB20.4 1 两人投中的次数相同PXY PX0Y0 PX1Y1 PX2Y2 0011220202111120202222220.70.30.40.60.70.30.40.60.70.30.40.60.3124CCCCCC2甲比乙投中的次数多PXgtY PX1Y0 PX2Y0 PX2Y1 1020211102200220112222220.70.30.40.60.70.30.40.60.70.30.40.60.5628CCCCCC2.4解:1P1≤X≤3 PX1 PX2 PX312321515155 2 P0.5ltXlt2.5PX1 PX212115155 2.5解1PX246…246211112222k1111441314kklim 答案仅供参考2PX≥31―PXlt31―PX1- PX21111244 2.6解设iA表示第i次取出的是次品X的所有可能取值为012 123412131241230PXPAAAAPAPAAPAAAPAAAA18171615122019181719 112341234234123412181716182171618182161817162322019181720191817201918172 019181795PXPAAAAPAAAAPAAAAPAAAA 1232321011199595PXPXPX 2.7解1设X表示4次独立试验中A发生的次数则XB40.4343140443340.40.60.40.60.1792PXPXPXCC 2设Y表示5次独立试验中A发生的次数则YB50.4 34532415055533450.40.60.40.60.40.60.31744PXPXPXPXCCC 2.81XPλP0.5×3 P1.5 01.51.500PXe1.5e 2XPλP0.5×4 P2 0122222210111301PXPXPXeee 2.9解设应配备m名设备维修人员。

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习题2参考答案X 23456789101112P1/36 1/18 1/12 1/95/36 1/6 5/36 1/9 1/12 1/18 1/36解:根据1)(0==∑∞=k k X P ,得10=∑∞=-k kae,即1111=---eae 。

故 1-=e a解:用X 表示甲在两次投篮中所投中的次数,X~B(2, 用Y 表示乙在两次投篮中所投中的次数, Y~B(2, (1)两人投中的次数相同P{X=Y}= P{X=0,Y=0}+ P{X=1,Y=1} +P{X=2,Y=2}=1122020*********2222220.70.30.40.60.70.30.40.60.70.30.40.60.3124C C C C C C ⨯+⨯+⨯=(2)甲比乙投中的次数多P{X>Y}= P{X=1,Y=0}+ P{X=2,Y=0} +P{X=2,Y=1}=12211102200220112222220.70.30.40.60.70.30.40.60.70.30.40.60.5628C C C C C C ⨯+⨯+⨯=解:(1)P{1≤X ≤3}= P{X=1}+ P{X=2}+ P{X=3}=12321515155++= (2)P{<X<}=P{X=1}+ P{X=2}=12115155+=解:(1)P{X=2,4,6,…}=246211112222k +++L =11[1()]1441314k k lim →∞-=-(2)P{X ≥3}=1―P{X<3}=1―P{X=1}- P{X=2}=1111244--=解:设i A 表示第i 次取出的是次品,X 的所有可能取值为0,1,212341213124123{0}{}()(|)(|)(|)P X P A A A A P A P A A P A A A P A A A A ====18171615122019181719⨯⨯⨯= 1123412342341234{1}{}{}{}{}2181716182171618182161817162322019181720191817201918172019181795P X P A A A A P A A A A P A A A A P A A A A ==+++=⨯⨯⨯+⨯⨯⨯+⨯⨯⨯+⨯⨯⨯= 12323{2}1{0}{1}1199595P X P X P X ==-=-==--=解:(1)设X 表示4次独立试验中A 发生的次数,则X~B(4,34314044(3)(3)(4)0.40.60.40.60.1792P X P X P X C C ≥==+==+= (2)设Y 表示5次独立试验中A 发生的次数,则Y~B(5,345324150555(3)(3)(4)(5)0.40.60.40.60.40.60.31744P X P X P X P X C C C ≥==+=+==++=(1)X ~P(λ)=P ×3)= P0 1.51.5{0}0!P X e -=== 1.5e - (2)X ~P(λ)=P ×4)= P(2)0122222{2}1{0}{1}1130!1!P X P X P X e e e ---≥=-=-==--=-解:设应配备m 名设备维修人员。

又设发生故障的设备数为X ,则)01.0,180(~B X 。

依题意,设备发生故障能及时维修的概率应不小于,即99.0)(≥≤m X P ,也即01.0)1(≤+≥m X P因为n =180较大,p =较小,所以X 近似服从参数为8.101.0180=⨯=λ的泊松分布。

查泊松分布表,得,当m +1=7时上式成立,得m =6。

故应至少配备6名设备维修人员。

解:一个元件使用1500小时失效的概率为3110001000)15001000(15001000150010002=-==≤≤⎰x dx x X P 设5个元件使用1500小时失效的元件数为Y ,则)31,5(~B Y 。

所求的概率为329.0380)32()31()2(53225==⨯==C Y P解:(1)2ln )2()2(==<F X P101)0()3()30(=-=-=<<F F X P25.1ln 2ln 5.2ln )2()5.2()5.22(=-=-=≤<F F X P(2) ⎩⎨⎧<≤='=-其它01)()(1ex x x F x f解:(1)由1)(=+∞F 及)0()(lim 0F x F x =→,得⎩⎨⎧=+=01b a a ,故a =1,b =-1.(2) ⎪⎩⎪⎨⎧<≥='=-00)()(22x x xex F x f x (3) )4ln ()16ln ()16ln 4ln (F F X P -=<<25.041)1()1(24ln 216ln ==---=--ee(1)假设该地区每天的用电量仅有80万千瓦时,则该地区每天供电量不足的概率为:1122340.80.8{0.81}12(1)(683)0.0272|P X x x dx x x x <≤=-=-+=⎰(2)假设该地区每天的用电量仅有90万千瓦时,则该地区每天供电量不足的概率为:1122340.90.9{0.91}12(1)(683)0.0037|P X x x dx x x x <≤=-=-+=⎰解:要使方程03222=+++K Kx x 有实根则使0)32(4)2(2≥+-=∆K K解得K 的取值范围为],4[]1,[+∞--∞Y ,又随机变量K~U(-2,4)则有实根的概率为31)2(4]34)2(1[=---+---=p解:X~P(λ)= P(1200) (1) 1111001002002002001{100}1200|x P X e dx e e ---≤===-⎰(2)11320020023003001{300}200|x P X e dx e e --∞-∞≥===⎰(3)1113300300200200221001001{100300}200|x P X e dx e e e ----≤≤===-⎰113222{100,100300}{100}{100300}(1)()P X X P X P X e ee ---≤≤≤=≤≤≤=--解:设每人每次打电话的时间为X ,X ~E ,则一个人打电话超过10分钟的概率为5105.0105.05.0)10(-+∞-+∞-=-==>⎰e e dx e X P xx又设282人中打电话超过10分钟的人数为Y ,则),282(~5-e B Y 。

因为n =282较大,p 较小,所以Y 近似服从参数为9.12825≈⨯=-e λ的泊松分布。

所求的概率为)1()0(1)2(=-=-=≥Y P Y P Y P56625.09.219.119.19.19.1=-=--=---e e e解:(1))42.0(1)42.0()12110105()105(Φ-=-Φ=-Φ=≤X P 3372.06628.01=-=(2))12110100()12110120()120100(-Φ--Φ=≤≤X P 5934.017967.021)83.0(2)83.0()83.0(=-⨯=-Φ=-Φ-Φ=解:设车门的最低高度应为a 厘米,X~N(170,62){}1{}0.01170{}()0.996P X a P X a a P X a ≥=-≤≤-≤=Φ≥ 1702.336a -=184a ≈厘米解:X 的可能取值为1,2,3。

因为6.0106)1(3524====C C X P ; 1.01011)3(35====C X P ;所以X 的分布律为X 的分布函数为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<=31329.0216.010)(x x x x x F(1)22{0}{}0.22{}{0}{}0.30.40.73{4}{}0.12P Y P X P Y P X P X P Y P X πππππ=======+==+=====Y0 2π 42π i q(2)3.01.06.01)2(=--==X P{1}{0}{}0.30.40.73{1}{}{}0.20.10.322P Y P X P X P Y P X P X πππ=-==+==+====+==+= Y-1 1 i q(1)当11x -≤<时,(){1}0.3F x P X ==-=当12x ≤<时,(){1}{1}0.3{1}0.8F x P X P X P X ==-+==+=={1}0.80.30.5P X ==-=当2x ≥时,(){1}{1}{2}0.8{2}1F x P X P X P X P X ==-+=+==+=={2}10.80.2P X ==-=X -1 1 2 P(2){1}{1}{1}0.30.50.8P Y P X P X ===-+==+= {2}{2}0.2P Y P X ====Y1 2 i q~(0,1)X N Q∴22()x X f x -=(1)设F Y (y),()Y f y 分别为随机变量Y 的分布函数和概率密度函数,则21221(){}{21}{}2y x Y y F y P Y y P X y P X dx +--∞+=≤=-≤=≤=⎰对()Y F y 求关于y的导数,得221()(1)2821()()2y y Y y f y ++--+'== (,)y ∈-∞∞(2)设F Y (y),()Y f y 分别为随机变量Y 的分布函数和概率密度函数,则 当0y ≤时,(){}{}{}0X Y F y P Y y P e y P -=≤=≤=∅= 当0y >时,有22ln (){}{}{ln }{ln }x X Y F y P Y y P e y P X y P X y dx ∞---=≤=≤=-≤=≥-=⎰对()Y F y 求关于y 的导数,得22(ln )(ln )22(ln )()0y y Y y f y ---⎧'-=⎪=⎨⎪⎩ y>0y 0≤(3)设F Y (y),()Y f y 分别为随机变量Y 的分布函数和概率密度函数,则 当y 0≤时,2(){}{}{}0Y F y P Y y P X y P =≤=≤=∅=当y>0时,222(){}{}{x Y F y P Y y P X y P X dx -=≤=≤=≤≤=对()YF y求关于y的导数,得2(ln)2()yYf y-⎧''==⎩y>0y0≤∵π:X U(0,)∴1()Xf xπ⎧⎪=⎨⎪⎩0xπ<<其它(1)2ln yπ<<∞当时2(){}{2ln}{ln}{}0YF y P Y y P X y P X y P=≤=≤=≤=∅=2lnyπ-∞<≤当时2221 (){}{2ln}{ln}{}{yeyYF y P Y y P X y P X y P X e P X dxπ=≤=≤=≤=≤=≤=⎰对()YF y求关于y的导数,得到2211()()2y yYe ef yππ⎧'=⎪=⎨⎪⎩2ln2lnyyππ-∞<≤<<∞(2)≥≤当y1或 y-1时,(){}{cos}{}0YF y P Y y P X y P=≤=≤=∅=11y-<<当时,arccos1(){}{cos}{arccos}Y yF y P Y y P X y P X y dxππ=≤=≤=≥=⎰对()YF y求关于y的导数,得到1(arccos)()Yyf yπ⎧'-=⎪=⎨⎪⎩11y-<<其它(3)≥≤当y 1或 y 0时(){}{sin }{}0Y F y P Y y P X y P =≤=≤=∅=01y <<当时,arcsin 0arcsin (){}{sin }{0arcsin }{arcsin }11Y yyF y P Y y P X y P X y P y X dx dxππππππ-=≤=≤=≤≤+-≤≤=+⎰⎰对()Y F y 求关于y 的导数,得到11arcsin (arcsin )()0Y y y f y πππ⎧''--=⎪=⎨⎪⎩01y <<其它习题3参考答案P{1<X ≤2,3<Y ≤5}=F(2,5)+F(1,3)--F(1,5)—F(2,3)= 3128(1)a=9(2)512(3)111120000111{(,)}(6)[(6)]992|yyP X Y D dy x y dx y x x dy --∈=--=--⎰⎰⎰1123200111111188(65)(35)9229629327|y y dy y y y =-+=-+=⨯=⎰ 解:(1)(2)222000(,)22(|)(|)(1)(1)yxyxu v vu v y u xy x F x y edudv e dv e du e e e e -+------===--=--⎰⎰⎰⎰(2)(2)2200223230000()222(|)2212(1)(22)(|)|1333xx x y x v x y xx x x x x x P Y X e dxdy e dx e dy e e dxe e dx e e dx e e ∞∞∞-+----∞∞-----∞-∞≤===-=-=-=-+=-=⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰ 解:222222222222001()(1)(1)a x y a rP x y a d dr x y r πθππ+≤+≤==+++⎰⎰⎰⎰ 22222222011111(1)21(1)2(1)11|aa a d d r r r a a πθπππ=+=-⨯⨯=-=++++⎰⎰参见课本后面P227的答案3111200033()(,)2232|X y x f x f x y dy xy dy x ====⎰⎰22222220331()(,)3222|y f y f x y dx xy dx y x y ====⎰⎰,()20,X x f x ⎧⎪=⎨⎪⎩ 02x ≤≤其它23()0Y y f y ⎧=⎨⎩01y ≤≤其它解:X 的边缘概率密度函数()X f x 为: ①当10x x ><或时,(,)0f x y =,()0X f x =1122220111() 4.8(2) 4.8[2] 4.8[12]2221001() 4.8(2) 2.4(2) 2.4(2)||Y y y xxX f y y x dx y x x y y y y y y f x y x dy y x x x =-=-=-+><≤≤=-=-=-⎰⎰或②当01x ≤≤时,220() 4.8(2) 2.4(2) 2.4(2)|xxX f x y x dy y x x x =-=-=-⎰Y 的边缘概率密度函数()Y f y 为:① 当10y y ><或时,(,)0f x y =,()0Y f y = ② 当01y ≤≤时,1122111() 4.8(2) 4.8[2] 4.8[12]222|Y y y f y y x dx y x x y y y =-=-=-+⎰ 22.4(34)y y y =-+(1)参见课本后面P227的答案(2)26()0xx X dy f x ⎧⎪=⎨⎪⎩⎰ 01x ≤≤其它6=0x x ⎧⎨⎩(1-) 01x ≤≤其它()0y Y dx f y ⎧⎪=⎨⎪⎩ 01y ≤≤其它6=0y ⎧⎪⎨⎪⎩) 01y ≤≤其它参见课本后面P228的答案 参见课本后面P228的答案 (1)220()()30X xyx dy f x ⎧+⎪=⎨⎪⎩⎰ 01x ≤≤其它22230x x⎧+⎪=⎨⎪⎩01x ≤≤其它 120()()3Y xy x dx f y ⎧+⎪=⎨⎪⎩⎰ 02y ≤≤其它1=360y ⎧+⎪⎨⎪⎩ 02y ≤≤其它 对于02y ≤≤时,()0Y f y >,所以2|3(,)1(|)()360X Y Y xyx f x y y f x y f y ⎧+⎪⎪==⎨+⎪⎪⎩01x ≤≤其它26+220x xyy ⎧⎪+⎪⎪=⎨⎪⎪⎪⎩01x ≤≤其它 对于01x ≤≤时,()0X f x >所以22|3(,)2(|)2()30Y X X xy x f x y x f y x x f x ⎧+⎪⎪==⎨+⎪⎪⎩ 02y ≤≤其它3620x y x +⎧⎪+⎪⎪=⎨⎪⎪⎪⎩02y ≤≤其它111222|001133111722{|}(|)1222540622Y X y y P Y X f y dy dy dy ⨯+⨯+<=====⨯+⎰⎰⎰由表格可知 P{X=1;Y=2}=≠P{X=1}P{Y=2}= 故}{}P{};P{y Y x X y Y x X iiiiP ====≠所以X 与Y 不独立由独立的条件}{}P{};P{y Y x X y Y x X iiiiP =====则}2{}2P{X }2;2P{X =====Y P Y}3{}2P{X }3;2P{X =====Y P Y1}P{X ==∑i可以列出方程a ab a =+++)91)(31(b b a b =+++)31)(181( 13131=+++b a 0,0≥≥b a解得91,92==b a 解(1)在中()20X xf x ⎧⎪=⎨⎪⎩ 02x ≤≤其它23()0Y y f y ⎧=⎨⎩01y ≤≤其它当02x ≤≤, 01y ≤≤时,()()X Y f x f y 23(,)2xy f x y == 当2x >或0x <时,当1y >或0y <时,()()X Y f x f y 0(,)f x y == 所以, X 与Y 之间相互独立。

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