概率论第三版第2章答案详解
概率论与数理统计答案 第二章1-2节
关键词： 随机变量 离散型随机变量、分布律 连续型随机变量、概率密度 概率分布函数 重伯努利实验、二项分布、泊松分布 均匀分布、正态分布、指数分布 随机变量的函数的分布
1
§1 随机变量
定义
2 3
例1: 将一枚硬币抛掷3次. 关心3次抛掷中, 出现 H的总次数 以X记三次抛掷中出现H的总数, 则对样本空间 S={e}中的每一个样本点e, X都有一个值与之对 应, 即有
1) P { X = k} = C3k p k (1 − p )3− k , k = 0,1, 2,3 (
( 2)
P { X = 2} = C32 p 2 (1 − p)
21
泊松分布(Poisson分布)
若随机变量X的概率分布律为 e− λ λ k
P { X = k} = k! ， = 0,1, 2, ⋅⋅⋅, λ > 0 k
互不影响
例如： 1.独立重复地抛n次硬币，每次只有两个可能的结果： 正面，反面， P (出现正面 ) = 1 2 2.将一颗骰子抛n次，设A={得到1点}，则每次试验 只有两个结果：A , A , P ( A ) = 1 6
12
定义随机变量X表示n重伯努利试验中事件A发生的次 数, 我们来求它的分布律. X所有可能取的值为0,1,2,...,n. 由于各次试验是相互独立的, 因此事件A在指定的 k(0≤k≤n)次试验中发生, 在其它n−k次试验中A不发生 的概率为
13
设A在n重伯努利试验中发生X次，则
k P பைடு நூலகம் X = k} = Cn p k (1 − p ) n − k ， = 0，⋅⋅⋅，n k 1，
⎛n⎞ k Cn = ⎜ ⎟ 表示n中 ⎜k ⎟ ⎝ ⎠ 任选k的组合数目
第三版详细《概率论与数理统计》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。
概率论知识点详解（第二章）
第二章 随机变量及其分布题型归类与解题方法1. 求随机变量的分布1.1 求离散型随机变量分布列或分布函数例 2.1 一盒中装有编号1,2,,5 为的五只球，现从中任取三只球，求被抽取的三只球的中间号码为X 的分布列．解 首先确定X 的取值只能为2，3，４．分析 当X k =时，另两只球中的一只在小于k 的1k -个球中取，余一只球在大于k 的5k -只球中取，故111535{}k kC C P X k C --== (2,3,4)k = 即有例 2. 2 已知X 的概率分布为1{2}{1}{1}{2}4P X P X P X P X =-==-=====，求：（1）2Y X =的分布列； （2）(),X Y 的分布列． 解 （1） 2Y X =的分布列为1{2,4}{2}4P X Y P X =-===-=． 同理1{1,1}{1}4P X Y P X =-=-==-=； 1{1,1}{1}4P X Y P X =====； 1{2,4}{2}4P X Y P X =====．故(),X Y 的联合分布列为评点 对于这一类题，首先确定离散型随机变量的取值，然后求出随机变量取各值的概率，最后写出离散型随机变量的分布律．1.2 求连续型随机变量分布列或分布函数例 2.3 设随机变量X 的概率密度为,01;()2,12;0,x x f x x x ≤≤⎧⎪=-≤<⎨⎪⎩其他，求X 的分布函数()F x ．解 分析：利用公式()()xF x f x dx -∞=⎰直接计算分布函数．当0x <时，()0F x =；当01x ≤<时，20()()02xxx F x f x dx dx xdx -∞-∞==+=⎰⎰⎰；当12x ≤<时，01211()()0(2)212xx F x f x dx dx xdx x dx x x -∞-∞==++-=--⎰⎰⎰⎰； 当2x ≥时，220,0;,01;2()112,12;21, 2.x x x F x x x x x <⎧⎪⎪≤<⎪=⎨⎪-+-≤<⎪⎪≥⎩．例 2.4 在(),X Y 区域Θ上服从均匀分布，求(),X Y 的分布函数，其中Θ为x 轴，y 及1y x =+围成的三角形．解 当1x <-或0y <时，(,)0f x y = (,)0F x y =； 当10x -≤<，1y x ≥+时，201(,)22(1)(22)y xy F x y dy dx y x y x y y -==+-=-+⎰⎰；当10x -≤<，1y x ≥+时，121(,)2(1)xx F x y dx dy x +-==+⎰⎰；当0x ≥，01y ≤<时，01(,)2(2)yy F x y dy dx y y -==-⎰⎰；当0x ≥，1y ≥时，(,)1F x y =． 故2010;(22),10,01;(,)(1),10,1;(2),0,01;10, 1.x y x y y x y x F x y x x y x y y x y x y <-<⎧⎪-+-≤<≤<+⎪⎪=+-≤<≥+⎨⎪-≥≤≤⎪≥≥⎪⎩，或， 评点 求一维的和二维的连续型随机变量的分布函数，是对概率密度函数进行积分．若()f x ，(,)f x y 分区域定义时，关键就在于积分的上，下限或区域的确定．1.3 确定分布列或密度函数或分布函数中的参数例 2.5 随机变量(,)X Y 的概率密度为222(;(,)0,A k x y k f x y ⎧⎪+≤=⎨⎪⎩其他，，求：（１） 系数A 的值．（２） 222{(,)}P X Y x y r ∈+≤ ()r k ≤． 解 （1）因为1(,)(f x y dxdy +∞+∞-∞-∞=⎰⎰用极坐标代换得）222(x y k A k dxdy +≤=⎰⎰230()/3kA d k r rdr A k πθπ=-=⎰⎰故33A k π=． （2）222223300332{(,)}()13r r r P X Y x y r d k r rdr k k k πθπ⎛⎫∈+≤=-=- ⎪⎝⎭⎰⎰．例 2.6设二维随机变量(,)X Y 的分布函数(,)arctan arctan 23x y F x y A B C ⎛⎫⎛⎫=++ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭求：（1）A ，B ，C 的值． （2）(,f x y ）．解 （1）因为0A ≠，所以由x ，y 的任意性，得0(0,)arctan 022F A B C π⎛⎫⎛⎫-∞=+-= ⎪⎪⎝⎭⎝⎭，2C π=；0(,0)arctan 023F A B C π⎛⎫⎛⎫-∞=-+= ⎪⎪⎝⎭⎝⎭，2B π=；(,)12222F A ππππ⎛⎫⎛⎫+∞+∞=++= ⎪⎪⎝⎭⎝⎭，21A π=，故21(,)arctan arctan 2223y F x y ππππ⎛⎫⎛⎫=++ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭．（2）由2(,)(,)F x y f x y x y∂=∂∂，得222(,)6[(4)(9)]f x y x y π=++ (,)x y -∞<<+∞．评点 （1）有几个参数就要找到几个独立的条件； （３） 这里主要用到()0F -∞=，()1F +∞=或()1kf x dx =⎰， (,)(,)(,)0F y F x F -∞=-∞=-∞-∞=，(,)1F +∞+∞=，或2(,)1k f x y dxdy =⎰⎰．2. 求概率2.1 由分布列或密度函数或分布函数，求随机变量落入某集合的概率例 2.7 设二维随机变量(,)X Y 的概率密度为(23)6,0,0(,)0,x y e x y f x y -+⎧>>=⎨⎩；其他，求：（1）(,)F x y ． （2）{236}P x y +≤．解 （1）分区域讨论，见图2.1．当0x ≤，0y ≤时，(,)0F x y =； 当0x >，0y >时(23)230(,)6(1)(1)x yx y x y F x y dy e dx e e -+--==--⎰⎰即23(1)(1),0,0(,)0,x y e e x y F x y --⎧-->>=⎨⎩其他．（2） (23)236{236}6x y x y P X Y e dxdy -++≤+≤=⎰⎰32(3)/3(23)0x x y dx e dy --+=⎰⎰6170.9826e -=-≈．例 2.8 随机变量X 的分布函数为20,0(),05251,5,x xF x x x <⎧⎪⎪=≤<⎨⎪≥⎪⎩，求{36}P x <<的概率．解 直接利用公式计算：916{36}(6)(3)12525P x F F <<=-=-=． 评点 （1）对一般连续型随机变量取值的概率，如果已知密度函数求概率可用{(,)}(,)GP x y G f x y dxdy <=⎰⎰公式法．（2）对于已知分布函数求概率，同样也可以用公式法{}{}{}()()P a X b P a X b P a X b F b F a <<=≤≤=<≤=-．2.2 求实际问题的概率例 2.9 某地区18岁的女青年的血压(收缩压，以ｍｍＨｇ计)，服从2(110,12)N ，在该地区任选一18岁的女青年，测量她的血压X ： （1）求{105}P X ≤，{100120}P X <≤． （2）确定最小的x ，使{}0.05P X x >≤． 解 （1）2(110,12)X N ，则105110{105}(0.417)12P X -⎛⎫≤=Φ=Φ- ⎪⎝⎭1(0.417)10.662=-Φ=-=； 120110100110{100120}1212P X --⎛⎫⎛⎫<≤=Φ-Φ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭(0.83)(0.83)2(0.8=Φ-Φ-=Φ-= （2）要使{}0.05P X x >≤，必须1{}0.05P X x -≤≤，即{}10.050.95P X x ≤≥-=，亦即1100.9512x -⎛⎫Φ≥⎪⎝⎭，110 1.64512x -≥，129.74x ≥， 故所求x 必须大于等于129.74．例 2.10 一轰炸机带的三枚炸弹向敌方目标投掷，若炸弹落在目标中心40米内，目标将被摧毁，设在使用瞄准器投弹时，弹着点X 的概率密度函数为(100)/10000,1000;()(100)/10000,0100;0,x x f x x x +-<≤⎧⎪=-<≤⎨⎪⎩其他，，求投掷三枚炸弹后，目标被炸毁的概率．解 一枚炸弹落在目标中心40米内的概率为4040404001()(100)(100)10000f x dx x dx x dx --⎡⎤=++-⎢⎥⎣⎦⎰⎰⎰ 4002(100)0.6410000x dx =-=⎰， 则炸弹落在40米外的概率为10.640.36P =-=，所以三枚炸弹都落在目标中心40米外的概率是3(0.36)，于是，目标被炸毁的概率是31(0.36)0.953P =-=．评点 （1）对此类题型，一定要根据实际情况，确定所求概率的范围；（2）然后再根据相应的定义，性质，公式求出符合实际的概率．2.3 求服从二项分布的随机变量取值的概率例 2.11 甲地需要与乙地的10个电话用户联系，每一个用户在一分钟内平均占线12秒，并且各个用户是否使用电话是相互独立的，为了在任意时刻，使得电话用户在用电话时能够接通的概率为0.99，至少应有多少电话线路？解 设任意时刻乙地10个用户使用电话的户数为随机变量，记为X ，则每一个电话用户在任意时刻使用电话的概率120.260P ==，即(1,0.2)X b ，又设至少需m 条电话线路，求满足{}0.99P X m ≤=的m ．而1010{}(0.2)(0.8)kk k P X k C -== (0,1,,k =，有10100{}{}(0.2)(0.8)mmkk k k k P X m P X k C -==≤===∑∑，于是1010(0.2)(0.8)0.99mkk k k C-==∑ 即 5m =，故至少应有5条电话线路．评点 对于这类问题要注意：（１） X 是n 次试验中事件A 发生的概率； （２） 在每次试验中事件A 和A 有且仅有一个发生；（３） 利用对立事件来求解问题时，注意随机变量的取值为0,1,2,,n ，n 是试验次数；（４） 当n 较大P 较小时，且np λ=，(1)!k k kn kne C p p k λλ---≈．2.4 求服从泊松分布的随机变量取值的概率例 2.12 实验器皿中产生甲，乙两类细菌的机会是相等的，且产生的细菌数X 服从参数为λ的泊松分布，试求产生了甲类细菌但没有乙类细菌的概率． 解 由题意可知，X 的分布律为{}!kP X k e k λλ-==(0,1,2,k = 而这k 个细菌全部是甲类细菌的概率为(1/2)!kke k λλ-，因此产生了甲类细菌而无乙类细菌的概率为21(1)!kk P ee ek λλλλ∞---===-∑．评点 当试验次数n →∞时，若事件A 每次出现的概率0n P nλ=→，此时事件A 出现的次数X 服从泊松分布．服从泊松分布的随机变量很多，例如一个时间间隔内某电话交换台收到的电话的呼唤次数，交叉路口单位时间内过往的汽车辆数，一本书1页中的印刷错误数，纺织厂生产的布匹上一定数量的疵点，铸件的砂眼数等．2.5 求服从均匀分布的随机变量取值的概率例 2.13 测量零件时产生的误差(X 单位：cm )是一个随机变量，它服从(0.1,0.1)-内的均匀分布，求误差的绝对值在0.05cm 之内的概率．解 据均匀分布定义，X 的概率密度为1,0.10.1;0.1(0.1)()0,,x f x ⎧-<<⎪--=⎨⎪⎩其他即5,0.10.1;()0,,x f x -<<⎧=⎨⎩其他 故0.050.05{0.05}50.5P X dx -<==⎰．评点 求此类题型的解法一般有两种方法：（１） 利用概率密度的积分计算，即利用公式{}{}{}{}P a X b P a X b P a X b P a X b <<=≤≤=<≤=≤≤()baf x dx =⎰；（２） 直接利用分布函数计算，即利用公式{}{}{}()()P a X b P a X b P a X b F b F a <<=≤≤=<≤=-．2.6 求服从正态分布的随机变量取值的概率例 2.14 设随机变量X 服从正态分布(108,9)N ，求： （1）{101.1117.6}P x <<； （2）常数a ，使{}0.90P X a <=； （3）常数a ，使{||}0.01P X a a ->=．解 （1）117.6108101.1108{101.1117.6}33P x --⎛⎫⎛⎫<<=Φ-Φ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭(3.2)( 2.3)=Φ-Φ-0.9995110.989280.9888=-+=．（2）108{}0.903a P X a -⎛⎫<=Φ=⎪⎝⎭，查表知108 1.293a -≈，即112.17a =． （3）{||}{2}{0}P X a a P X a P X ->=>+<10821081081083333X a X P P ----⎧⎫⎧⎫=>+<⎨⎬⎨⎬⎩⎭⎩⎭210810.013a -⎛⎫=-Φ= ⎪⎝⎭，即有21080.993a -⎛⎫Φ= ⎪⎝⎭，故得21082.333a -=，即 57.4a =． 评点 正态分布是一类非常重要的分布．正态分布的概率计算最终都要查标准正态分布表，表里表明()z Φ和Z 的关系，特别地，当0Z <时，()1()z z Φ=-Φ-．2.7判别随机变量是否相互独立例 2.15设随机变量(,)X Y 的分布律如下表示，试判断X ，Y 是否相互独立．解 利用离散型随机变量边缘分布定义，随机变量(,)X Y 关于X 和Y 的边缘分布律分别为{0}{0}0.80.70.56{0,0}P X P Y P X Y ===⨯==== ； {0}{1}0.80.30.24{0,1}P X P Y P X Y ===⨯==== ； {1}{0}0.20.70.14{1,0}P X P Y P X Y ===⨯==== ； {1}{1}0.20.30.06{1,1}P X PY P X Y ===⨯==== ．由此可见ij i j p p p = ，故X 和Y 是相互独立的．例 2.16 已知联合分布密度,04,0(,)40,Axy x y f x y ⎧≤≤≤≤⎪=⎨⎪⎩其他，，求：（1）系数A ；（2）边缘概率密度；（3）讨论X 与Y 是否相互独立．解 （1）由概率密度的性质可知14GA xydxdy =⎰⎰即40014A dx xydxdy =⎰，得38A =．从而二维随机变量(,)X Y 的概率密度为 3,(,);(,)320,(,);xy x y G f x y x y G ⎧∈⎪=⎨⎪∉⎩ （2）由2033()3264X f x xydxdy x ==，得 23,04;()320,X x x f x ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其他， 同理438,02;()3220,Y y y y f y ⎧⎛⎫-≤≤⎪ ⎪=⎨⎝⎭⎪⎩其他，（3）取点1(,)1,2x y G ⎛⎫=∈ ⎪⎝⎭，由于5133131(1)81,216642642X Y f f f ⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⨯-≠= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭，故X 与Y 并不独立．评点 考察随机变量相互独立的判别，实际上（１） 若(,)X Y 是离散型的随机变量，则X 和Y 相互独立的充要条件是ij i j p p p = ； （2） 若(,)X Y 是连续型的随机变量，则X 和Y 相互独立的充要条件是(,)()()X Y f x y f x f y = ．2.8 求连续型随机变量的边缘概率密度例 2.17 设(,)X Y 在区域G 内服从均匀分布，G 由直线12xy +=及x 轴，y 轴围成，求；（1）(,)X Y 的联合密度；（2）关于X 和Y 关于的边缘密度．解 （1）G 的面积1()2112L G =⨯⨯=，故 1,(,)1,(,);()(,)0,.0,x y G x y G L G f x y ⎧∈∈⎧⎪==⎨⎨⎩⎪⎩其他其他 （2）当02x ≤≤时，2012012()(,)01012x x X x f x f x y dy dx dy dy +∞-+∞-∞+∞-==++=-⎰⎰⎰⎰， 当0x <或2x >时，(,)0f x y =，所以(0)0X f =．综上所述1,12;()20,X x x f x ⎧-≤≤⎪=⎨⎪⎩其他,同理可求得2(1),01;()0,Y y y f y -≤≤⎧=⎨⎩其他. 评点 由二维随机变量的概率密度求它的边缘分布是常规题，尤其是要注意 当概率密度是分段函数时，计算时要注意分段函数的段．例如，在求()X f x 时，利用公式()(,)X f x f x y dy +∞-∞=⎰计算，必须分x 取不同区间值讨论．。
概率论与数理统计答案 第二章1-2节
1 P { X = 1} = P( A1 A 2 A3 ∪ A1 A 2 A3 ∪ A1 A 2 A3 ) = C3 p1 (1 − p)3−1
P { X = 2} = P ( A1 A 2 A3 ∪ A1 A 2 A3 ∪ A1 A 2 A3 ) = C32 p 2 (1 − p)3− 2
同时可知： lim P { X ≥ 1} = 1
n →∞
上式的意义为：若p较小，p≠0,只要n充分大，至少有 一次命中的概率很大。即“小概率事件”在大量试验 中“至少有一次发生”几乎是必然的。
17
例4:有80台同类型设备，各台工作是相互独立的，发生故障 的概率都是0.01，且一台设备的故障能由一个人处理。 考虑两种配备维修工人的方法: 其一是由4个人维护，每人负责20台； 其二是由3个人共同维护80台。 试比较这两种方法在设备发生故障时不能及时维修的概率 的大小。
P{X=k}<0.001, 当k≥11时
16
例3：某人独立射击n次，设每次命中率为p，0<p<1， 设命中X次，(1) 求X的概率分布律； (2) 求至少有一次命中的概率。
解：这是n重伯努利试验 ⇒ X ~ b ( n , p ) ∼
(1) P { X = k} = Cnk p k (1 − p)n−k ，k = 0,1, ⋅⋅⋅, n 2 ) P { X ≥ 1} = 1 − P { X = 0} = 1 − (1 − p) n (
随机变量离散型随机变量分布律连续型随机变量概率密度概率分布函数重伯努利实验二项分布泊松分布均匀分布正态分布指数分布随机变量的函数的分布随机变量离散型随机变量分布律连续型随机变量概率密度概率分布函数重伯努利实验二项分布泊松分布均匀分布正态分布指数分布随机变量的函数的分布23定义1随机变量例1
李贤平《概率论基础》第三版课后答案
边}= 2 + 2 − 1 = 7 . 5 5 10 10 （4）这里事件是（3）中事件的对立事件，所以 P = 1− 7 /10 = 3/10 （5）第三卷居中，其余四卷在剩下四个位置上可任意排，所以 P = 1× 4 !/ 5 != 1/ 5
1
A + C = {1,2,3}。
6、解：（1）{至少发生一个}= A ∪ B ∪ C ∪ D . （2）{恰发生两个}= ABC D + ACBD + ADBC + BC AD + CD AB + BDAC .
（3）{A，B 都发生而 C，D 都不发生}= ABC D . （4）{都不发生}= ABC D = A ∪ B ∪ C ∪ D .
4、解：（1） ABC ={抽到的是男同学，又不爱唱歌，又不是运动员}；
ABC ={抽到的是男同学，又爱唱歌，又是运动员}。 （2） ABC = A ⇒ BC ⊃ A ，当男同学都不爱唱歌且是运动员时成立。 （3）当不是运动员的学生必是不爱唱歌的时， C ⊂ B 成立。
（4）A=B 及 A = C ⇒ A = B = C ，当男学生的全体也就是不爱唱歌的学生全体，也
（2）在上式中令 x=-1 即得所欲证。
（3）要原式有意义，必须
0
≤
r
≤
a
。由于
C a−r a+b
=
C b+r a+b
,
Cbk
=
C b−k b
，此题即等于
a
∑ 要证
C C k +r b−k ab
=
C b+r a+b
概率论第2章 基本定理
P( A) 01.30.07.70.08.20.09.700.4.8960.1 0.496
P( A) 0.3 0.7 0.2 0.7 0.8 0.1 0.496
例9 对某种产品要依次进行三项破坏性试验, 已知产品不能通 过第一项试验的概率是0.3；通过第一项而通不过第二项试验的 概率是0.2；通过了前面两项试验却不能通过最后一项试验的概 率是0.1. 试求产品未能通过破坏性试验的概率？
P( A1 )P( A2 A1 )P( A3 A1 A2 )
231 321 322 543 543 543
从而
2 P( A1 ) P( A2 ) P( A3 ) 5 .
2, 5
一般情况下，P(B | A) P(B) ，即事件A的发生 对事件B的发生是有影响的.
(1)求此数能被2或3整除的概率 p？
(2)若已知此数是偶数，问这个数能被3整除的概率 p1？
事件A
事件B
{10,11,12,,99}
A {10,12,14,,98}
容易求得P( A) 1 2
P( AB) 1 6
p P(A B) 2
p1
P(B)
1 3
3
把 p1称作是已知 A发生的条件下, B发生的条件概率,
相对地，有时把概率P( A、) P称(B作)无条件概率.
条件概率的性质
性质1：非负性 对任意事件 AB，必有 P(BA)| A)0. 0.
概率论第二章复习题答案
第二章习题一、单项选择题 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的。
1.设随机变量X则k=A.0.1B.0.2C.0.3D.0.42.设随机变量X 的分布函数是F （x ）(-∞<x <∞)，则以下描述正确的是（ B ） A.F (1)=1 B.F (-∞)=0 C.F (∞)=∞ D.F (0)=03．设随机变量X ~ B ⎪⎭⎫⎝⎛31,3，则P{X ≥1}=（ C ）A ．271B ．278C ．2719D ．27264.设随机变量X 的分布函数F (x )表示下列事件的概率：P{12x X x <≤} =( C ) A.1()F x B. 2()F x C. 2()F x -1()F x D.05.设随机变量X 的概率密度为f (x )=⎩⎨⎧≤≤,,0,10 ,2其他x x 则P {0≤X ≤}21=( A )A.41B.31 C.21 D.43 6.设下列函数的定义域均为（-∞，+∞），则其中可作为概率密度的是( C )A. f (x )=-e -xB. f (x )=e -xC. f (x )=||-e 21x D. f (x )=||-e x7．设随机变量X 的概率密度为f (x )=⎪⎩⎪⎨⎧≤<-≤<其它021210x x x x，则P (0.2<X<1.2)=（ C ）A ．0.5B ．0.6C ．0.66D ．0.78．已知随机变量X 的分布函数为（ A ）F(x)= ⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<313132102100x x x x ，则P }{1X ==A ．61 B ．21 C ．32D ．1 二、填空题 请在每小题的空格中填上正确答案。
错填、不填均无分。
1.设随机变量X~B （1，0.8）（二项分布），则X 的分布函数为__()0,00.2,011,1x F x x x <⎧⎪=≤<⎨⎪≥⎩2.若随机变量X 服从参数为2、2σ的正态分布，且P{2≤X ≤4}=0.3, 则 P{X ≤0}=_____0.2______3.设随机变量X ～N （0，1），Φ(x )为其分布函数，已知P {X >1}=0.1587，则Φ(1)＝_0.8413_____. 4．设随机变量X 的概率分布为F (x )为其分布函数，则F (3)= _5356_____． 5.设X 是连续型随机变量，则P {X =5}=____0_____.6.设随机变量X 的分布函数为F (x )，已知F (2)=0.5，F （-3）=0.1， 则P {-3<X ≤2}=_____0.4____.7.设随机变量X 的分布函数为F (x )=⎩⎨⎧<≥--,0 ,0,0,e 1x x x 则当x >0时，X 的概率密度f (x )=__(),00,0x e x f x x -⎧≥=⎨<⎩_______. 8．设X~N(μ,σ2)，其分布函数F(x)，Φ(x)为标准正态分布函数，则F(x)与Φ(x)之间的关系是F(x)= ___________.(){}X x x F x P X x P μμμσσσ---⎧⎫⎛⎫=≤=≤=Φ⎨⎬ ⎪⎩⎭⎝⎭三、计算题1.某柜台做顾客调查，设每小时到达柜台的顾客数X 服从泊松分布，则X~P （λ），若已知P （X=1）=P （X=2）。
概率论与数理统计第二章课后习题及参考答案
于是， X 的分布律为
P ( X k ) p k 1 (1 p ) (1 p ) k 1 p ， k 2,3, ．
7．随机变量 X 服从泊松分布，且 P ( X 1) P ( X 2) ，求 P ( X 4) 及 P ( X 1) ．
3
解： P ( X 1) P ( X 2) ，
(3) 方法 1： P (1 X 3) P ( X 1) P ( X 1) P ( X 2) 1 ． 方法 2： P (1 X 3) F (3) F (1 0) 1 0 1 ． 4．一制药厂分别独立地组织两组技术人员试制不同类型的新药．若每组成功的 概率都是 0.4，而当第一组成功时，每年的销售额可达 40000 元；当第二组成 功时，每年的销售额可达 60000 元，若失败则分文全无．以 X 记这两种新药 的年销售额，求 X 的分布律． 解：设 Ai {第 i 组取得成功}， i 1,2 ， 由题可知， A1 ， A2 相互独立，且 P ( A1 ) P ( A2 ) 0.4 ． 两组技术人员试制不同类型的新药， 共有四种可能的情况：A1 A2 ，A1 A2 ，A1 A2 ，
2
P ( X 0) P ( A1 A2 ) P ( A1 ) P ( A2 ) 0.36 ，
60000 0.24
40000 0.24
0 0.36
5．对某目标进行独立射击，每次射中的概率为 p ，直到射中为止，求： (1) 射击次数 X 的分布律；(2) 脱靶次数 Y 的分布律． 解：(1) 由题设， X 所有可能的取值为 1，2，…， k ，…， 设 Ak {射击时在第 k 次命中目标}，则
1 ln 3) ；(3) 分布函数 F ( x) ． 2
王松桂、程维虎等 - 概率论与数理统计(第三版)科学出版社 第2章
△ 试验结果与数值有关的例 1. 掷一颗骰子，观察其上面出现的点数；
2. 每天北京站下火车的人数；
3. 每年12月份北京发生交 通事故的次数；
4. 七月份北京的最高气温； 5. 一部电梯一年内出现故障的次数…。
△ 试验结果看起来与数值无关，但可引进一个 变量来表示试验的各种结果的例
1. 在投篮试验中，用{0} 表示投篮未中，{1} 表 示罚篮命中，{3} 表示三分线外远投命中， {2} 表示三分线内投篮命中，则随机试验结 果可数值化。
X= X1+X2+ … +Xn .
3. 泊松分布
设随机变量 X 所有可能取的值为: 0, 1, 2,…, 概率分布为：
p(k;) P{X k} e k , k0, 1, 2, .
k!
其中λ>0 是常数， 则称 X 服从参数为λ的泊松 分布, 记作 X ～ P(λ) 。
易见
kP{0 Xkk!
,
k 0, 1, 2, 3.
一般地，设在一次试验中只有两个互逆
的结果：A 或 A , 形象地把两个互逆结果叫
做“成功”和“失败”。如：
射击：“中10环”， “未中10环”
掷骰子：“掷出4点”，“未掷出4点”
抽验产品：“抽到正品”,“抽到次品”
设重复地进行 n 次独立试验，每次试验 “成功”的概率都是 p, “失败”的概率是 q=1-p 。
(2). P{2≤X≤5}
= P{X=2} + P{X=3} + P{X=4} + P{X=5} = [ (32/2!) + (33/3!) + (34/4!) + (35/5!) ]e-3
《概率论与数理统计》第三版课后习题答案.doc
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。
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概率论第三版第2章答案详解-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1第二章 作业题解:2.1 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)2.2 设离散型随机变量的概率分布为,2,1,}{ ===-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 a2.3 甲、乙两人投篮时, 命中率分别为0.7 和0.4 , 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 ++++=⨯⨯⨯+⨯+⨯⨯= 2.4 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=+= 2.5 设离散型随机变量X 的概率分布为,,3,2,1,21}{ ===k k X P k，求 };6,4,2{)1( =X P }3{)2(≥X P解：31)21211(21212121}6,4,2{)1(422642=++⨯=++== X P41}2{}1{1}3{)2(==-=-=≥X P X P X P2.6 设事件A 在每次试验中发生的概率均为0.4 , 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 .2.7 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0.5t 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 --.2.8 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0.01，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0.99？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0.99，即99.0)(≥≤m X P ，也即01.0)1(≤+≥m X P因为n =180较大，p =0.01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。
2.9 某种元件的寿命X (单位：小时) 的概率密度函数为：21000,1000()0,1000x f x x x ⎧≥⎪=⎨⎪⎩ 求5 个元件在使用1500 小时后, 恰有2 个元件失效的概率。
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22351280(2)()()33243P Y C ==⨯=。
2.10 设某地区每天的用电量X (单位：百万千瓦•时) 是一连续型随机变量, 概率密度函数为：212(1),01,()0,x x x f x ⎧-=⎨⎩其他假设该地区每天的供电量仅有80万千瓦•时, 求该地区每天供电量不足的概率. 若每天的供电量上升到90万千瓦•时, 每天供电量不足的概率是多少解：求每天的供电量仅有80万千瓦•时, 该地区每天供电量不足的概率，只需要求出该地区用电量X 超过80万千瓦•时（亦即X ≥0.8百万千瓦•时）的概率：0.80.8202340.8(0.8=1-P(X 0.8=1-()112(1)1(683)0.0272P Xf x dx x x dxx x x -∞≤=--=--+=⎰⎰））若每天的供电量上升到90万千瓦•时, 每天供电量不足的概率为：0.90.9202340.9(0.9=1-P(X 0.9=1-()112(1)1(683)0.0037P Xf x dx x x dxx x x -∞≤=--=--+=⎰⎰））2.11 设随机变量~(2,4),K U -求方程22230x Kx K +++=有实根的概率. 解：方程22230x Kx K +++=有实根，亦即248124(3)(1)0K K K K ∆=--=-+≥,显然，当31K K ≥⋃≤-时，方程22230x Kx K +++=有实根；又由于~(2,4),K U -所求概率为：1(2)4314(2)3---+-=--。
2.12 某型号的飞机雷达发射管的寿命X (单位：小时) 服从参数为0.005 的指数分布, 求下列 事件的概率：(1) 发射管寿命不超过100 小时; (2) 发射管的寿命超过300 小时;(3) 一只发射管的寿命不超过100 小时, 另一只发射管的寿命在100 至300 小时之间.解：(1) 发射管寿命不超过100 小时的概率：1001000.0050.0050.50(100)0.0051x xP X e dx e e ---<==-=-⎰=0.39(2) 发射管的寿命超过300 小时的概率：1.5 1.5(300)1(300)1(1)0.223P X P x e e -->=-<=--==(3) 一只发射管的寿命不超过100 小时, 另一只发射管的寿命在100 至300 小时之间.0.50.5 1.5(1)()0.15e e e -----=。
2.13 设每人每次打电话的时间(单位：分钟) 服从参数为0.5 的指数分布. 求282 人次所打的电话中, 有两次或两次以上超过10 分钟的概率.解：设每人每次打电话的时间为X ，X ~E (0.5)，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 e2.14 某高校女生的收缩压X (单位：毫米汞柱) 服2(110,12)N , 求该校某名女生：(1) 收缩压不超过105 的概率;(2) 收缩压在100 至120 之间的概率.解：(1))42.0(1)42.0()12110105()105(Φ-=-Φ=-Φ=≤X P3372.06628.01=-=(2))12110100()12110120()120100(-Φ--Φ=≤≤X P5934.017967.021)83.0(2)83.0()83.0(=-⨯=-Φ=-Φ-Φ=。
2.15 公共汽车门的高度是按成年男性与车门碰头的机会不超过0.01 设计的, 设成年男性的身高X (单位：厘米) 服从正态分布N (170，262), 问车门的最低高度应为多少解：设车门高度分别为x 。
则：170()10.010.99()6x P X x -≤=-==Φ 查表得，(2.33)0.99Φ=，因此1702.336x -=，由此求得车门的最低高度应为184厘米。
2.16 已知20 件同类型的产品中有2 件次品, 其余为正品. 今从这20 件产品中任意抽取4 次, 每次只取一件, 取后不放回. 以X 表示4 次共取出次品的件数, 求X 的概率分布与分布函数.解：X 的可能取值为0,1,2。
因为1817161512(0),2019181719P X ===； 2184203(2)95C P X C ===； 12332(1)1199595P X ==--= 所以XX 00120119()92129512x x F x x x <⎧⎪⎪≤<⎪=⎨⎪≤<⎪⎪≥⎩2.17 袋中有同型号小球5 只, 编号分别为1,2,3,4,5. 今在袋中任取小球3 只, 以X 表示取出的3只中的最小号码, 求随机变量X 的概率分布和分布函数. 解：X 的可能取值为1,2,3。