2003级北邮硕士生“概率论与随机过程”试题
六、（7分）设 n , n 1,2,是取值为0或1的独立随机变量序列，其分布为p1 1 n 和 七、（ 10分）给定一个随机变量 t 和任意实数x，定义另一个随机过程： 1 t x t 0 t x 证明 t 的均值函数和自相关函数分别为 t 的一维和二维分布函数。
九、 （7 分）已知某平稳过程的相关函数 R e a cos( 0 ) ，其中 a>0 , 0 为常数. 求该随机过程的谱密度函数。 十、 （9 分） 连续掷一骰子，以 Xn 记前 n 次投掷中出现的最大点数，则 {Xn ， n 1 } 为 Markov 链，试求其 n 步转移概率矩阵。 十一、 （10 分）设马氏链的状态空间 E ={1,2,3,4，5},转移概率矩阵为：
（1）求 X , Y 的边缘分布律； （2）判断 X 与 Y 是否相互独立； （3）求 X 2 时 Y 的条件分布律； （4）求 X 2 时 Y 的条件数学期望； （5）求 X 2 时 Y 的条件方差 四、 （12 分）设（X,Y）的联合密度函数为：
2 2 1 1 xy x y f ( x, y) 4 0
k q k p,0 p 1, q 1 p, k 0,1,2, ，则ξ的特征函数 2．设ξ服从分布： P
。 条件下，两个随机过程{X(t)，t∈T}，{Y(t)，t∈ T}相互正交； 条件下，两个随机过程互不相关。
三、 （10 分）设随机变量 ( X , Y ) 的联合分布律为： 0 1/4 1/16 0 1 0 1/4 1/16 2 0 0 1/16 3 1/16 1/4 0
x1 x n 当 n 时是否几乎处处收敛于 p？ n
1 八、 （ 8 分 ） 设 {Yn , n 1, 2, } 是 相 互 独 立 的 随 机 变 量 序 列 ， 且 P (Yn 1) , n 1 P (Yn 0) 1 。证明： Yn 均方收敛到 0。 n
八、 （10 分）有三个黑球和三个白球。把这六个球任意等分给甲、乙两个袋中，并把甲 袋中的白球数定义为该过程的状态，则有四个状态：0，1，2，3。现每次从甲、乙两 袋中各取一球，然后相互交换，即把从甲袋取出的球放入乙袋，把从乙袋取出的球放 入甲袋，经过 n 次交换，过程的状态为 X n , n 1,2,3,4 。 （1）试问该过程是否为马尔可夫链； （2）计算它的一步转移概率矩阵。 九、 （10 分）设马氏链的转移概率矩阵为：
1 4 1 16
1 0
1 4 1 16
2 0 0
1 16
3
1 16 1 4
0
0
（6）求 X , Y 的边缘分布律； （7）判断 X 与 Y 是否相互独立； （8）求在 X 2 时 Y 的条件分布律； （9）求 E Y / X 2 ； （10） 求 V=max(X,Y)的分布律； （11） 求 U=min(X,Y)的分布律； （12） W=X+Y 的分布律。 五、 （10 分）设（X，Y）的联合密度函数为：
1 2 1 4 1 P 2 0 0 0 1 2 0 0 0 1 2 1 4 1 2 0 0 0 0 0 1 2 1 2 0 0 0 1 2 1 2
讨论其状态分类，并求其常返闭集的平稳分布。
1 p 0 P 1 p 0 p p 1 0 0 0 0 p 0 试讨论该马氏链的状态分类、周期及平稳分布。 0
p 0 1 1 ，证明 n 均方收敛于零。 n
0 p
十、 （10 分）设随机过程 X t A sin 21 2 ，其中 A 为常数， 1 和 2 为相互独立 的随机变量， 1 的概率密度函数为偶函数， 2 在 , 内均匀分布，证明： （1） X t 为宽平稳过程； （2） X t 的均值是各态历经的。
k 0 x y 1 f x， y 0 其它
求： （1） f X/Y x/y 和 f Y/X y/x ； （2） E X/Y x/y 和 EY/X y/x
x a 0 x a F x a x a 2 a 六、 （8 分）对下列分布函数求特征函数： 1 xa
xi 七、 （7 分）设随机变量：
试利用 Chebyshev 不等式证明： （1）这些随机变量的样本均值： x n （2）判断 x n
1 若 A 在第 i 次试验中出现 i 1， 2， 0 其它
x1 x n 当 n 时依概率收敛于 p； n
为数学期望的 L-S 积分形式为 2．在 在 3．在 为宽平稳过程。
。
条件下，两个随机过程{X(t)，t∈T}，{Y(t)，t∈ T}相互正交； 条件下，两个随机过程互不相关。 条件下，二阶矩过程{X(t)，t∈T}
三、 （10 分）证明：若一集代数是单调类，它一定是-代数。 四、 （12 分）设随机变量 ( X , Y ) 的联合分布律为： 0 1 2 3
2005 级硕士生“概率论与随机过程 1、2、3 班”试题
（请将答案写在答题纸上，否则一律无效）
三、概念题： （每小题 5 分，共 10 分） 4．用数学语言描述测度和概率，并说明其本质的区别所在。 5．用数学语言描述随机过程。 四、填空题（每小题 3 分，共 9 分） 1．随机变量的数学期望表示为可测函数的积分形式为 ，表示
2003 级硕士生“概率论与随机过程”试题
任课教师：唐碧华 （请将答案写在答题纸上，否则一律无效）
一、概念题： （每小题 5 分，共 15 分） 1．简述可测函数的基本概念，并说明它与随机变量的区别与联系。 2．用数学语言描述马尔可夫过程。 3．用数学语言描述 Lebesque-Stieltjes 积分。 二、填空题（每小题 3 分，共 9 分） 1．在 P(A) + P(B)。 为 3．在 在 Y 1 2 3 X 条件下， P(A/B) = P(A) ；在 条件下， P(A∪ B) =
x 1, y 1 其它
t 1 t 2 t ，但X，Y不独立。
以 1 t ， 2 t 分别表示 X，Y的特征函数，并令 Z X Y的特征函数为 t ，试证：
五、（ 7分）证明：两个 代数之交仍为 代数。
《概率论与随机过程》习题答案
《概率论与随机过程》第一章习题答案1. 写出下列随机试验的样本空间。
（1） 记录一个小班一次数学考试的平均分数（设以百分制记分）。
解：⎭⎬⎫⎩⎨⎧⨯=n n nn S 100,,1,0 ，其中n 为小班人数。
（2） 同时掷三颗骰子，记录三颗骰子点数之和。
解：{}18,,4,3 =S 。
（3） 10只产品中有3只是次品，每次从其中取一只（取出后不放回），直到将3只次品都取出，记录抽取的次数。
解：{}10,,4,3 =S 。
（4） 生产产品直到得到10件正品，记录生产产品的总件数。
解：{} ,11,10=S 。
（5） 一个小组有A ，B ，C ，D ，E5个人，要选正副小组长各一人（一个人不能兼二个职务），观察选举的结果。
解：{}ED EC EB EA DE DC DB DA CE CD CB CA BE BD BC BA AE AD AC AB S ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,=其中，AB 表示A 为正组长，B 为副组长，余类推。
（6） 甲乙二人下棋一局，观察棋赛的结果。
解：{}210,,e e e S =其中，0e 为和棋，1e 为甲胜，2e 为乙胜。
（7） 一口袋中有许多红色、白色、蓝色乒乓球，在其中任意取4只，观察它们具有哪几种颜色。
解：{}rwb wb rb rw b w r S ,,,,,,=其中，,,,b w r 分别表示红色、白色、蓝色。
（8） 对某工厂出厂的产品进行检查，合格的盖上“正品”，不合格的盖上“次品”，如连续查出二个次品就停止检查，或检查4个产品就停止检查，记录检查的结果。
解：{}1111,1110,1101,0111,1011,1010,1100,0110,0101,0100,100,00=S 其中，0为次品，1为正品。
（9） 有A ，B ，C 三只盒子，a ，b ，c 三只球，将三只球装入三只盒子中，使每只盒子装一只球，观察装球的情况。
解：{}Ca Bb Ac Cc Ba Ab Cb Bc Aa Cb Ba Ac Ca Bc Ab Cc Bb Aa S ,,;,,;,,;,,;,,;,,=其中，Aa 表示球a 放在盒子A 中，余者类推。
北邮概率论与随机过程笔记
北邮概率论与随机过程笔记北邮概率论与随机过程笔记第一章绪论1.1 概率论的起源与发展1.2 概率的基本概念1.3 概率论的应用领域1.4 随机过程的起源与发展1.5 随机过程的基本概念1.6 随机过程的应用领域第二章概率论的基本概念2.1 随机试验与随机事件2.2 频率与概率2.3 古典概型2.4 贝叶斯概型2.5 随机变量2.6 随机变量的函数及其分布2.7 条件概率与条件分布2.8 独立性第三章随机变量及其分布3.1 离散型随机变量及其分布3.2 连续型随机变量及其分布3.3 随机变量的数学期望3.4 随机变量的方差与标准差3.5 随机变量的矩与生成函数3.6 概率母函数与特征函数3.7 大数定律与中心极限定理第四章多维随机变量及其分布4.1 多维随机变量及其分布函数4.2 联合分布函数与边缘分布函数4.3 多维离散型随机变量的分布4.4 多维连续型随机变量的密度4.5 条件分布与独立性4.6 随机变量的矩与协方差矩阵4.7 多维随机变量的生成函数与特征函数第五章数理统计基本概念5.1 数理统计的概念与作用5.2 参数估计与假设检验5.3 点估计与区间估计5.4 最大似然估计5.5 矩估计5.6 假设检验5.7 重要的假设检验第六章随机过程基本概念6.1 随机过程的概念与分类6.2 随机过程的样本函数与轨道6.3 随机过程的数学描述6.4 平稳性与各态平衡性6.5 随机过程的独立增量性与平稳增量性第七章随机过程的数学描述7.1 随机过程的数学描述7.2 随机过程的分布函数、密度函数与生成函数7.3 平稳随机过程的均值序列与相关函数7.4 广义平稳随机过程7.5 随机过程的协方差函数与自相关函数7.6 平稳随机过程的功率谱第八章马尔可夫链8.1 马尔可夫链的概念8.2 马尔可夫链的数学描述8.3 长期行为与不可约性8.4 平稳分布与转移概率矩阵8.5 极限分布与转移概率8.6 马尔可夫链的细致平衡方程第九章扩散过程9.1 扩散过程的概念与分类9.2 布朗运动与维纳过程9.3 平稳扩散过程与布朗桥9.4 非平稳扩散过程9.5 随机微分方程及其应用第十章随机过程的数值计算10.1 随机过程的模拟方法10.2 马尔可夫链模拟10.3 扩散过程的数值模拟第十一章随机过程的应用11.1 队列论与排队模型11.2 信道容量与信息论11.3 金融工程与随机过程11.4 生物与生态系统中的随机过程11.5 电力系统中的随机过程第十二章最优控制问题12.1 动态规划问题与最优控制12.2 马尔可夫控制问题12.3 黑塞矩阵与二次型控制问题第十三章随机过程的其他扩展13.1 小波分析与随机过程13.2 分数阶随机过程13.3 非高斯与非马尔可夫随机过程总结：北邮的概率论与随机过程课程涵盖了概率论和随机过程的基础知识和应用，对于理解随机现象和建立数学模型具有重要的意义。
北邮版概率论答案(2)
习题二1.一袋中有5只乒乓球，编号为1，2，3，4，5，在其中同时取3只，以X 表示取出的3只球中的最大号码，写出随机变量X 的分布律. 【解】353524353,4,51(3)0.1C 3(4)0.3C C (5)0.6C X P X P X P X ==========2.设在15只同类型零件中有2只为次品，在其中取3次，每次任取1只，作不放回抽样，以X 表示取出的次品个数，求： （1） X 的分布律；（2） X 的分布函数并作图； (3)133{},{1},{1},{12}222P X P X P X P X ≤<≤≤≤<<.【解】313315122133151133150,1,2.C 22(0).C 35C C 12(1).C 35C 1(2).C 35X P X P X P X ==========（2） 当x <0时，F （x ）=P （X ≤x ）=0当0≤x <1时，F （x ）=P （X ≤x ）=P (X =0)=2235当1≤x <2时，F （x ）=P （X ≤x ）=P (X =0)+P (X =1)=3435当x ≥2时，F （x ）=P （X ≤x ）=1 故X 的分布函数0,022,0135()34,12351,2x x F x x x <⎧⎪⎪≤<⎪=⎨⎪≤<⎪⎪≥⎩(3)1122()(),2235333434(1)()(1)02235353312(1)(1)(1)2235341(12)(2)(1)(2)10.3535P X F P X F F P X P X P X P X F F P X ≤==<≤=-=-=≤≤==+<≤=<<=--==--=3.射手向目标独立地进行了3次射击，每次击中率为0.8，求3次射击中击中目标的次数的分布律及分布函数，并求3次射击中至少击中2次的概率. 【解】设X 表示击中目标的次数.则X =0，1，2，3.31232233(0)(0.2)0.008(1)C 0.8(0.2)0.096(2)C (0.8)0.20.384(3)(0.8)0.512P X P X P X P X ============0,00.008,01()0.104,120.488,231,3x x F x x x x <⎧⎪≤<⎪⎪=≤<⎨⎪≤<⎪≥⎪⎩(2)(2)(3)0.896P X P X P X ≥==+==4.（1） 设随机变量X 的分布律为P {X =k }=!k akλ，其中k =0，1，2，…，λ＞0为常数，试确定常数a . （2） 设随机变量X 的分布律为P {X =k }=a/N ， k =1，2，…，N ，试确定常数a . 【解】（1） 由分布律的性质知1()e !kk k P X k a a k λλ∞∞======∑∑g故 ea λ-=(2) 由分布律的性质知111()NNk k aP X k a N======∑∑即 1a =.5.甲、乙两人投篮，投中的概率分别为0.6,0.7,今各投3次，求： （1） 两人投中次数相等的概率; （2） 甲比乙投中次数多的概率.【解】分别令X 、Y 表示甲、乙投中次数，则X~b （3，0.6）,Y~b (3,0.7)(1) ()(0,0)(1,1)(2,2)P X Y P X Y P X Y P X Y ====+==+==+(3,3)P X Y ==33121233(0.4)(0.3)C 0.6(0.4)C 0.7(0.3)=++22223333C (0.6)0.4C (0.7)0.3(0.6)(0.7)+0.32076=(2) ()(1,0)(2,0)(3,0)P X Y P X Y P X Y P X Y >===+==+==+ (2,1)(3,1)(3,2)P X Y P X Y P X Y ==+==+==12322333C 0.6(0.4)(0.3)C (0.6)0.4(0.3)=++ 33221233(0.6)(0.3)C (0.6)0.4C 0.7(0.3)++ 31232233(0.6)C 0.7(0.3)(0.6)C (0.7)0.3+=0.2436.设某机场每天有200架飞机在此降落，任一飞机在某一时刻降落的概率设为0.02，且设各飞机降落是相互独立的.试问该机场需配备多少条跑道，才能保证某一时刻飞机需立即降落而没有空闲跑道的概率小于0.01(每条跑道只能允许一架飞机降落)？【解】设X 为某一时刻需立即降落的飞机数，则X ~b (200,0.02)，设机场需配备N 条跑道，则有()0.01P X N ><即 2002002001C (0.02)(0.98)0.01k k kk N -=+<∑利用泊松近似2000.02 4.np λ==⨯=41e 4()0.01!kk N P X N k -∞=+≥<∑B查表得N ≥9.故机场至少应配备9条跑道.7.有一繁忙的汽车站，每天有大量汽车通过，设每辆车在一天的某时段出事故的概率为0.0001,在某天的该时段内有1000辆汽车通过，问出事故的次数不小于2的概率是多少（利用泊松定理）？【解】设X 表示出事故的次数，则X ~b （1000，0.0001）(2)1(0)(1)P X P X P X ≥=-=-=0.10.11e0.1e --=--⨯8.已知在五重伯努利试验中成功的次数X 满足P {X =1}=P {X =2}，求概率P {X =4}. 【解】设在每次试验中成功的概率为p ，则1422355C (1)C (1)p p p p -=-故 13p =所以 4451210(4)C ()33243P X ===. 9.设事件A 在每一次试验中发生的概率为0.3，当A 发生不少于3次时，指示灯发出信号， （1） 进行了5次独立试验，试求指示灯发出信号的概率； （2） 进行了7次独立试验，试求指示灯发出信号的概率. 【解】（1） 设X 表示5次独立试验中A 发生的次数，则X ~6（5，0.3）5553(3)C (0.3)(0.7)0.16308kk k k P X -=≥==∑(2) 令Y 表示7次独立试验中A 发生的次数，则Y~b （7，0.3）7773(3)C (0.3)(0.7)0.35293k k k k P Y -=≥==∑10.某公安局在长度为t 的时间间隔内收到的紧急呼救的次数X 服从参数为（1/2）t 的泊松分布，而与时间间隔起点无关（时间以小时计）.（1） 求某一天中午12时至下午3时没收到呼救的概率；（2） 求某一天中午12时至下午5时至少收到1次呼救的概率. 【解】（1）32(0)eP X -== (2) 52(1)1(0)1eP X P X -≥=-==-11.设P {X =k }=kkkp p --22)1(C , k =0,1,2P {Y =m }=mmmp p --44)1(C , m =0,1,2,3,4分别为随机变量X ，Y 的概率分布，如果已知P {X ≥1}=59，试求P {Y ≥1}. 【解】因为5(1)9P X ≥=，故4(1)9P X <=. 而 2(1)(0)(1)P X P X p <===-故得 24(1),9p -=即 1.3p =从而 465(1)1(0)1(1)0.8024781P Y P Y p ≥=-==--=≈ 12.某教科书出版了2000册，因装订等原因造成错误的概率为0.001，试求在这2000册书中恰有5册错误的概率.【解】令X 为2000册书中错误的册数，则X~b (2000,0.001).利用泊松近似计算,20000.0012np λ==⨯=得 25e 2(5)0.00185!P X -=≈= 13.进行某种试验，成功的概率为34，失败的概率为14.以X 表示试验首次成功所需试验的次数，试写出X 的分布律，并计算X 取偶数的概率. 【解】1,2,,,X k =L L113()()44k P X k -==(2)(4)(2)P X P X P X k =+=++=+L L321131313()()444444k -=++++g L L 213141451()4==-g14.有2500名同一年龄和同社会阶层的人参加了保险公司的人寿保险.在一年中每个人死亡的概率为0.002，每个参加保险的人在1月1日须交12元保险费，而在死亡时家属可从保险公司领取2000元赔偿金.求： （1） 保险公司亏本的概率;（2） 保险公司获利分别不少于10000元、20000元的概率. 【解】以“年”为单位来考虑.（1） 在1月1日，保险公司总收入为2500×12=30000元. 设1年中死亡人数为X ，则X~b (2500,0.002)，则所求概率为(200030000)(15)1(14)P X P X P X >=>=-≤由于n 很大，p 很小，λ=np =5，故用泊松近似，有514e 5(15)10.000069!kk P X k -=>≈-≈∑(2) P (保险公司获利不少于10000)(30000200010000)(10)P X P X =-≥=≤510e 50.986305!kk k -=≈≈∑ 即保险公司获利不少于10000元的概率在98%以上P （保险公司获利不少于20000）(30000200020000)(5)P X P X =-≥=≤55e 50.615961!kk k -=≈≈∑ 即保险公司获利不少于20000元的概率约为62%15.已知随机变量X 的密度函数为f (x )=A e -|x |, -∞<x <+∞,求：（1）A 值；（2）P {0<X <1}; (3) F (x ). 【解】（1） 由()d 1f x x ∞-∞=⎰得||01e d 2e d 2x x A x A x A ∞∞---∞===⎰⎰故 12A =. (2) 11011(01)e d (1e )22x p X x --<<==-⎰(3) 当x <0时，11()e d e 22x x x F x x -∞==⎰ 当x ≥0时，0||0111()e d e d e d 222x x x xx F x x x x ---∞-∞==+⎰⎰⎰ 11e 2x-=-故 1e ,02()11e 02xx x F x x -⎧<⎪⎪=⎨⎪-≥⎪⎩16.设某种仪器内装有三只同样的电子管，电子管使用寿命X 的密度函数为f (x )=⎪⎩⎪⎨⎧<≥.100,0,100,1002x x x求：（1） 在开始150小时内没有电子管损坏的概率； （2） 在这段时间内有一只电子管损坏的概率； （3） F （x ）. 【解】（1） 15021001001(150)d .3P X x x ≤==⎰ 33128[(150)]()327p P X =>==(2) 1223124C ()339p ==(3) 当x <100时F （x ）=0当x ≥100时()()d xF x f t t -∞=⎰100100()d ()d x f t t f t t -∞=+⎰⎰2100100100d 1xt t x==-⎰ 故 1001,100()0,0x F x xx ⎧-≥⎪=⎨⎪<⎩ 17.在区间［0，a ］上任意投掷一个质点，以X 表示这质点的坐标，设这质点落在［0，a ］中任意小区间内的概率与这小区间长度成正比例，试求X 的分布函数. 【解】 由题意知X ~∪[0,a ]，密度函数为1,0()0,x af x a⎧≤≤⎪=⎨⎪⎩其他 故当x <0时F （x ）=0 当0≤x ≤a 时01()()d ()d d xx xx F x f t t f t t t a a-∞====⎰⎰⎰当x >a 时，F （x ）=1即分布函数0,0(),01,x x F x x a a x a<⎧⎪⎪=≤≤⎨⎪>⎪⎩ 18.设随机变量X 在[2，5]上服从均匀分布.现对X 进行三次独立观测，求至少有两次的观测值大于3的概率. 【解】X ~U [2,5]，即1,25()30,x f x ⎧≤≤⎪=⎨⎪⎩其他 5312(3)d 33P X x >==⎰故所求概率为22333321220C ()C ()33327p =+= 19.设顾客在某银行的窗口等待服务的时间X （以分钟计）服从指数分布1()5E .某顾客在窗口等待服务，若超过10分钟他就离开.他一个月要到银行5次，以Y 表示一个月内他未等到服务而离开窗口的次数，试写出Y 的分布律，并求P {Y ≥1}. 【解】依题意知1~()5X E ，即其密度函数为51e ,0()50,xx f x -⎧>⎪=⎨⎪≤⎩x 0 该顾客未等到服务而离开的概率为25101(10)e d e 5x P X x -∞->==⎰2~(5,e )Y b -,即其分布律为225525()C (e )(1e ),0,1,2,3,4,5(1)1(0)1(1e )0.5167kk k P Y k k P Y P Y ----==-=≥=-==--=20.某人乘汽车去火车站乘火车，有两条路可走.第一条路程较短但交通拥挤，所需时间X 服从N （40，102）；第二条路程较长，但阻塞少，所需时间X 服从N （50，42）. （1） 若动身时离火车开车只有1小时，问应走哪条路能乘上火车的把握大些？ （2） 又若离火车开车时间只有45分钟，问应走哪条路赶上火车把握大些？ 【解】（1） 若走第一条路，X~N （40，102），则406040(60)(2)0.977271010x P X P Φ--⎛⎫<=<== ⎪⎝⎭若走第二条路，X~N （50，42），则506050(60)(2.5)0.993844X P X P Φ--⎛⎫<=<== ⎪⎝⎭++故走第二条路乘上火车的把握大些.（2） 若X~N （40，102），则404540(45)(0.5)0.69151010X P X P Φ--⎛⎫<=<== ⎪⎝⎭若X~N （50，42），则504550(45)( 1.25)44X P X P Φ--⎛⎫<=<=- ⎪⎝⎭1(1.25)0.1056Φ=-= 故走第一条路乘上火车的把握大些.21.设X ~N （3，22），（1） 求P {2<X ≤5}，P {-4<X ≤10}，P {｜X ｜＞2}，P {X ＞3}; （2） 确定c 使P {X ＞c }=P {X ≤c }. 【解】（1） 23353(25)222X P X P ---⎛⎫<≤=<≤⎪⎝⎭11(1)(1)1220.841310.69150.5328ΦΦΦΦ⎛⎫⎛⎫=--=-+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭=-+=433103(410)222X P X P ----⎛⎫-<≤=<≤ ⎪⎝⎭770.999622ΦΦ⎛⎫⎛⎫=--=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭(||2)(2)(2)P X P X P X >=>+<-323323222215151122220.691510.99380.6977X X P P ΦΦΦΦ-----⎛⎫⎛⎫=>+< ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=--+-=+- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭=+-=333(3)()1(0)0.522X P X P Φ->=>=-=- (2) c=322.由某机器生产的螺栓长度（cm ）X ~N （10.05,0.062）,规定长度在10.05±0.12内为合格品,求一螺栓为不合格品的概率. 【解】10.050.12(|10.05|0.12)0.060.06X P X P ⎛-⎫->=>⎪⎝⎭1(2)(2)2[1(2)]0.0456ΦΦΦ=-+-=-=23.一工厂生产的电子管寿命X （小时）服从正态分布N （160，σ2），若要求P {120＜X ≤200＝≥0.8，允许σ最大不超过多少？ 【解】120160160200160(120200)X P X P σσσ---⎛⎫<≤=<≤⎪⎝⎭ 404040210.8ΦΦΦσσσ-⎛⎫⎛⎫⎛⎫=-=-≥⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭故4031.251.29σ≤= 24.设随机变量X 分布函数为F （x ）=e ,0,(0),00.x A B x ,x -⎧+≥>⎨<⎩λλ（1） 求常数A ，B ；（2） 求P {X ≤2}，P {X ＞3}； （3） 求分布密度f （x ）.【解】（1）由00lim ()1lim ()lim ()x x x F x F x F x →+∞→+→-=⎧⎪⎨=⎪⎩得11A B =⎧⎨=-⎩（2） 2(2)(2)1eP X F λ-≤==-33(3)1(3)1(1e)e P X F λλ-->=-=--=(3) e ,0()()0,0x x f x F x x λλ-⎧≥'==⎨<⎩25.设随机变量X 的概率密度为f （x ）=,01,2,12,0,x x x x ≤<⎧⎪-≤<⎨⎪⎩其他.求X 的分布函数F （x ），并画出f （x ）及F （x ）.【解】当x <0时F （x ）=0当0≤x <1时0()()d ()d ()d xxF x f t t f t t f t t -∞-∞==+⎰⎰⎰20d 2xx t t ==⎰当1≤x<2时()()d xF x f t t -∞=⎰1011122()d ()d ()d d (2)d 132222212xx f t t f t t f t tt t t tx x x x -∞==+=+-=+--=-+-⎰⎰⎰⎰⎰当x ≥2时()()d 1xF x f t t -∞==⎰故 220,0,012()21,1221,2x x x F x x x x x <⎧⎪⎪≤<⎪=⎨⎪-+-≤<⎪⎪≥⎩26.设随机变量X 的密度函数为（1） f (x )=a e -|x |,λ>0;(2) f (x )=⎪⎩⎪⎨⎧<≤<<.,0,21,1,10,2其他x x x bx 试确定常数a ,b ，并求其分布函数F （x ）. 【解】（1） 由()d 1f x x ∞-∞=⎰知||021e d 2e d x x aa x a x λλλ∞∞---∞===⎰⎰故 2a λ=即密度函数为 e ,02()e 02xx x f x x λλλλ-⎧>⎪⎪=⎨⎪≤⎪⎩当x ≤0时1()()d e d e 22xxx x F x f x x x λλλ-∞-∞===⎰⎰当x >0时0()()d e d e d 22xxxx F x f x x x x λλλλ--∞-∞==+⎰⎰⎰11e 2xλ-=-故其分布函数11e ,02()1e ,02xx x F x x λλ-⎧->⎪⎪=⎨⎪≤⎪⎩(2) 由12201111()d d d 22b f x x bx x x x ∞-∞==+=+⎰⎰⎰得 b =1即X 的密度函数为2,011(),120,x x f x x x<<⎧⎪⎪=≤<⎨⎪⎪⎩其他当x ≤0时F （x ）=0 当0<x <1时0()()d ()d ()d xxF x f x x f x x f x x -∞-∞==+⎰⎰⎰2d 2xx x x ==⎰当1≤x <2时01211()()d 0d d d x xF x f x x x x x x x -∞-∞==++⎰⎰⎰⎰312x=- 当x ≥2时F （x ）=1 故其分布函数为20,0,012()31,1221,2x x x F x x x x ≤⎧⎪⎪<<⎪=⎨⎪-≤<⎪⎪≥⎩27.求标准正态分布的上α分位点， （1）α=0.01，求z α; （2）α=0.003，求z α，/2z α. 【解】（1） ()0.01P X z α>=即 1()0.01z αΦ-= 即 ()0.09z αΦ=故 2.33z α= （2） 由()0.003P X z α>=得1()0.003z αΦ-=即 ()0.997z αΦ= 查表得 2.75z α= 由/2()0.0015P X z α>=得/21()0.0015z α-Φ=即 /2()0.9985z αΦ= 查表得 /2 2.96z α=求Y =X 的分布律.【解】Y 可取的值为0，1，4，91(0)(0)5117(1)(1)(1)615301(4)(2)511(9)(3)30P Y P X P Y P X P X P Y P X P Y P X =======-+==+====-=====故Y 的分布律为29.设P {X =k }=(2)k, k =1,2,…,令 1,1,.X Y X ⎧=⎨-⎩当取偶数时当取奇数时求随机变量X 的函数Y 的分布律.【解】(1)(2)(4)(2)P Y P X P X P X k ===+=++=+L L242111()()()222111()/(1)443k =++++=-=L L2(1)1(1)3P Y P Y =-=-==30.设X ~N （0，1）.（1） 求Y =e X 的概率密度； （2） 求Y =2X 2+1的概率密度； （3） 求Y =｜X ｜的概率密度.【解】（1） 当y ≤0时，()()0Y F y P Y y =≤=当y >0时，()()(e )(ln )xY F y P Y y P y P X y =≤=≤=≤ln ()d yX f x x -∞=⎰故2/2ln d ()1()(ln ),0d y Y Y x F y f y f y y y y -===> (2)2(211)1P Y X =+≥=当y ≤1时()()0Y F y P Y y =≤=当y >1时2()()(21)Y F y P Y y P X y =≤=+≤212y P X P X ⎛-⎛⎫=≤=≤≤ ⎪ ⎝⎭⎝()d X f x x =故d ()()d Y Y XX f y F y f f y ⎤⎛==+⎥ ⎥⎝⎦(1)/4,1y y --=>(3) (0)1P Y ≥=当y ≤0时()()0Y F y P Y y =≤=当y >0时()(||)()Y F y P X y P y X y =≤=-≤≤()d yX yf x x -=⎰故d()()()()d Y Y X X f y F y f y f y y==+-2/2,0y y -=> 31.设随机变量X ~U （0,1），试求：（1） Y =e X 的分布函数及密度函数； （2） Z =-2ln X 的分布函数及密度函数. 【解】（1） (01)1P X <<=故 (1e e)1XP Y <=<= 当1y ≤时()()0Y F y P Y y =≤=当1<y <e 时()(e )(ln )XY F y P y P X y =≤=≤ln 0d ln yx y ==⎰当y ≥e 时()(e )1XY F y P y =≤=即分布函数0,1()ln ,1e 1,e Y y F y y y y ≤⎧⎪=<<⎨⎪≥⎩故Y 的密度函数为11e ,()0,Y y y f y ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其他 （2） 由P （0<X <1）=1知(0)1P Z >=当z ≤0时，()()0Z F z P Z z =≤=当z >0时，()()(2ln )Z F z P Z z P X z =≤=-≤/2(ln )(e )2z z P X P X -=≤-=≥/21/2ed 1e z z x --==-⎰即分布函数-/20,0()1-e ,Z z z F z z ≤⎧=⎨>⎩0故Z 的密度函数为/21e ,0()20,z Z z f z z -⎧>⎪=⎨⎪≤⎩032.设随机变量X 的密度函数为f (x )=22,0π,π0,.xx ⎧<<⎪⎨⎪⎩其他试求Y =sin X 的密度函数. 【解】(01)1P Y <<=当y ≤0时，()()0Y F y P Y y =≤=当0<y <1时，()()(sin )Y F y P Y y P X y =≤=≤(0arcsin )(πarcsin π)P X y P y X =<≤+-≤<arcsin π220πarcsin 22d d ππyy x x x x -=+⎰⎰222211arcsin 1πarcsin ππy y =+--（）（）2arcsin πy =当y ≥1时，()1Y F y = 故Y 的密度函数为201π()0,Y y f y ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其他 33.设随机变量X 的分布函数如下：⎪⎩⎪⎨⎧≥<+=.)3(,)2(,)1(,11)(2x x x x F试填上(1),(2),(3)项.【解】由lim ()1x F x →∞=知②填1。
北邮版概率论答案
习题三1.将一硬币抛掷三次;以X 表示在三次中出现正面的次数;以Y 表示三次中出现正面次数与出现反面次数之差的绝对值.试写出X 和Y 的联合分布律. 111222⨯⨯111222⨯⨯=2.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. 的联合分布律如表： 23247C 3C 35= 13247C 2C 35= 1232247C C 6C 35= 1132247C C 12C 35=13247C 2C 35= 2427C /C =2132247C C 6C 35= 23247C 3C 35=3.设二维随机变量X ;Y 的联合分布函数为Fx ;y =⎪⎩⎪⎨⎧≤≤≤≤.,020,20,sin sin 其他ππy x y x求二维随机变量X ;Y 在长方形域⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤<≤<36,40πππy x 内的概率. 解如图πππ{0,}(3.2)463P X Y <≤<≤公式 ππππππ(,)(,)(0,)(0,)434636F F F F --+ππππππsin sin sin sin sin 0sin sin 0sin 4346362(31).4=--+=-题3图说明：也可先求出密度函数;再求概率.. 4.设随机变量X ;Y 的分布密度fx ;y =⎩⎨⎧>>+-.,0,0,0,)43(其他y x A y x e求：1 常数A ；2 随机变量X ;Y 的分布函数；3 P {0≤X <1;0≤Y <2}. 解1 由-(34)0(,)d d e d d 112x y A f x y x y A x y +∞+∞+∞+∞+-∞-∞===⎰⎰⎰⎰得 A =12 2 由定义;有 (,)(,)d d y xF x y f u v u v -∞-∞=⎰⎰(34)340012ed d (1e )(1e )0,0,0,0,y yu v x y u v y x -+--⎧⎧-->>⎪==⎨⎨⎩⎪⎩⎰⎰其他3 {01,02}P X Y ≤<≤<12(34)3800{01,02}12e d d (1e )(1e )0.9499.x y P X Y x y -+--=<≤<≤==--≈⎰⎰5.设随机变量X ;Y 的概率密度为fx ;y =⎩⎨⎧<<<<--.,0,42,20),6(其他y x y x k1 确定常数k ；2 求P {X ＜1;Y ＜3}；3 求P {X <1.5}；4 求P {X +Y ≤4}. 解1 由性质有242(,)d d (6)d d 81,f x y x y k x y y x k +∞+∞-∞-∞=--==⎰⎰⎰⎰故 18R =2 13{1,3}(,)d d P X Y f x y y x -∞-∞<<=⎰⎰130213(6)d d 88k x y y x =--=⎰⎰ 3 11.5{ 1.5}(,)d d a (,)d d x D P X f x y x y f x y x y <<=⎰⎰⎰⎰如图1.542127d (6)d .832x x y y =--=⎰⎰4 24{4}(,)d d (,)d d X Y D P X Y f x y x y f x y x y +≤+≤=⎰⎰⎰⎰如图b240212d (6)d .83xx x y y -=--=⎰⎰题5图6.设X 和Y 是两个相互独立的随机变量;X 在0;0.2上服从均匀分布;Y 的密度函数为f Y y =⎩⎨⎧>-.,0,0,55其他y y e求：1 X 与Y 的联合分布密度；2 P {Y ≤X }.题6图解1 因X 在0;0.2上服从均匀分布;所以X 的密度函数为1,00.2,()0.20,.X x f x ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其他 而55e ,0,()0,.y Y y f y -⎧>=⎨⎩其他 所以(,),()()X Y f x y X Y f x f y 独立5515e25e ,00.20,0.20,0,yy x y --⎧⎧⨯<<>⎪==⎨⎨⎩⎪⎩且其他. 2 5()(,)d d 25e d d y y xDP Y X f x y x y x y -≤≤=⎰⎰⎰⎰如图0.20.2-550-1d 25e d (5e 5)d =e 0.3679.xyx x y x -==-+≈⎰⎰⎰7.设二维随机变量X ;Y 的联合分布函数为Fx ;y =⎩⎨⎧>>----.,0,0,0),1)(1(24其他y x y x e e求X ;Y 的联合分布密度.解(42)28e ,0,0,(,)(,)0,x y x y F x y f x y x y -+⎧>>∂==⎨∂∂⎩其他. 8.设二维随机变量X ;Y 的概率密度为fx ;y = 4.8(2),01,0,0,.y x x y x -≤≤≤≤⎧⎨⎩其他求边缘概率密度. 解()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰x204.8(2)d 2.4(2),01,=0,.0,y x y x x x ⎧⎧--≤≤⎪=⎨⎨⎩⎪⎩⎰其他 ()(,)d Y f y f x y x +∞-∞=⎰12y 4.8(2)d 2.4(34),01,=0,.0,y x x y y y y ⎧-⎧-+≤≤⎪=⎨⎨⎩⎪⎩⎰其他题8图 题9图9.设二维随机变量X ;Y 的概率密度为fx ;y =e ,0,0,.y x y -⎧<<⎨⎩其他求边缘概率密度. 解()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰e d e ,0,=0,.0,y x x y x +∞--⎧⎧>⎪=⎨⎨⎩⎪⎩⎰其他 ()(,)d Y f y f x y x +∞-∞=⎰0e d e ,0,=0,.0,yy x x y y --⎧⎧>⎪=⎨⎨⎩⎪⎩⎰其他题10图10.设二维随机变量X ;Y 的概率密度为fx ;y =22,1,0,.cx y x y ⎧≤≤⎨⎩其他1 试确定常数c ；2 求边缘概率密度. 解1(,)d d (,)d d Df x y x y f x y x y +∞+∞-∞-∞⎰⎰⎰⎰如图2112-14=d d 1.21xx cx y y c ==⎰⎰ 得214c =. 2 ()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰212422121(1),11,d 840,0,.x x x x x y y ⎧⎧--≤≤⎪⎪==⎨⎨⎪⎪⎩⎩⎰其他 ()(,)d Y f y f x y x +∞-∞=⎰522217d ,01,420,0,.y y x y x y y -⎧⎧≤≤⎪⎪==⎨⎨⎪⎪⎩⎩⎰其他 11.设随机变量X ;Y 的概率密度为fx ;y =1,,01,0,.y x x ⎧<<<⎨⎩其他求条件概率密度f Y ｜X y ｜x ;f X ｜Y x ｜y .题11图解()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰1d 2,01,0,.xx y x x -⎧=<<⎪=⎨⎪⎩⎰其他111d 1,10,()(,)d 1d 1,01,0,.y Y y x y y f y f x y x x y y -+∞-∞⎧=+-<<⎪⎪⎪===-≤<⎨⎪⎪⎪⎩⎰⎰⎰其他所以|1,||1,(,)(|)2()0,.Y X X y x f x y f y x xf x ⎧<<⎪==⎨⎪⎩其他|1, 1,1(,)1(|),1,()10,.X Y Y y x y f x y f x y y x f y y⎧<<⎪-⎪⎪==-<<⎨+⎪⎪⎪⎩其他 12.袋中有五个号码1;2;3;4;5;从中任取三个;记这三个号码中最小的号码为X ;最大的号码为Y .1 求X 与Y 的联合概率分布；2 X 与Y 是否相互独立解1 X 与Y 的联合分布律如下表3 4 5{}i P X x =13511C 10= 3522C 10= 3533C 10= 610 23511C 10= 3522C 10= 310 3 02511C 10= 110{}i P Y y =110 310 6102 因6161{1}{3}{1,3},101010010P X P Y P X Y ===⨯=≠=== 故X 与Y 不独立13.设二维随机变量X ;Y 的联合分布律为 2 5 80.4 0.80.15 0.30 0.35 0.05 0.12 0.031求关于X 和关于Y 的边缘分布； 2 X 与Y 是否相互独立 2 5 8 P {Y=y i } 0.4 0.15 0.30 0.35 0.8 0.80.05 0.12 0.03 0.2{}i P X x =0.20.420.38YXXYXY2 因{2}{0.4}0.20.8P X P Y ===⨯0.160.15(2,0.4),P X Y =≠=== 故X 与Y 不独立.14.设X 和Y 是两个相互独立的随机变量;X 在0;1上服从均匀分布;Y 的概率密度为f Y y =⎪⎩⎪⎨⎧>-.,0,0,212/其他y y e1求X 和Y 的联合概率密度；2 设含有a 的二次方程为a 2+2Xa +Y =0;试求a 有实根的概率.解1 因1,01,()0,X x f x <<⎧==⎨⎩其他; 21e ,1,()20,yY y f y -⎧>⎪==⎨⎪⎩其他.故/21e01,0,(,),()()20,.y X Y x y f x y X Y f x f y -⎧<<>⎪=⎨⎪⎩独立其他题14图2 方程220a Xa Y ++=有实根的条件是2(2)40X Y ∆=-≥故 X 2≥Y ;从而方程有实根的概率为：22{}(,)d d x yP X Y f x y x y ≥≥=⎰⎰21/2001d e d 212[(1)(0)]0.1445.x y x yπ-==-Φ-Φ=⎰⎰15.设X 和Y 分别表示两个不同电子器件的寿命以小时计;并设X 和Y 相互独立;且服从同一分布;其概率密度为fx =⎪⎩⎪⎨⎧>.,0,1000,10002其他x x求Z =X /Y 的概率密度.解如图;Z 的分布函数(){}{}Z XF z P Z z P z Y=≤=≤ 1 当z ≤0时;()0Z F z =2 当0<z <1时;这时当x =1000时;y =1000z如图a 3366102222101010()d d d d yz Z zx y zF z x y y x x y x y +∞≥==⎰⎰⎰⎰ 33610231010=d 2z zy yzy +∞⎛⎫-= ⎪⎝⎭⎰题15图3 当z ≥1时;这时当y =103时;x =103z 如图b3366222210101010()d d d d zy Z x y zF z x y y x x yx y +∞≥==⎰⎰⎰⎰ 336231010101=d 12y y zy z +∞⎛⎫-=- ⎪⎝⎭⎰即 11,1,2(),01,20,.Z z z zf z z ⎧-≥⎪⎪⎪=<<⎨⎪⎪⎪⎩其他故 21,1,21(),01,20,.Z z z f z z ⎧≥⎪⎪⎪=<<⎨⎪⎪⎪⎩其他16.设某种型号的电子管的寿命以小时计近似地服从N 160;202分布.随机地选取4 只;求其中没有一只寿命小于180h 的概率.解设这四只寿命为X i i =1;2;3;4;则X i ~N 160;202;从而123412{min(,,,)180}{180}{180}i P X X X X X P X P X ≥≥≥之间独立34{180}{180}P X P X ≥≥ 1234[1{180}][1{180}][1{180}][1{180}]P X P X P X P X =-<-<-<-<44144180160[1{180}]120[1(1)](0.158)0.00063.P X ⎡-⎤⎛⎫=-<=-Φ ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦=-Φ== 17.设X ;Y 是相互独立的随机变量;其分布律分别为P {X =k }=pk ;k =0;1;2;…; P {Y =r }=qr ;r =0;1;2;….证明随机变量Z =X +Y 的分布律为P {Z =i }=∑=-ik k i q k p 0)()(;i =0;1;2;….证明因X 和Y 所有可能值都是非负整数;所以 {}{}Z i X Y i ==+={0,}{1,1}{,0}X Y i X Y i X i Y =====-==于是0{}{,},i k P Z i P X k Y i k X Y =====-∑相互独立0{}{}ik P X k P Y i k ===-∑()()ik p k q i k ==-∑18.设X ;Y 是相互独立的随机变量;它们都服从参数为n ;p 的二项分布.证明Z =X +Y 服从参数为2n ;p 的二项分布.证明方法一：X +Y 可能取值为0;1;2;…;2n .{}{,}ki P X Y k P X i Y k i =+====-∑00202(){}2ki ki n i k i n k ii k k n k i k n k P X i P Y k i n n p q p q i k i n n p q i k i n p q k =---+=-=-===-⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪-⎝⎭⎝⎭⎛⎫= ⎪⎝⎭∑∑∑方法二：设μ1;μ2;…;μn ;μ1′;μ2′;…;μn ′均服从两点分布参数为p ;则X =μ1+μ2+…+μn ;Y =μ1′+μ2′+…+μn ′; X +Y =μ1+μ2+…+μn +μ1′+μ2′+…+μn ′;所以;X +Y 服从参数为2n ;p 的二项分布.1 求P {X =2｜Y =2};P {Y =3｜X =0}；2 求V =max X ;Y 的分布律；3 求U =min X ;Y 的分布律；4 求W =X +Y 的分布律. 解1{2,2}{2|2}{2}P X Y P X Y P Y ======5{2,2}0.051,0.252{,2}i P X Y P X i Y ========∑ {3,0}{3|0}{0}P Y X P Y X P X ======3{0,3}0.011;0.033{0,}j P X Y P X Y j ========∑ 2{}{max(,)}{,}{,}P V i P X Y i P X i Y i P X i Y i ====<+≤= 10{,}{,},i ik k P X i Y k P X k Y i -=====+==∑∑ 0,1,2,3,4,5i =所以V 的分布律为 V =max X ;Y 0 1 2 3 4 5 P 00.040.160.280.240.283 {}{min(,)}P U i P X Y i ===351{,}{,}{,}{,}k ik i P X i Y i P X i Y i P X i Y k P X k Y i ==+==≥+>====+==∑∑0,1,2,3,i =于是 U =min X ;Y 0 1 2 3 P0.280.300.250.174类似上述过程;有W =X +Y 0 1 2 3 4 5 6 7 8 P0.020.060.130.190.240.190.120.0520.雷达的圆形屏幕半径为R ;设目标出现点X ;Y 在屏幕上服从均匀分布. 1 求P {Y ＞0｜Y ＞X }；2 设M =max{X ;Y };求P {M ＞0}.题20图解因X ;Y 的联合概率密度为22221,,(,)π0,.x y R f x y R⎧+≤⎪=⎨⎪⎩其他 1{0,}{0|}{}P Y Y X P Y Y X P Y X >>>>=>0(,)d (,)d y y xy xf x y f x y σσ>>>=⎰⎰⎰⎰π2π/405π42π/401d d π1d d πRR r rR r rR θθ=⎰⎰⎰⎰3/83;1/24== 2 {0}{max(,)0}1{max(,)0}P M P X Y P X Y >=>=-≤00131{0,0}1(,)d 1.44x y P X Y f x y σ≤≤=-≤≤=-=-=⎰⎰21.设平面区域D 由曲线y =1/x 及直线y =0;x =1;x=e 2所围成;二维随机变量X ;Y 在区域D 上服从均匀分布;求X ;Y 关于X 的边缘概率密度在x =2处的值为多少题21图解区域D 的面积为 22e e 0111d ln 2.S x x x===⎰X ;Y 的联合密度函数为211,1e ,0,(,)20,.x y f x y x ⎧≤≤<≤⎪=⎨⎪⎩其他X ;Y 关于X 的边缘密度函数为1/2011d ,1e ,()220,.x X y x f x x⎧=≤≤⎪=⎨⎪⎩⎰其他 所以1(2).4X f =22.设随机变量X 和Y 相互独立;下表列出了二维随机变量X ;Y 联合分布律及关于X 和Y 的边缘分布律中的部分数值.试将其余数值填入表中的空白处. y 1 y 2 y 3P {X =x i }=p ix 1 x 21/81/8P {Y =y j }=p j 1/61解因21{}{,}j j iji P Y y P P X x Y y ======∑;故11121{}{,}{,},P Y y P X x Y y P X x Y y ====+== 从而11111{,}.6824P X x Y y ===-= YX而X 与Y 独立;故{}{}{,}i j i i P X x P Y y P X x Y y =====;从而11111{}{,}.624P X x P X x Y y =⨯==== 即：1111{}/.2464P X x ===又1111213{}{,}{,}{,},P X x P X x Y y P X x Y y P X x Y y ====+==+==即1,3111{},4248P X x Y y =++== 从而131{,}.12P X x Y y ===同理21{},2P Y y == 223{,}8P X x Y y ===又31{}1j j P Y y ===∑;故3111{}1623P Y y ==--=. 同理23{}.4P X x == 从而23313111{,}{}{,}.3124P X x Y y P Y y P X x Y y ====-===-=故23.设某班车起点站上客人数X 服从参数为λλ>0的泊松分布;每位乘客在中途下车的概率为p 0<p <1;且中途下车与否相互独立;以Y 表示在中途下车的人数;求：1在发车时有n 个乘客的条件下;中途有m 人下车的概率；2二维随机变量X ;Y 的概率分布.解1 {|}C (1),0,0,1,2,m m n mn P Y m X n p p m n n -===-≤≤=.2 {,}{}{|}P X n Y m P X n P Y m X n ======e C (1),,0,1,2,.!m m n mnnp p n m n n n λλ--=-≤≤=24.设随机变量X 和Y 独立;其中X 的概率分布为X ~⎪⎪⎭⎫⎝⎛7.03.021;而Y 的概率密度为fy ;求随机变量U =X +Y 的概率密度gu .解设Fy 是Y 的分布函数;则由全概率公式;知U =X +Y 的分布函数为(){}0.3{|1}0.7{|2}G u P X Y u P X Y u X P X Y u X =+≤=+≤=++≤=0.3{1|1}0.7{2|2}P Y u X P Y u X =≤-=+≤-=由于X 和Y 独立;可见()0.3{1}0.7{2}G u P Y u P Y u =≤-+≤-0.3(1)0.7(2).F u F u =-+-由此;得U 的概率密度为()()0.3(1)0.7(2)g u G u F u F u '''==-+-0.3(1)0.7(2).f u f u =-+-25. 设随机变量X 与Y 相互独立;且均服从区间0;3上的均匀分布;求P {max{X ;Y }≤1}. 解：因为随即变量服从0;3上的均匀分布;于是有1, 03,()30, 0,3;x f x x x ⎧≤≤⎪=⎨⎪<>⎩ 1, 03,()30, 0, 3.y f y y y ⎧≤≤⎪=⎨⎪<>⎩ 因为X;Y 相互独立;所以1, 03,03,(,)90, 0,0,3, 3.x y f x y x y x y ⎧≤≤≤≤⎪=⎨⎪<<>>⎩ 推得 1{max{,}1}9P X Y ≤=. 26. 设二维随机变量X ;Y 的概率分布为其中a ;1 a ;b ;c 的值；2 Z 的概率分布；3 P {X =Z }.解 1 由概率分布的性质知;a+b+c +0.6=1 即 a+b+c = 0.4. 由()0.2E X =-;可得0.1a c -+=-.再由 {0,0}0.1{00}0.5{0}0.5P X Y a b P Y X P X a b ≤≤++≤≤===≤++;得 0.3a b +=.解以上关于a;b;c 的三个方程得0.2,0.1,0.1a b c ===.2 Z 的可能取值为-2;-1;0;1;2;{2}{1,1}0.2P Z P X Y =-==-=-=;{1}{1,0}{0,1}0.1P Z P X Y P X Y =-==-=+==-=;{0}{1,1}{0,0}{1,1}0.3P Z P X Y P X Y P X Y ===-=+==+==-=;{1}{1,0}{0,1}0.3P Z P X Y P X Y ====+===;{2}{1,1}0.1P Z P X Y =====;即Z 的概率分布为3 {}{0}0.10.20.10.10.20.4P X Z P Y b ====++=++=.27. 设随机变量X;Y 独立同分布;且X 的分布函数为Fx;求Z=max{X;Y}的分布函数.解：因为X;Y 独立同分布;所以F X z=F Y z;则F Z z=P{Z ≤z}=P{X ≤z;Y ≤z}=P{x ≤z}·P{Y ≤z}=Fz 2.28.设随机变量X 与Y 相互独立;X 的概率分布为1{},1,0,1,3P X i i ===-Y 的概率密度为1,01,()0,Y y f y ≤<⎧=⎨⎩其他.记Z =X +Y .1求1{|0};2P Z X ≤=2求Z 的概率密度()Z f z分析 题1可用条件概率的公式求解.题2可先求Z 的分布函数;再求导得密度函数.解1 1{0,}12{|0}2{0}P X Z P Z X P X =≤≤===1{0,}2{0}P X Y P X =≤== 11{}22P Y =≤=2(){}{}Z F z P Z z P X Y z =≤=+≤{,1}{,0}{,1}P X Y z X P X Y z X P X Y z X =+≤=-++≤=++≤= {1,1}{,0}{1,1}P Y z X P Y z X P Y z X =≤+=-+≤=+≤-= {1}{1}{}{0}{1}{1}P Y z P X P Y z P X P Y z P X =≤+=-+≤=+≤-=1[{1}{}{1}]3P Y z P Y z P Y z =≤++≤+≤-1[(1)()(1)]3Y Y Y F z F z F z =+++-'1()()[(1)()(1)]3Z Z Y Y Y f z F z f z f z f z ==+++-1,1230,.z ⎧-≤<⎪=⎨⎪⎩其他29.设随机变量X;Y 服从二维正态分布;且X 与Y 不相关;f X x;f Y y 分别表示X;Y 的概率密度;求在Y=y 的条件下;X 的条件概率密度f X ｜Y x ｜y.解：由第四章第三节所证可知;二维正态分布的不相关与独立性等价;所以fx;y= f X x ·F Y y;由本章所讨论知;/()()(,)(/)()()()X Y X Y X Y Y f x f y f x y f x y f x f y f y ===.30.设二维随机变量X ;Y 的概率密度为2,01,01,(,)0,.x y x y f x y --<<<<⎧=⎨⎩其他1求{2};P X Y >2求Z =X +Y 的概率密度()Z f z .分析 已知X;Y 的联合密度函数;可用联合密度函数的性质{(,)P X Y ∈}(,)GG f x y dxdy =⎰⎰ 解1； Z=X+Y 的概率密度函数可用先求Z 的分布函数再求导的方法或直接套公式求解. 解 12{2}(,)x yP X Y f x y dxdy >>=⎰⎰120120(2)57().824x dx x y dyx x dx =--=-=⎰⎰⎰2()(,),Z f z f x z x dx +∞-∞=-⎰其中 2()01,01(,)0x z x x z x f x z x ---<<<-<⎧-=⎨⎩其他201,01z x z x -<<<-<⎧=⎨⎩其他当02z z ≤≥或时;()0Z f z =； 当01z <<时;0()(2)(2);zZ f z z dx z z =-=-⎰ 当12z ≤<时;121()(2)(2),Z z f z z dx z -=-=-⎰即Z 的概率密度为2(2)01()(2)120Z z z z f z z z -<<⎧⎪=-≤<⎨⎪⎩其他。
概率论与随机过程题集(第2章)
第二章 概率论与随机过程2-16 图P2-16中的电路输入为随机过程X(t),且E[X(t)]=0,xx φ(τ) =2σδ(τ),即X(t)为白噪过程。
（a ）试求谱密度yy Φ（f ）。
（b ）试求yy φ(τ)和E[Y 2(t)]。
图P2-16解：（a ）xx φ=2222)()(σττδσττφτπτπ==⎰⎰+∞∞--+∞∞--d e d e f j f j xx又系统函数)(f H =)()(f X f Y =fc j fcj R fc j πππ2112121+=+∴2222222241)2(11)()()(c f R fcR f H f f xx yy πσπσφφ+=+== (b) E [)(2t y ]=)0(yy φτπττπσπσφτφRcfj f j yy yy eRcdf ecf R df ef 122222222241)()(-∞+∞-∞+∞-=+==⎰⎰∴E [)(2t y ]=Rcyy 2)0(2σφ=2-20 一离散时间随机过程的自相关序列函数是kk )2/1()(=φ，试求其功率密度谱。
解：由功率密度谱的定义知 )(f Φ＝∑+∞-∞=-k fkj e k πφ2)( ＝∑+∞-∞=-k fk j k e π2)21(＝fk j k k e π21)21(----∞=∑＋fk j k k e π20)21(-+∞=∑＝k f j k e)21(21π∑+∞=＋kf j k e )21(20π-+∞=∑ ＝f j fj e eππ2221121-＋fj e π22111--∴ )(f Φ ＝f j fj e eππ2221121-＋fj eπ22111-- 即为所求。
2-23 试证明函数)(t f k ＝)2(2)]2(2sin[Wkt W W k t W --ππ，k = 0，1±，2±，… 在区间[+∞∞-,]上为正交的，即所以，抽样定理的重建公式可以看作带限信号)(t s 的级数展开式，其中权值为)(t s 的样值，且{)(t f k }是级数展开式中的正交函数集。
北邮概率论与随机过程—学学期期末A卷
北京邮电大学2010——2011学年第2 学期3学时《概率论与随机过程》期末考试（A ）一． 填空题.1 设随机事件,A B 满足()( )P AB P A B =, 且()P A p =, 则()P B = 1-p2. 设每次实验中事件A 出现的概率为p ,在三次独立重复试验中, A 至少出现一次的概率为1927, 则p = 1/3 3. 随机变量X 服从参数为1的泊松分布(1)π,则2(())P X E X ==112e - 4. 设随机变量X 服从正态分布2(10,0.02)N ，记22()u xx du -Φ=⎰，且已知(2.5)0.9938Φ=，则((9.95,10.05))P x ∈= ０．９８７６5. 已知随机变量X 服从均匀分布(1,6)U ，则矩阵20001010A X⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭的特征值全为实根的概率为 ４／５6. 已知随机变量X 的密度函数为||1(),2x f x e x -=-∞<<+∞，则(01)P X <<= 11(1)2e -- 7. 设连续型随机变量X 的分布函数为()F x ，则0y >时，2ln(())Y F X =-的概率密度函数()Y f y ＝ 212y e - 8. 已知随机变量X 服从均值为１的指数分布，则min{,2}Y X =的分布函数()F y ＝0,0,1,02,1, 2.xx e x x -≤⎧⎪-<<⎨⎪≥⎩9. 已知随机变量(,)X Y 服从二维正态分布22(1,2,1,2,0.5)，则21Z X Y =++的概率密度函数()f z 2(5)x --10. 设,X Y 的联合概率密度为(2)2,0,0,(,)0,x y e x y f x y -+⎧>>=⎨⎩其它，, 则概率(1,2)P X Y ><=14(1)e e --- 11. 设随机过程2()X t X Yt Zt =++, 其中,,X Y Z 是相互独立的随机变量, 且均值都为零, 方差都为1, 则相关函数(,)X R s t = 221st s t ++12. 设{(),0}W t t ≤<+∞是参数为2σ的维纳过程, 则[((3)(1))((4)(1))]E W W W W --=22σ13. 设平稳高斯过程{().0}X t t ≥的均值为零, 相关函数为2||1()4X R e ττ-=, 则对任意固定的0t , 0()X t 的概率密度函数()f x 22x - 14. 设离散时间离散状态齐次马尔可夫链{}n X 的状态空间是{0,1,2},平稳分布为111,,244π⎧⎫=⎨⎬⎩⎭, 若000111(0),(1),(2)244P X P X P X ======, 则方差100()D X = 11/1615. 设}),({+∞<<-∞t t X 为平稳随机过程，功率谱密度为212)(ωω+=X S , 则其平均功率为 1二. （１5分）设某餐厅每天接待300名顾客, 并设每位顾客的销费额(元)服从均匀分布(40,100)U , 且顾 客的消费相互独立. 求:(1) 该餐厅的日营业额的期望和方差; (2) 平均每天有多少位顾客消费额超过50元;(3) 用中心极限定理估计该餐厅日营业额超过21750的概率. 解. (1) 设,1,2,...,300i X i =是第i 位顾客的消费额, 则由题意,1,40100,()600,ix X f x ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其它， 设X表示该餐厅的日消费额, 则3001.ii X X ==∑ 因为 ()70i E X =, 则21300300(60/12)90000.DY DX =⨯==21000EX =(5’) (2 ) 设Y 是消费额超过50元的顾客数. 则1(300,(50))(300,5/6)YB P X B >=, 所以300(5/6)250.EY =⨯= (5’)(3) 由中心极限定理得12300(...21750)1(2.5)0.0062.P X X X P +++>⎛⎫=>=-Φ= (5’) 三．（１5分）设二维随机变量(,)X Y 具有概率密度(1), 0,0,(,)3x y k ex y f x y -+⎧>>⎪=⎨求(1)系数k ; (2)边缘概率密度(),()X Y f x f y ，并问,X Y 是否独立, 为什么? (3)求条件概率密度|(|)Y X f y x ，|(|)X Y f x y . 解.(1) 0,01(,)3x Y f x y dxdy k >>=⇒=⎰⎰(3’)(2) (1)0,0,()(,)0,0,x y x X xedy e x f x f x y dy x +∞-+-+∞-∞⎧=>⎪==⎨⎪≤⎩⎰⎰(1)201,0,(1)()(,)0,0,x y Y xe dx y y f y f x y dx y +∞-++∞-∞⎧=>⎪+==⎨⎪≤⎩⎰⎰(6’)由于(,)()()X Y f x y f x f y ≠,所以不独立.(3) 当0x >时, (1)|(,)(|)()x y xy Y X xX f x y xe f y x xe f x e-+--===, 当0y >时, (1)2(1)|2(,)(|)(1)1()(1)x y x y X Y Y f x y xe f x y y xe f y y -+-+===++ (6’)四．（１5分）设齐次马氏链}0,{≥n X n 的状态空间为}2,1,0{=E ，一步转移概率矩阵为110221102211022P ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦， 初始分布为0001{0}{1}{2}3P X P X P X ====== (1) 求124 {1,1,2}P X X X ===;(2) 求02,X X 的相关系数02X X ρ;(3) 证明马氏链}0,{≥n X n 具有遍历性，并求其极限分布．解 (1) 2111244111(2)424111442P P ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,124 {1,1,2}P X X X ====20111120()(2)0i i P X i p p p ===∑ (5’)(2) 2X 的分布率(2)(0)(2)(1/3,1/3,1/3)p p P ==02,X X 的联合分布率02021,2/3EX EX DX DX ==== 027/6EX X =1/4ρ== (5’)(3) 由P(2)知马氏链遍历,由01210,0,1,2,iP i ππππππ=⎧⎪++=⎨⎪≥=⎩得平稳分布为(1/3,1/3,1/3). (5’) 五．（１0分）设某线性系统的脉冲响应函数为22,0()0,0t e t h t t -⎧≥=⎨<⎩，将平稳过程{})()(∞+-∞∈，，t t X 输入到该系统后, 输出平稳过程{})()(∞+-∞∈，，t t Y 的谱密度为424()1336Y S ωωω=++，求：(1)输入平稳过程的{})()(∞+-∞∈，，t t X 的谱密度)(ωX S ； (2)自相关函数)(τX R ； (3)输入与输出的互谱密度)(ωXY S ．解： 2222,024()(),|()|240,0t e t h t H H i t ωωωω-⎧≥=↔==⎨++<⎩，(1) 22()1(),|()|(9)Y X S S H ωωωω==+ (4分) (2) 3||11()(),26i X X R S e d e ωτττωωπ+∞--∞==⎰ (3分) (3) 22()()()(2)(9)X Y X S H S i ωωωωω==++． (3分)。
北邮概率论与随机过程试题参考-3学分
3学时《概率论与随机过程》试题参考考试注意事项：学生必须将答题内容做在试题答题纸上，做在试题纸上一律无效。
一． 简答（40分，每题4分）1.设A,B 为相互独立的随机事件,P(A)=0.2,P(B)=0.6,求P(A ⋃B).2.设X ～B(1,0.5)，Y ～B(1,0.5)，且X 与Y 相互独立，求P{X +Y =2}.3.已知随机变量X 的分布率为X−１012p k0.20.10.50.2 设Ｙ＝3X 2，求P {Y =3}.4.设随机变量ξ,η和X,Y 满足ξ=−2X +1,η=−3Y +2，已知X 与Y 的相关系数为ρXY =0.5，求ξ与η的相关系数为ρξη.5.已知随机变量X 服从正态分布N(μ,σ2)，且二次方程y 2+4y +X =0无实根的概率为1/2,求μ.6. 设随机变量X 的概率密度函数为f(x)={1−|x |,−1<x <1,0,其他求随机变量Y =X 2+1的概率密度函数f Y (y)7.设随机变量X 1,X 2,…,X 100是相互独立的服从均值为10的指数分布，记Y =∑X i 100i=1，利用中心极限定理近似计算P(Y ≥1000)8.设{N(t),t ≥0}是强度为λ的泊松过程，求P (N (2)=2,N (3)=3|N (1)=1)= .在此处键入公式。
9.设平稳过程{X(t),t ≥0}的功率谱密度S X (ω)=11+ ω2，求其平均功率.10.设马氏链{X n ,n ≥0}的状态空间E ={0,1}, 转移矩阵为(14341323), 求lim n→∞p 11(n)一个系统中有三个相互独立的元件，元件损坏的概率都是0.2．当一个元件损坏时，系统发生故障的概率为0.25; 当两个元件损坏时，系统发生故障的概率为0.6; 当三个元件损坏时，系统发生故障的概率为0.95; 当三个元件都不损坏时，系统不发生故障. 求系统发生故障的概率．三．（１5分）设随机变量X与Y相互独立，X在（0,1）上服从均匀分布，Y的密度函数为f Y(y)={12e−y2 , y>0 0,其它，（1）求X和Y的联合分布密度函数；（2）设关于a的二次方程为a2+2aX+Y=0，试求此方程有实根的概率（用标准正态分布的分布函数表出结果）。
2014-2015北邮概率论与随机过程期末
北京邮电大学2014—2015学年第2学期3学时《概率论与随机过程》期末考试试题（A ）答案考试注意事项：学生必须将答题内容做在试题答题纸上，做在试题纸上一律无效一、 填空题（45分，每空3分）1. 设,,A B C 是随机事件，A 与C 互不相容，1()2P AB =,1()3P C =，则 (|)P AB C = . 34 2. 设随机变量X 的分布函数0 01() 01,21 1x x F x x e x -<⎧⎪⎪=≤<⎨⎪⎪-≥⎩则(1)P X == . 112e -- 3. 设(,)X Y 的概率密度为1,01,(,)10, otherwise,x y f x y x ⎧<<<⎪=-⎨⎪⎩ 则对任意给定的(01)x x <<，()X f x = . 14. 设随机变量X 的概率分布为()(0,1,2,...)!C P X k k k ===，则()D X = . 1 5. 设随机变量X 服从参数为λ的指数分布，则(())P XE X >= . 1e -6. 设二维随机变量(,)X Y 的概率密度为6 01(,)0 x x y f x y ≤≤≤⎧=⎨⎩，其他 则(1)P X Y +≤= . 14 7. 设随机变量,X Y 相互独立，且~(3,4), ~(10,0.3)X N Y b ，则()E X Y += . 68. 设X 和Y 相互独立，X ～)2,1(N ，Y 的分布律为则=≤<}1,1{Y X P . 0.49. 设二维随机变量(,)X Y 服从22(,,,,0)N μμσσ，则2()E XY = . 22()μμσ+10. 将长度为1 m 的木棒随机地截成两段，则两段长度的相关系数为ρ= . -111. 已知随机过程(),(,)X t At B t =+∈-∞+∞，其中A ,B 独立同分布，且A ~N (0，1)，则X (t )的一维概率密度(,)f x t =.22(1)(,),x t f x t x -+=-∞<<+∞12.设{(),0}W t t ≥是参数为2σ(0σ>)的维纳过程，则(2)(1)W W 与的相关系数为. 213.设{(),0}N t t ≥是参数为0λ>的泊松过程，则{(2)2,(4)3|(1)1}P N N N ==== . 232e λλ-14. 设{,0,1,2,}n X n =是齐次马氏链，{1, 2, 3}I =，一步转移概率矩阵为00.50.50.500.50.50.50P ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，则11lim ()n P n →∞= . 13 15. 设平稳过程{(),0}X t t ≥的功率谱密度21()1X S ωω=+，则其自相关函数()X R τ= . ||12e τ-二、 （15分）某保险公司多年的统计表明：在索赔户中被盗索赔户占20%，以X 表示在随机抽查的100个索赔户中，因被盗向保险公司索赔的户数。
概率统计随机过程-期末试卷-参考答案
7. 1
8. 1 1
4. ，
2
数理统计
57 33 e 30 154 e 15 9. , 8 24
2 2 2
又由
15 S 2
2
4
即
152
2 15 S 2 (15) 知 D 2 2 15
D S 2 2 15
2
得 D S
2 15
4
五、解:
数理统计
1 2 3 (1) 先求二步转移概率矩阵 1 1/ 2 1/ 4 1/ 4 2 P (2) [ P (1)] 2 1/ 4 1/ 2 1/ 4 3 1/ 4 1/ 4 1/ 2 3 P{ X 2 2} P X 0 iP X 2 2 | X 0 i
数理统计
《概率统计与随机过程》期末试卷二 参考答案 一、填空题
1. F (1, n)
2. P X 1 x1 ,..., X n xn p i 1 (1 p) 其中xi 0或1;
1 n 3. X , Xi X n i 1
xi
n
n
xi
i 1
n
,
E ( S 2 ) p(1 - p)
六、解:
a2 (3) 因 RX ( t , t ) cos 0 , 2 i 故 S X R e d X
2 a i cos( ) e d 0 2 2 a cos(0 )e i d 2 a2 0 0 2
p1 (0) P12 (2) p2 (0) P22 (2) p3 (0) P32 (2) 1 1 1 1 1 ( ) 3 4 2 4 3 (2) P{ X 2 2, X 3 2 | X 0 1}
北邮通原考研2003年真题及答案
(a)证明y中信号分量的瞬时功率是 Eb ；
2
N 0 Eb (b)证明y中噪声分量的平均功率是 2 ；
(c)若发送 s2 (t ) ，请写出y的条件概率密度函数 p ( y | s2 ) 表达式。 八、 （16 分）数字基带二进制双极性序列 {an }经过一个如图示的非理想基带传输系统传输， 抽样时刻存在码间干扰。已知 an 以独立等概的方式取值于 (+ 1,−1) ，抽样时刻的噪声是 均值为零、方差为 σ 的高斯随机变量。
4．在调频系统中，解调输出噪声的功率谱密度的特点是 与频率的平方成反比
5．设某基带传输系统的频带宽度为 4kHz，若采用理想低通传输，则无码间干扰传输的最大 可能符号速率为 8k 波特。 若采用滚降因子 α = 1 的升余弦滚降传输系统， 则无码间干
扰传输的最大可能符号速率为 4k 波特。 若采用第四类部分响应系统传输 16 进制码元 时，其频带利用率为 32 b/s/Hz。 6．已知两码组为(0000)、(1111)。若用于检错，能检出 3 位错。若用于纠错，能纠正 1 位错。 二．选择题答案 1d；2b；3a； 4c；5d； 三. 解 (a) S n 的各个符号的出现概率为
[~
jω c t
]
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4．某数字调制系统的信号在信道传输中受到双边功率谱密度为 N 0 2 的加性白高斯噪声的 干扰。若给定系统的输入信息速率、给定数字调制信号的平均发送功率，请问下列何种 数字调制方式能使误比特率最小并且系统的频带利用率最高。 （ ） (a)OOK (b)相位不连续 FSK (c)QPSK (d)2PSK 5． 设基带传输系统的发送滤波器、 信道及接收滤波器组成的总特性为 H ( f ) ， 若要求以 2400 波特的速率进行传输，图中何种 H ( f ) 满足抽样点无码间干扰的条件？（ ）