概率论第三章第四章习题及答案
概率论~第三章习题参考答案与提示

第三章 习题参考答案与提示
第三章 随机变量的数字特征习题参考答案与提示
22.已知 X 、 Y 分别服从正态分布 N (0,32 ) 和 N (1,42 ) ,且 X 与Y 的相关系数 ρ XY = −1/ 2 ,设 Z = X / 3 + Y / 2 ,求:
(1)求数学期望 EZ ,方差 DZ ; (2)Y 与 Z 的相关系数 ρYZ ; 答案与提示:本题要求熟悉数学期望、方差、协方差的性质、计算及有关正态 分布的性质。
X
Y
0
1
0
0.1
0.2
1
0.3
0.4
求:(1) EX , EY , DX , DY ;
(2)( X , Y )的协方差,相关系数,协方差阵,相关阵。
答案与提示: (1) EX = 0.7 , DX = 0.21, EY = 0.6 , DY = 0.24 。
(2) EXY = 0.4 ; Cov ( X ,Y ) = −0.02 , ρXY = 0.089 ;
(1) X 的概率密度;
(2)Y = 1 − 2 X 的概率密度。
答案与提示:考查服从正态分布随机变量的概率密度的一般表达形式、参数的
几何意义及正态分布随机变量的性质。
(1) f (x) = 1 e−(x−1.7)2 /6 (−∞ < x < +∞) 6π
(2) f ( y) = 1 e−( y+2.4)2 / 24 2 6π
概率论整理答案

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)])([(),(),(),(______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 P 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。
(1)4只中恰有2只白球,1只红球,1只黑球。
(2)4只中至少有2只红球。
(3)4只中没有白球。
解: (1)所求概率为338412131425=C C C C ; (2) 所求概率为165674952014124418342824==++C C C C C C ; (3)所求概率为16574953541247==C C 。
6,一公司向M 个销售点分发)(M n n <张提货单,设每张提货单分发给每一销售点是等可能的,每一销售点得到的提货单不限,求其中某一特定的销售点得到)(n k k ≤张提货单的概率。
最新概率论与数理统计第三章习题及答案

概率论与数理统计习题 第三章 多维随机变量及其分布习题3-1 盒子里装有3只黑球、2只红球、2只白球,在其中任取4只球.以X 表示取到黑球的只数,以Y 表示取到红球的只数,求X 和Y 的联合分布律.(X ,Y )的可能取值为(i , j ),i =0,1,2,3, j =0,12,i + j ≥2,联合分布律为 P {X=0, Y=2 }=351472222=C C C P {X=1, Y=1 }=35647221213=C C C C P {X=1, Y=2 }=35647122213=C C C C P {X=2, Y=0 }=353472223=C C C P {X=2, Y=1 }=351247121223=C C C C P {X=2, Y=2 }=353472223=C C C P {X=3, Y=0 }=352471233=C C C P {X=3, Y=1 }=352471233=C C C P {X=3, Y=2 }=0习题3-2 设随机变量),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧<<<<--=其它,0,42,20),6(),(y x y x k y x f(1) 确定常数k ; (2) 求{}3,1<<Y X P (3) 求{}5.1<X P ; (4) 求{}4≤+Y X P . 分析:利用P {(X , Y)∈G}=⎰⎰⎰⎰⋂=oD G Gdy dx y x f dy dx y x f ),(),(再化为累次积分,其中⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧<<<<=42,20),(y x y x D o解:(1)∵⎰⎰⎰⎰+∞∞-+∞∞---==2012)6(),(1dydx y x k dy dx y x f ,∴81=k (2)83)6(81)3,1(321⎰⎰=--=<<dy y x dxY X P (3)3227)6(81),5.1()5.1(425.10=--=∞<≤=≤⎰⎰dy y x dx Y X P X P (4)32)6(81)4(4020=--=≤+⎰⎰-dy y x dxY X P x习题3-3 将一枚硬币掷3次,以X 表示前2次出现H 的次数,以Y 表示3次中出现H 的次数,求Y X ,的联合分布律以及),(Y X 的边缘分布律。
概率论第三章习题及答案

02
题目8
一个盒子里有100个球,其中红球有30个,蓝球有40个,黄球有20个,
绿球有10个。随机抽取一个球并记录其颜色,然后放回盒子中。连续抽
取三次,求三次抽取中抽到红球的次数的期望值。
03
题目9
一个袋子中有5个红球和5个蓝球,从中随机抽取3个球,求抽取到红球
的个数X的分布律。
02 答案部分
基础题目答案
在处理复杂事件时,应先分解 为简单事件,再根据概率的加
法原则进行计算。
注意区分必然事件和不可能事 件,它们在概率论中具有特殊
地位。
知识点回顾与巩固
知识点回顾 概率的基本性质:概率具有非负性、规范性、有限可加性。
事件的独立性及其性质。
知识点回顾与巩固
条件概率的定义及其性质。 贝叶斯公式的应用场景和推导方法。
挑战题目解题思路与技巧
总结词
综合运用知识
详细描述
对于挑战题目,需要综合运用概率论中的知识,如随机变量的分布、随机过程的性质等。 要能够准确理解题目的背景和要求,构建合适的概率模型,并运用适当的数学方法进行求 解。
示例
题目问的是“一个袋子中有3个红球和2个白球,每次从中随机取出1个球并放回,连续取 5次。求取出的5个球中至少有3个红球的概率。”解题时,应先计算取出的5个球中都是 白球的概率,再用1减去这个概率,得出至少有3个红球的概率。
未来学习计划与展望
• 学习随机过程的基本概念和性质,了解常见的随 机过程如泊松过程、马尔可夫链等。
未来学习计划与展望
展望
学习概率论与其他数学分支的交叉知识,如统计学、线 性代数等。
将概率论的知识应用于实际问题和科学研究,加深对理 论知识的理解和掌握。
概率论第三章课后习题答案_课后习题答案

第三章 离散型随机变量率分布。
,试写出命中次数的概标的命中率为目;设已知射手每次射击射击中命中目标的次数指示射手在这三次独立以本空间上定义一个函数验的样本空间;试在样作为试验,试写出此试察这些次射击是否命中三次独立射击,现将观一射手对某目标进行了7.0.1.343.0441.0189.0027.03210027.0)7.01()()0()0(189.0)7.01()7.01(7.03)(3)1()1()1()1(441.0)7.01(7.07.03)(3)2()2()2()2(343.0)7.0()()3()3()(0)(1)()()(2)()()(3)(},,,{)},,(),,,(),,,(),,,(),,,(),,,(),,,(),,,{(3,2,1332183217653214323321187654321821321321321321321321321321⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-======-⨯-⨯⨯===+=+====-⨯⨯⨯===+=+===================Ω==的分布列为所以,,则简记为将,,则代表击中目标的次数,令则次射中”,“第解:设ξξξξξξξξξξξξξξωξωξωξωξωξωξωξωξωξξωωωA A A P P P A A A P P P P P A A A P P P P P A A A P P P A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A i i A i i i。
出的废品数的概率分布前已取个,求在取得合格品之不再放回而再取来使用,若取得废品就个这批零件中任取个废品,安装机器时从个合格品、一批零件中有1139.2118805499101112123)3(132054109112123)2(13227119123)1(129)0(32101919110111111211213110191111211213111191121311219=⨯⨯⨯=⋅⋅⋅===⨯⨯=⋅⋅===⨯=⋅=====C C C C C C C C P C C C C C C P C C C C P C C P ξξξξξξ,,,可能取值为:代表废品数,则解:令.1188054132054132271293210⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛的分布列为所以,ξ废品数的概率分布。
概率论与数理统计第三、四章答案

第三章 习题参考答案1.计算习题二第2题中随机变量的期望值。
解:由习题二第2题计算结果0112{0}={1}=33p p p p ξξ====,得12201333E ξ=⨯+⨯= 一般对0-1分布的随机变量ξ有{1}E p p ξξ===2.用两种方法计算习题二第30题中周长的期望值,一种是利用矩形长与宽的期望计算,另一种是利用周长期望的分布计算。
解:方法一:先按定义计算长的数学期望290.3300.5310.229.9E ξ=⨯+⨯+⨯=和宽的数学期望190.3200.4210.320E η=⨯+⨯+⨯=再利用数学期望的性质计算周长的数学期望(22)229.922099.8E E ζξη=+=⨯+⨯=方法二:利用习题二地30题的计算结果(见下表),按定义计算周长的数学期望960.09980.271000.351020.231040.0698.8E ξ=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=3.对习题二第31题,(1)计算圆半径的期望值;(2)(2)E R π是否等于2ER π?(3)能否用2()ER π来计算远面积的期望值,如果不能用,又该如何计算?其结果是什么?解(1)100.1110.4120.3130.211.6ER =⨯+⨯+⨯+⨯=(2)由数学期望的性质有(2)223.2E R ER πππ==(3)因为22()()E R E R ππ≠,所以不能用2()E R π来计算圆面积的期望值。
利用随机变量函数的期望公式可求得222222()()(100.1110.4120.3130.2)135.4E R E R ππππ==⨯+⨯+⨯+⨯= 或者由习题二第31题计算结果,按求圆面积的数学期望1000.11210.41440.31690.2)135.4E ηπππ=⨯+⨯+⨯+⨯=4. 连续随机变量ξ的概率密度为,01(,0)()0,a kx x k a x ϕ⎧<<>=⎨⎩其它又知0.75E ξ= ,求k 和a 的值 解 由1010()11324a a kx dx kx dx a k E kx x dx a ϕξ+∞-∞===+=⋅==+⎰⎰⎰解得 2,3a k ==5.计算服从拉普拉斯分布的随机变量的期望和方差(参看习题二第16题)。
概率论与数理统计习题及答案9537405

第一章 概率论的基本概念1. 设C B A ,,为三个随机事件,用C B A ,,的运算表示下列事件: (1)、C B A ,,都发生; (2)、B A ,发生, C 不发生;(3)、C B A ,,都不发生;(4)、B A ,中至少有一个发生而C 不发生; (5)、C B A ,,中至少有一个发生; (6)、C B A ,,中至多有一个发生; (7)、C B A ,,中至多有两个发生; (8)、C B A ,,中恰有两个发生。
2. 设C B A ,,为三个随机事件, 已知:3.0)(=A P ,8.0)(=B P ,6.0)(=C P ,2.0)(=AB P ,0)(=AC P ,6.0)(=BC P 。
试求)(B A P ⋃,)(B A P ,)(C B A P ⋃⋃。
3. 将一颗骰子投掷两次, 依次记录所得点数, 试求: (1)、两次点数相同的概率;(2)、两次点数之差的绝对值为1的概率; (3)、两次点数的乘积小于等于12的概率。
4. 设一袋中有编号为1, 2, 3, ⋅ ⋅ ⋅, 9的球共9只, 某人从中任取3只球, 试求:(1)、取到1号球的概率; (2)、最小号码为5的概率;(3)、所取3只球的号码从小到大排序,中间号码恰为5的概率; (4)、2号球或3号球中至少有一只没有取到的概率。
.5. 已知3.0)(=A P ,4.0)(=B P ,2.0)(=AB P ,试求:(1) )|(A B P ; (2))|(B A P ; (3))|(B A B P ⋃; (4))|(B A B A P ⋃⋃。
6. 设有甲、乙、丙三个小朋友, 甲得病的概率是0.05, 在甲得病的条件下乙得病的概率是0.40, 在甲、乙两人均得病的条件下丙得病的条件概率是0.80, 试求甲、乙、丙三人均得病的概率。
7. 设某人按如下原则决定某日的活动: 如该天下雨则以0.2的概率外出购物,以0.8的概率去探访朋友; 如该天不下雨,则以0.9的概率外出购物,以0.1的概率去探访朋友。
《概率论》数学3章课后习题详解

概率论第三章习题参考解答1. 如果ξ服从0-1分布, 又知ξ取1的概率为它取0的概率的两倍, 求ξ的期望值 解:由习题二第2题算出ξ的分布率为ξ0 1 P1/32/3因此有E ξ=0×P (ξ=0)+1×P (ξ=1)=2/3+2η, ξ与η的分布律如下表所示:: 求周长的期望值, 用两种方法计算, 一种是利用矩形长与宽的期望计算, 另一种是利用周长的分布计算.解: 由长和宽的分布率可以算得E ξ=29×P (ξ=29)+30×P (ξ=30)+31×P (ξ=31) =29×0.3+30×0.5+31×0.2=29.9E η=19×P (η=19)+20×P (η=20)+21×P (η=21) =19×0.3+20×0.4+21×0.3=20 由期望的性质可得E ζ=2(E ξ+E η)=2×(29.9+20)=99.8而如果按ζ的分布律计算它的期望值, 也可以得E ζ=96×0.09+98×0.27+100×0.35+102×0.23+104×0.06=99.8 验证了期望的性质.4. 连续型随机变量ξ的概率密度为⎩⎨⎧><<=其它)0,(10)(a k x kx x aϕ又知Eξ=0.75, 求k 和a 的值。
解: 由性质⎰+∞∞-=1)(dx x ϕ得111)(|10110=+=+==++∞∞-⎰⎰a kx a k dx kx dx x a aϕ即k =a +1(1)又知75.022)(|10211=+=+===+++∞∞-⎰⎰a kx a k dx kx dx x x E a a ϕξ得k =0.75a +1.5(2)由(1)与(2)解得0.25a =0.5, 即a =2, k =36. 下表是某公共汽车公司的188辆汽车行驶到发生一次引擎故障的里程数的分布数列.若表中各以组中值为代表. 从188辆汽车中, 任意抽选15辆, 得出下列数字: 90, 50, 150, 110, 90, 90, 110, 90, 50, 110, 90, 70, 50, 70, 150. (1)求这15个数字的平均数; (2) 计算表3-9中的期望并与(1)相比较.解: (1) 15个数的平均数为(90+50+150+110+90+90+110+90+50+110+90+70+50+70+150)/15 = 91.33 (2) 按上表计算期望值为(10×5+30×11+50×16+70×25+90×34+110×46+130×33+150×16+170×2)/188 =96.177. 两种种子各播种300公顷地, 调查其收获量, 如下表所示, 分别求出它们产量的平均值解: 假设种子甲的每公顷产量数为, 种子乙的每公顷产量数为, 则 E ξ=(4500×12+4800×38+5100×40+5400×10)/100=4944 E η=(4500×23+4800×24+5100×30+5400×23)/100=49598. 一个螺丝钉的重量是随机变量, 期望值为10g , 标准差为1g . 100个一盒的同型号螺丝钉重量的期望值和标准差各为多少?(假设各个螺丝钉的重量相互之间独立) 解: 假设这100个螺丝钉的重量分别为ξ1, ξ2,…, ξ100, 因此有E ξi =10, Dξi =102=12=1, (i =1,2,…,100), 设ξ为这100个螺丝钉的总重量,因此∑==1001i i ξξ,则ξ的数学期望和标准差为gD D D kgg E E E i ii i i i i i 1011001)(1000101001001100110011001=⨯==⎪⎭⎫⎝⎛====⨯==⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑∑∑∑====ξξξσξξξξ9. 已知100个产品中有10个次品,求任意取出的5个产品中次品数的期望值.解: 假设ξ为取出5个产品中的次品数, 又假设ξi 为第i 次取出的次品数, 即, 如果第i 次取到的是次品, 则ξi =1否则ξi =0, i =1,2,3,4,5, ξi 服从0-1分布,而且有 P {ξi =0}=90/100, P {ξi =1}=10/100, i =1,2,3,4,5因此, E ξi =10/100=1/10, 因为∑==51i iξξ因此有5.010155151=⨯==⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑∑==i i i i E E E ξξξ10. 一批零件中有9个合格品和3个废品, 在安装机器时, 从这批零件中任取一个, 如果取出的是废品就不再放回去. 求取得第一个合格品之前, 已经取出的废品数的数学期望和方差. 解: 假设在取到第一个合格品之前已取出的废品数为ξ, 则可算出0045.02201101112123}3{041.02209109112123}2{2045.0119123}1{75.0129}0{==⋅⋅====⋅⋅===⋅=====ξξξξP P P P因此有319.009.0409.0)(409.090045.04041.02045.03.030045.02041.02045.0222===-==⨯+⨯+==⨯+⨯+=ξξξξξE E D E E11. 假定每人生日在各个月份的机会是同样的, 求3个人中生日在第一个季度的平均人数. 解: 设三个随机变量ξi ,(i =1,2,3), 如果3个人中的第i 个人在第一季度出生, 则ξi =1, 否则ξi =0, 则ξi 服从0-1分布, 且有 P (ξi =1)=1/4, 因此E ξi =1/4, (i =1,2,3)设ξ为3个人在第一季度出生的人数, 则ξ=ξ1+ξ2+ξ3, 因此Eξ=E (ξ1+ξ2+ξ3)=3Eξi =3/4=0.7512. ξ有分布函数⎩⎨⎧>-=-其它1)(x e x F xλ, 求E ξ及D ξ. 解: 因ξ的概率密度为⎩⎨⎧>='=-其它)()(x e x F x xλλϕ, 因此 ()λλλϕξλλλλλ11)(0=-=+-=-===∞+-∞+-∞+-+∞-+∞-+∞∞-⎰⎰⎰⎰xx xxxe dx e xe e xd dx ex dx x x E()2220222222)(|λξλλϕξλλλλ==+-=-===⎰⎰⎰⎰∞+-∞+-+∞-+∞-+∞∞-E dx xe ex e d x dx ex dx x x E x x x x22222112)(λλλξξξ=-=-=E E D13. ⎪⎩⎪⎨⎧<-=其它1||11)(~2x x x πϕξ, 求E ξ和D ξ.解: 因φ(x )是偶函数, 因此Eξ=0,则D ξ=Eξ2-(Eξ)2=Eξ2 因此有⎰⎰-===+∞∞-1222212)(dx xx dx x x E D πϕξξ令θθθd dx x cos ,sin ==则上式=2112sin 21212cos 2sin 12||20202022=+=+=⎰⎰ππππθπθπθθπθθπd d 即D ξ=1/2=0.516. 如果ξ与η独立, 不求出ξη的分布直接从ξ的分布和η的分布能否计算出D (ξη), 怎样计算?解: 因ξ与η独立, 因此ξ2与η2也独立, 则有[]()()222222)()()(ηξηξξηξηξηE E E E E E D -=-=17. 随机变量η是另一个随机变量ξ的函数, 并且η=e λξ(λ>0), 若E η存在, 求证对于任何实数a 都有λξλξEe ea P a⋅≤≥-}{.证: 分别就离散型和连续型两种情况证. 在ξ为离散型的情况: 假设P (ξ=x i )=p i , 则λξλξλλλξEe e e E p e p ep a P a a i i a x ax i a x ax i i i i i --∞=-≥-≥==≤≤=≥∑∑∑][){)(1)()(在ξ为连续型的情况假设ξ的概率密度为φ(x ), 则λξλξλλλϕϕϕξEe e Ee dx x e dx x edx x a P a a a x aa x a--+∞∞--+∞-+∞==≤≤=≥⎰⎰⎰)()()()()()(}{证毕.18. 证明事件在一次试验中发生次数的方差不超过1/4.证: 设ξ为一次试验中事件A 发生的次数, 当然最多只能发生1次, 最少为0次, 即ξ服从0-1分布, P {ξ=1}=P (A )=p , P {ξ=0}=1-p =q ,则4121412124141)1(222≤⎪⎭⎫ ⎝⎛--=-⋅+-=-=-=p p p p p p p D ξ19. 证明对于任何常数c , 随机变量ξ有 D ξ=E (ξ-c )2-(Eξ-c )2证: 由方差的性质可知D (ξ-c )=Dξ, 而2222)()()]([)()(c E c E c E c E c D ---=---=-ξξξξξ证毕.20. (ξ,η)的联合概率密度φ(x ,y )=e -(x +y )(x ,y >0), 计算它们的协方差cov (ξ,η). 解: 由φ(x ,y )=e -(x +y )(x ,y >0)可知ξ与η相互独立, 因此必有cov (ξ,η)=0.21. 袋中装有标上号码1,2,2的3个球, 从中任取一个并且不再放回, 然后再从袋中任取一球, 以ξ, η分别记为第一,二次取到球上的号码数, 求ξ与η的协方差.,P {ξ=2}=P {η=2}=2/3, P {ξ=1}=P {η=1}=1/3, E ξ=E η=35322311=⨯+⨯38314312312},{)(2121=⨯+⨯+⨯====∑∑==i j j i ijP E ηξξη则913538)(),cov(22-=-=⋅-=ηξξηηξE E E22. (ξ , η)只取下列数组中的值:)0,2()31,1()1,1()0,0(--且相应的概率依次为1/6, 1/3, 1/12, 5/12. 求ξ与η的相关系数ρ, 并判断ξ与η是否独立? 解: ξ与的联合分布表及各边缘分布计算表如下表所示: 因此1212260121=⨯+⨯+⨯-=ξE 1225125412512=⨯+⨯=ξE 144275144251225)(22=-=-=ξξξE E D 3613311121311270=⨯+⨯+⨯=ηE 1083731121912=+⨯=ηE 129627512961691237129616910837)(22=-⨯=-=-=ηηηE E D 36133112131)(-=-⨯-=ξηE则4322211236171336131253613)(),cov(-=⨯⨯-=⋅--=⋅-=ηξξηηξE E E 相关系数804.027522127543236122211296275144275432221),cov(-=-=⨯⨯⨯-=⨯-==ηξηξρD D, 计算ξ与η的相关系数ρ, 并判断ξ与η是否独立? 解: 由上表的数据的对称性可知与η的边缘分布一样, 算出为 P (ξ=-1)=P (η=-1)=3/8 P (ξ=0)=P (η=-0)=2/8P (ξ=1)=P (η=1)=3/8 由对称性可知Eξ=Eη=0831831=⨯+⨯-. 081818181)(=+--=ξηE 因此cov (ξ,η)=E (ξη)-E (ξ)E (η)=0 则ρ=0而P (ξ=0,η=0)=0≠P {ξ=0}P {η=0}=1/16因此ξ与η不独立. 这是一个随机变量间不相关也不独立的例子.24. 两个随机变量ξ与η, 已知Dξ=25, Dη=36, ρξη=0.4, 计算D (ξ+η)与D (ξ-η). 解:374.065236252),cov(2)]()[()]([)(854.065236252),cov(2)]()[()]([)(2222=⨯⨯⨯-+=-+=-+=---==---=-=⨯⨯⨯++=++=++=-+-==+-+=+ξηξηρηξηξηξηξηηξξηξηξηξρηξηξηξηξηηξξηξηξηξD D D D D D E E E E E D D D D D D D E E E E E D《概率论与数理统计》复习资料一、填空题(15分)题型一:概率分布的考察 【相关公式】(P379)【相关例题】 1、设(,)XU a b ,()2E X =,1()3D Z =,则求a ,b 的值。
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9.以X记某医院一天出生的婴儿的个数,以Y记其
中男婴的个数,设X和Y的联合分布律为
e 14 (7.14) m (6.86) nm P{ X n, Y m} , m!(n m)! m 0,1,2,, n; n 0,1,2,.
(1)求边缘分布律 (2)求条件分布律
11.设随机变量(X,Y)的联合概率密度为
cxe y ,0 x y , f ( x, y) 其他. 0,
(1)求常数c (5)求(X,Y)的联合分布函数.
(1)由
f ( x, y)dxdy 1可解得c 1.
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第三章 多维随机变量及其分布
28.设随机变量(X,Y)服从区域
D ( x, y) : y 0, x y 1
2 2
上的均匀分布,定义随机变量U,V如下:
0, X 0, 0, X 3Y , U 1,0 X Y ,V 1, X 3Y . 2, X Y ,
求 (U ,V )的联合概率密度 , 并计算P UV 0 .
e 14 (7.14) m (6.86) nm P{ X n, Y m} , m!(n m)! m 0,1,2,, n; n 0,1,2,.
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第三章 多维随机变量及其分布
当n 0,1,2,时 P{ X n, Y m} P{Y m | X n} P{Y n}
令事件A Y 0, Y 1 X 2 , X 3Y , 则 A的面积 1 P U 2,V 0 , (扇形角度为 ) 2 6 6
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第三章 多维随机变量及其分布
1 1 1 1 P U 2,V 1 1 . 4 6 2 12
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第三章 多维随机变量及其分布
25.设随机变量(X,Y)服从区域
D ( x, y) : 0 x a,0 y a
上的均匀分布,试求:
(2)M max{X , Y }的概率密度 .
(2)解 : 设M的分布函数和概率密度 分别 为F ( z )和f ( z ).
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1 2 y x F ( y, y ) lim F ( x, y ) lim1 ( x 1)e x e x y x y 2 1 2 y 1 y y 1 e . 2
iii)当x y 0时, 1 2 y F ( x, y) F ( y, y) 1 y y 1e . 2
u
y
1 2 y du 1 ( x 1)e x e . 2
x
xe y ,0 x y , f ( x, y) 其他. 0,
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第三章 多维随机变量及其分布
则
xe y ,0 x y , f ( x, y) 其他. 0,
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第三章 多维随机变量及其分布
P U 2,V 0 P X Y , X 3Y P X 3Y 2 2 方法1 1 1 x 2 , y 0, x 2 y 2 1, 3x dxdy f ( x, y ) 0 3 0, 其他. 2 1 3x 2 dx(令x sin t ) 1 x 0 3 方法二
第四章 随机变量的数字特征
因此 E ( X ) p k 1 p
k 1
k 1
1 1 p . 2 1 1 p p
(1)式两边对x求导得
2 n 2 1 2 2 3 x (n 1) nx , x 1, 2 3 1 x
即
0, z 1, F ( z ) ( z 1) 3 , 1 z 2, 1, z 2.
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第三章 多维随机变量及其分布
因此 1 3 , 1 z 2, f ( z ) F ( z ) 其它. 0,
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第三章 多维随机变量及其分布
第三章 多维随机变量及其分布
v)当 1 z 2时,
F ( z) P Y z X
F ( z ) PX 1PY z 1 PX 0PY z PX 1PY z 1
1 1 1 z 1 z 1 dy , 3 3 3 0 3
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第三章 多维随机变量及其分布
(2)当m 0,1,2,时 P{ X n, Y m} P{ X n | Y m} P{Y m}
e 14 (7.14) m (6.86) nm e 7.14 (7.14) m m!(n m)! m! (6.86) nm e 6.86 , n m, m 1, (n m)!
因此 2 z a 2 , 0 z a , f ( z ) F ( z ) 其它. 0,
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第三章 多维随机变量及其分布
26.设随机变量X与Y相互独立,X的分布律为
1 PX i i 1,0,1, 3
Y的概率密度为
1, 0 y 1, fY ( y ) 其他. 0,
P{Y m} P{ X n, Y m}
e
14
nm 14
(7.14) (6.86) m!(n m)!
nm m
nm
e (6.86) e (6.86) m m (7.14) (7.14) m! m! k! n m ( n m)! k 0
1 z 1 z 1 F ( z) PX 1P Y z 1 dy , 3 0 3 iv)当0 z 1时,
iii)当 1 z 0时,
F ( z) PX 1P Y z 1 PX 0P Y z 1 1 z z 1 dy , 返回主目录 3 3 0 3
n 14
n
e 14 (7.14) m (6.86) nm P{ X n, Y m} , m!(n m)! m 0,1,2,, n; n 0,1,2,.
e 14 e n (7.14 6.86) n! n!
14
, n 0,1,2,
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第三章 多维随机变量及其分布
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第三章 多维随机变量及其分布
(3) P{Y m | X 20}
m C20 0.51m 0.4920m , m 0,1,2,,20.
P{Y m | X n}
m Cn 0.51m 0.49n m , m 0,1,2,, n
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第三章 多维随机变量及其分布
z
f ( x, y)dxdy
i)当z 0时, F ( z) 0; ii)当z a时, F ( z) 1; 2 z z 1 z iii)当0 z a时, F ( z ) 0 0 a 2 dxdy a 2 .
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第三章 多维随机变量及其分布
即 z 0, 0, 2 2 F ( z ) z a , 0 z a, 1, z a.
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第三章 多维随机变量及其分布
解:随机变量(X,Y)的联合概率密度为
2 2 2 , y 0, x y 1, f ( x, y ) 其他. 0,
P U 0,V 0 P X 0, X 3Y 0, 1 P U 0,V 1 P X 0, X 3Y , 2 P U 1,V 0 P 0 X Y , X 3Y 0, 1 P U 1,V 1 P 0 X Y , X 3Y , 4
(3)写出X=20时,Y的条件分布律
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第三章 多维随机变量及其分布
解: (1) P{ X n} P{ X n, Y m}
e 14 (7.14) (6.86) n m m!(n m)! m 0
n
m 0 m
n
e n!
14
n! m nm (7.14) (6.86) m 0 m!( n m)!
m 7.14 e 14 ( 7 . 14 ) e m 6.86 (7.14) e , m 0,1,2, m! m!
nm
14
k
e 14 (7.14) m (6.86) nm P{ X n, Y m} , m!(n m)! m 0,1,2,, n; n 0,1,2,.
记Z=X+Y,试求: (2)Z的概率密度. (2)解 : 设Z的分布函数和概率密度 分别为F ( z )和f ( z ). 返回主目录
第三章 多维随机变量及其分布
F ( z) PZ z PX Y z P Y z X
i)当z 1时, F ( z) 0; ii)当z 2时, F ( z) 1;
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第三章 多维随机变量及其分布
则 0, x 0或y 0, 1 2 y F ( x, y ) 1 y y 1e , 0 y x, 2 1 ( x 1)e x 1 x 2 e y , 0 x y . 2
第三章 多维随机变量及其分布
由题意知( X , Y )的联合密度函数为 1 a 2 ,0 x a,0 y a, f ( x, y ) 其它. 0,
F ( z) PZ z Pmax{X , Y } z PX z, Y z
z
(5) F ( x, y)