概率论习题解答
概率论第4章习题参考解答

概率论第4章习题参考解答 1. 若每次射击中靶的概率为0.7, 求射击10炮, 命中3炮的概率, 至少命中3炮的概率, 最可能命中几炮. 解: 设ξ为射击10炮命中的炮数, 则ξ~B (10,0.7), 命中3炮的概率为 =⨯⨯==733103.07.0}3{C P ξ0.0090至少命中3炮的概率, 为1减去命中不到3炮的概率, 为=⨯⨯-=<-=≥∑=-2010103.07.01}3{1}3{i i i i C P P ξξ0.9984因np +p =10×0.7+0.7=7.7不是整数, 因此最可能命中[7.7]=7炮. 2. 在一定条件下生产某种产品的废品率为0.01, 求生产10件产品中废品数不超过2个的概率. 解: 设ξ为10件产品中的废品数, 则ξ~B (10,0.01), 则废品数不超过2个的概率为=⨯⨯=≤∑=-20101099.001.0}2{i i i iC P ξ0.99993. 某车间有20部同型号机床, 每部机床开动的概率为0.8, 若假定各机床是否开动彼此独立, 每部机床开动时所消耗的电能为15个单位, 求这个车间消耗电能不少于270个单位的概率. 解: 设每时刻机床开动的数目为ξ, 则ξ~B (20,0.8), 假设这个车间消耗的电能为η个单位, 则η=15ξ, 因此2061.02.08.0}18{}15270{}27015{}270{20182020=⨯⨯==≥=≥=≥=≥∑=-i i i iC P P P P ξξξη4. 从一批废品率为0.1的产品中, 重复抽取20个进行检查, 求这20个产品中废品率不大于0.15的概率. 解: 设这20个产品中的废品数为ξ, 则ξ~B (20,0.1), 假设这20个产品中的废品率为η, 则η=ξ/20. 因此∑=-⨯⨯=≤=≤=≤320209.01.0}3{}15.020{}15.0{i i i iC P P P ξξη=0.8675. 生产某种产品的废品率为0.1, 抽取20件产品, 初步检查已发现有2件废品, 问这20件中, 废品不少于3件的概率. 解: 设ξ为这20件产品中的废品数, 则ξ~B (20,0.1), 又通过检查已经知道ξ定不少于2件的条件, 则要求的是条件概率}2{}23{}2|3{≥≥⋂≥=≥≥ξξξξξP P P因事件}3{}2{≥⊃≥ξξ, 因此2}23{≥=≥⋂≥ξξξ因此5312.06083.02852.019.01.0209.019.01.01}{1}2{1}{}2{1}{}2{}{}{}{}2{}3{}2|3{192018222010202202202202203=-=⨯⨯--⨯⨯-==-=-===-===-=====≥≥=≥≥∑∑∑∑∑∑======C i P P i P P i P P i P i P i P P P P i i i i i i ξξξξξξξξξξξξξ6. 抛掷4颗骰子, ξ为出现1点的骰子数目, 求ξ的概率分布, 分布函数, 以及出现1点的骰子数目的最可能值. 解: 因掷一次骰子出现一点的概率为1/6, 则ξ~B (4,1/6), 因此有⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥<≤⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛<==⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⨯==∑≤--4140656100)(),4,3,2,1,0(6561}{4444x x C x x F k C k P x k kk k kk kξ或者算出具体的值如下所示: ξ 0 1 2 3 4 P0.48230.38580.11570.01540.0008⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤<≤<=41439992.0329838.0218681.0104823.000)(x x x x x x x F从分布表可以看出最可能值为0, 或者np +p =(4/6)+1/6=5/6小于1且不为整数, 因此最可能值为[5/6]=0. 7. 事件A 在每次试验中出现的概率为0.3, 进行19次独立试验, 求(1)出现次数的平均值和标准差; (2)最可能出现的次数. 解: 设19次试验中事件A 出现次数为ξ, 则ξ~B (19,0.3), 因此 (1)ξ的数学期望为E ξ=np =19×0.3=5.7 方差为Dξ=np (1-p )=19×0.3×0.7=3.99标准差为997.199.3===ξσξD(2)因np +p =5.7+0.3=6为整数, 因此最可能值为5和6. 8. 已知随机变量ξ服从二项分布, E ξ=12, D ξ=8, 求p 和n . 解: 由E ξ=np =12 (1) 和D ξ=np (1-p )=8 (2) 由(1)得n =12/p , 代入到(2)得 12(1-p )=8, 解出p =(12-8)/12=1/3=0.3333 代回到(1)式得n =12/p =12×3=36 9. 某柜台上有4个售货员, 并预备了两个台秤, 若每个售货员在一小时内平均有15分钟时间使用台秤, 求一天10小时内, 平均有多少时间台秤不够用. 解: 每个时刻构成一n =4的贝努里试验, 且p =15/60=0.25, 因此, 设ξ为每个时刻要用秤的售货员数, 则ξ~B (4, 0.25), 当ξ>2时, 台秤不够用. 因此每时刻台秤不够用的概率为=+⨯⨯=>433425.075.025.0)2(C P ξ0.0508因此10个小时内平均有0.0508×10=0.508个小时台秤不够用. 10. 已知试验的成功率为p , 进行4重贝努里试验, 计算在没有全部失败的情况下, 试验成功不止一次的概率. 解: 设ξ为4次试验中的成功数, 则ξ~B (4,p ), 事件"没有全部失败"即事件{ξ>0}, 而事件"试验成功不止一次"即事件{ξ>1}, 因此要求的是条件概率P {ξ>1|ξ>0}, 又因事件{ξ>1}被事件{ξ>0}包含, 因此这两个事件的交仍然是{ξ>1}, 因此434141}0{1}1{}0{1}0{}1{}0|1{q pq q P P P P P P ---===-=-=-=>>=>>ξξξξξξξ其中q =1-p 11. ξ服从参数为2,p 的二项分布, 已知P (ξ≥1)=5/9, 那么成功率为p 的4重贝努里试验中至少有一次成功的概率是多少?解: 因ξ~B (2,p ), 则必有9/5)1(1)0(1)1(2=--==-=≥p P P ξξ, 解得3/13/213/219/49/51)1(2=-==-=-=-p p p 则假设η为成功率为1/3的4重贝努里试验的成功次数, η~B (4,1/3), 则802.081161321)1(1)0(1)1(44=-=⎪⎭⎫⎝⎛-=--==-=≥p P P ηη12. 一批产品20个中有5个废品, 任意抽取4个, 求废品数不多于2个的概率解: 设ξ为抽取4个中的废品数, 则ξ服从超几何分布, 且有==≤∑=-204204155}2{i i i C C C P ξ0.968 13. 如果产品是大批的, 从中抽取的数目不大时, 则废品数的分布可以近似用二项分布公式计算. 试将下例用两个公式计算, 并比较其结果. 产品的废品率为0.1, 从1000个产品中任意抽取3个, 求废品数为1的概率. 解: 设任抽3个中的废品数为ξ, 则ξ服从超几何分布, 废品数为0.1×1000=100 ===3100029001100}1{C C C P ξ0.2435 而如果用二项分布近似计算, n =3, p =0.1, ξ~B (3,0.1)=⨯⨯≈=2139.01.0}1{C P ξ0.2430近似误差为0.0005, 是非常准确的.14. 从一副朴克牌(52张)中发出5张, 求其中黑桃张数的概率分布. 解: 设ξ为发出的5张中黑桃的张数, 则ξ服从超几何分布, 则)5,4,3,2,1,0(}{5525135213===--i C C C i P i i ξ则按上式计算出概率分布如下表所示: ξ 0 1 2 3 4 5 P0.22150.41140.27430.08150.01070.000515. 从大批发芽率为0.8的种子中, 任取10粒, 求发芽粒数不小于8粒的概率. 解: 设ξ为10粒种子中发芽的粒数, 则ξ服从超几何分布, 但可以用二项分布近似, 其中p =0.8, n =10, 则∑=-⨯⨯=≥10810102.08.0}8{i i i iC P ξ=0.677816. 一批产品的废品率为0.001, 用普哇松分布公式求800件产品中废品为2件的概率, 以及不超过2件的概率. 解: 设ξ为800件产品中的废品数, 则ξ服从超几何分布, 可以用二项分布近似, 则ξ~B (800, 0.001), 而因为试验次数很大废品率则很小, 可以用普阿松分布近似, 参数为 λ=np =800×0.001=0.89526.0!8.0}2{1438.028.0}2{28.08.02=≈≤=≈=∑=--i i e i P e P ξξ 17. 某种产品表面上的疵点数服从普哇松分布, 平均一件上有0.8个疵点, 若规定疵点数不超过1个为一等品, 价值10元, 疵点数大于1不多于4为二等品, 价值8元, 4个以上为废品, 求产品为废品的概率以及产品的平均价值. 解: 设ξ为产品表面上的疵点数, 则ξ服从普哇松分布, λ=0.8, 设η为产品的价值, 是ξ的函数. 则产品为废品的概率为0014.0!8.01}4{1}4{408.0=-=≤-=>∑=-i i e i P P ξξ==≤==∑=-18.0!8.0}1{}10{i i e i P P ξη0.8088==≤<==∑=-428.0!8.0}41{}8{i i e i P P ξη0.1898则产品的平均价值为 Eη = 10×P {η=10}+8×P {η=8}=10×0.8088+8×0.1898=9.6064(元) 18. 一个合订本共100页, 平均每页上有两个印刷错误, 假定每页上印刷错误的数目服从普哇松分布, 计算该合订本中各页的印刷错误都不超过4个的概率. 解: 设ξ为每页上的印刷错误数目, 则ξ服从普哇松分布, λ=2, 则1页印刷错误都不超过4个的概率为 ==≤∑=-402!2}4{i i e i P ξ0.9473而100页上的印刷错误都不超过4个的概率为[]=≤100}4{ξP 0.00445419. 某型号电子管的“寿命”ξ服从指数分布, 如果它的平均寿命E ξ=1000小时, 写出ξ的概率密度, 并计算P (1000<ξ≤1200). 解: 因Eξ=1000=1/λ, 其概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-0010001)(1000x x ex xϕ0667.0)12001000(2.111000120010001000=-=-=≤<----e e ee P ξ20. ξ~N (0,1), Φ0(x )是它的分布函数, φ0(x )是它的概率密度, Φ0(0), φ0(0), P (ξ=0)各是什么值? 解: 因有 20221)(x ex -=πϕ, ⎰∞--=Φxt dt ex 20221)(π, 因此φ0(x )为偶函数, 由对称性可知Φ0(0)=0.5, 并有πϕ21)0(0=,因ξ为连续型随机变量, 取任何值的概率都为0, 即P (ξ=0)=0.21. 求出19题中的电子管在使用500小时没坏的条件下, 还可以继续使用100小时而不坏的概率?解: 要求的概率为P (ξ>600|ξ>500), 因此905.0}500{}600{}500|600{1.010005001000600===>>=>>---e e eP P P ξξξξ22. 若ξ服从具有n 个自由度的χ2-分布, 证明ξ的概率密度为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧<≥⎪⎭⎫ ⎝⎛Γ=---022)(21212x x e n x x x nn ϕ称此分为为具有n 个自由度的χ-分布 证: 设ξη=, 则因ξ的概率密度函数为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤>⎪⎭⎫ ⎝⎛Γ=--0221)(2122x x e x n x xn nξϕη的分布函数为)0()()()()()(22>=≤=≤=≤=x x F x P x P x P x F ξηξξη对两边求导得)0(22222)(2)(2121222222>⎪⎭⎫ ⎝⎛Γ=⎪⎭⎫ ⎝⎛Γ==-----x en x en x xx x x x n n x n n ξηϕϕ23. ξ~N (0,1), 求P {ξ≥0}, P {|ξ|<3}, P {0<ξ≤5}, P {ξ>3}, P {-1<ξ<3} 解: 根据ξ的对称性质及查表得: P {ξ≥0}=1-Φ0(0)=0.5 P {|ξ|<3}=2Φ0(3)-1=2×0.99865-1=0.9973 P {0<ξ≤5}=Φ0(5)-0.5=0.5P {ξ>3}=1-Φ0(3)=1-0.99865=0.00135P {-1<ξ<3}=Φ0(3)-Φ0(-1)=Φ0(3)+Φ0(1)-1=0.99865+0.8413-1=0.83995 24. ξ~N (μ,σ2), 为什么说事件"|ξ-μ|<2σ"在一次试验中几乎必然出现?解: 因为)1,0(~N σμξ- 19545.0197725.021)2(2}2{}2|{|0≈=-⨯=-Φ=<-=<-σμξσμξP P因此在一次试验中几乎必然出现.25. ξ~N (10,22), 求P (10<ξ<13), P (ξ>13), P (|ξ-10|<2). 解: 因为)1,0(~210N -ξ6826.018413.021)1(2}1210{}2|10{|0.0668193319.01)5.1(1}5.1210{}13{43319.05.093319.0)0()5.1(}5.12100{}1310{0000=-⨯=-Φ=<-=<-=-=Φ-=>-=>=-=Φ-Φ=<-<=<<ξξξξξξP P P P P P26. 若上题中已知P {|ξ-10|<c }=0.95, P {ξ<d }=0.0668, 分别求c 和d .解: 因为)1,0(~210N -ξ, 则有95.01)2(2}2210{}|10{|0=-Φ=<-=<-cc P c P ξξ 解得975.0295.01)2(0=+=Φc, 查表得,96.12=c得c =3.92 再由5.00668.0)210(}210210{}{0<=-Φ=-<-=<d d P d P ξξ知,0210<-d 因此0668.0)210(1)210(00=-Φ-=-Φdd 即9332.00668.01)210(0=-=-Φd, 查表得5.1210=-d, 解得7310=-=d 27. 若ξ~N (μ,σ2), 对于P {μ-kσ<ξ<μ+kσ}=0.90, 或0.95, 或0.99, 分别查表找出相应的k值.解: 先求P {μ-kσ<ξ<μ+kσ}=0.90对应的k 值. 因)1,0(~N σμξ-, 因此 90.01)(2}{}{0=-Φ=<-=+<<-k k P k k P σμξσμξσμ 即95.0290.01)(0=+=Φk , 查表得k =1.64 同理, 由975.0295.01)(0=+=Φk , 查表得k =1.96 由995.0299.01)(0=+=Φk , 查表得k =2.57 28. 某批产品长度按N (50, 0.252)分布, 求产品长度在49.5cm 和50.5cm 之间的概率, 长度小于49.2cm 的概率.解: 设ξ为产品长度, 则ξ~N (50, 0.252), 且有)1,0(~25.050N -ξ, 则9545.0197725.021)2(2}225.050{}225.0502{}5.505.49{0=-⨯=-Φ=<-=<-<-=<<ξξξP P P0006871.09993129.01)2.3(1)2.3(}25.0502.4925.050{}2.49{00=-=Φ-=-Φ=-<-=<ξξP P29. ξi ~N (0,1)(i =1,2,3), 并且ξ1,ξ2,ξ3相互独立, ∑==3131i i ξξ,∑=-=312)(i i ξξη, 求),cov(,),,cov(1ηξηξξE解: 此题要用到, 两个独立的服从正态分布的随机变量相加后得到的随机变量仍然服从正态分布. 因此, 因为3131,031=⎪⎭⎫ ⎝⎛==∑=i i D D E ξξξ, 则)31,0(~N ξ313131)()cov(2131111==⎪⎭⎫ ⎝⎛==∑=ξξξξξξξE E E i i32313121)cov(2)2()(22222=+⨯-=+-=+-=-ξξξξξξξξξξE E E E i i i i i因此2323)()(312312=⨯=-=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑==i i i i E E E ξξξξη ξξ-i 也服从正态分布, 且有03131)]([),cov(2=-=-=-=-ξξξξξξξξξE E E i i i即ξ与ξξ-i 不相关, 而因为它们服从正态分布, 因此也就是ξ与ξξ-i 相互独立,则ξ与2)(ξξ-i 也相互独立, 则ξ与η中的加和中的每一项相互独立, 当然也与η相互独立, 因此有0),cov(=ηξ, 因为相互独立的随机变量一定不相关.30. (ξ,η)有联合概率密度22)(21,2122ηξζπ+=+-y x e , 求ζ的概率密度.解: 由联合概率密度看出, ξ与η相互独立服从标准正态分布, 则有 ξ2与η2也相互独立且服从自由度为1的χ2-分布, 即ξ2~χ2(1), η2~χ2(1), 因此ζ=ξ2+η2~χ2(2), 即它的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<>=-00212x x exζϕ即ζ服从λ=1/2的指数分布.。
概率论部分习题解答与提示、典型例题选讲

/ n
200
由于 u 1.875u1 1.645, 从而否定原假设 H 0 , 接受备择假设 H1, 即认为新工艺事
实上提高了灯管的平均寿命.
11
2.方差 2 未知情形 例 3 水泥厂用自动包装机包装水泥, 每袋额定重量是 50kg, 某日开工后随机抽查了 9 袋, 称得重量如下:
49.6 49.3 50.1 50.0 49.2 49.9 49.8 51.0 50.2 设每袋重量服从正态分布,问包装机工作是否正常 ( 0.05)?
解 (1) 建立假设 H0 : 50, H1 : 50.
(2) 选择统计量T X 0 ~ t(n 1). Sn / n 1
(3) 对于给定的显著性水平 , 确定 k, 使 P{| T |k} 查 t 分布表得 k t1 /2 t0.975 (8) 2.306, 从而拒绝域为 | t | 2.306.
570, 2 82 ; 今换了一批材料, 从性能上看估计折断力的方差 2 不会有什么变化 (即
仍有 2 82 ), 但不知折断力的均值 和原先有无差别. 现抽得样本, 测得其折断力为:
578 572 570 568 572 570 570 572 596 584
取 0.05, 试检验折断力均值有无变化?
本例中 0 21.5, n 6, 对于给定的显著性水平 0.05, 查附表得
t1 (n 1) t0.95 (5) 2.015.
再据测得的 6 个寿命小时数算得: x 20, sn*2 10.
由此计算 t x 0 20 21.5 6 1.162.
sn* / n
10
因为 t 1.162 2.015 t0.95 (5), 所以不能否定原假设 H 0 , 从而认为这种类型电池的
概率论第三章习题解答

第三章习题解1 在一箱子中装有12只开关,其中2 只是次品,在其中任取两次,每次任取一只,考虑两种实验:(1)放回抽样;(2)不放回抽样。
概念随机变量X ,Y 如下:0,1X ⎧=⎨⎩若第一次取出的是正品,,若第一次取出的是次品。
0,Y 1⎧=⎨⎩若第二次取出的是正品,,若第二次取出的是次品。
试别离就(1),(2)两种情形写出X ,Y 的联合散布律。
解 (1)放回抽样由于每次抽取时都是12只开关,第一次取到正品有10种可能,即第一次取到正品的概率为 105{0}126P X ===, 第一次掏出的是次品的概率为 21{1}126P X === 同理,第二次取到正品的概率105{0}126P Y === 第二次取到次品的概率为21{1}126P Y === 由乘法公式得X ,Y 的联合散布率为{,}{|}{}{}{}P X i Y j P Y j X i P X i P X i P Y j =========,0,1i =,0,1j =。
具体地有5525{0,0}6636P X Y ===⨯=,515{0,1}6636P X Y ===⨯=,155{1,0}6636P X Y ===⨯=,111{1,1}6636P X Y ===⨯=用表格的形式表示为(2)不放回抽样5{0}6P X ==,1{1}6P X == 因为第二次抽取时,箱子里只有11只开关,当第一次抽取的是正品,那么箱子中有9只正品)。
因此9{0|0}11P Y X ===, 2{1|0}11P Y X === 10{0|1}11P Y X ===, 1{1|1}11P Y X ===则5945{0,0}61166P X Y ===⨯= 5210{0,1}61166P X Y ===⨯=, 11010{1,0}61166P X Y ===⨯=,111{1,1}61166P X Y ===⨯= 用表格表示为2 (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 的联合散布律。
概率论概率论习题解答(第7章)

习 题 七 (A )三、解答题1. 设总体X 服从几何分布,分布律为{},....2,1,)1(1=-==-k p p k X P k ,(10<<p )求p 的矩估计量.解:因为{},....2,1,)1(1=-==-k p p k X P k ,所以X 的一阶矩.1)1(1)1(11))1(()1(}{)(2//'1111p p p p p p p p p p p p p k k X kP X E nk k nk k nk =--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡----=--=-===∑∑∑==-=用样本的一阶A 1=X 代替总体X 的一阶矩E (X )得到,1pX =所以p 的矩估计量为.1ˆXp= 2. 求均匀分布),(~b a U X 中参数b a ,的矩估计量. 解:设X 1,X 2,…,X n 为总体X 的一个样本,总体X 的一阶、二阶矩分别为2)(1ba X E +==μ μ2 = E (X2) = D (X ) + [E (X )] 2=3)2(12)(2222b ab a b a a b ++=++-用样本的一阶、二阶矩A 1和A 2分别代替总体的一阶、二阶矩μ1和μ2,得到⎪⎩⎪⎨⎧++=+=322221bab a A b a A 解得b a ,的矩估计量为∑∑==--=--=--=ni i n i i X X n X X X n A A A A a 122121121)(33333ˆ ∑∑==-+=-+=-+=n i i n i i X X n X X X n A A A A b 122121121)(33333ˆ3. 设总体X 的概率密度为||21);(θθ--=x e x f ,∞<<∞-x 1,,n X X 是来自X 的简单随机样本,求参数θ的矩估计量.解:总体X 的一阶为θθθμθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθ=-+-=+--=-=+===⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰∞+--∞--∞-∞+--∞+---∞--∞+--∞--+∞--∞--+∞∞---)()()()()()()()()()(||12121212121|2121|212121212121)(x x x x x x x x x x x de de dx e xe dx e xe xde xde dxe x dx e x dx e x X E用样本的一阶A 1=X 代替总体X 的一阶矩E (X )得到.ˆX =θ4. 设总体X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≥=--其它,0,1);(/)(μθθμx e x f θx ,其中μθθ),0(>是未知参数,1,,n X X 是来自X 的简单随机样本,求θ和μ的矩估计量.解:总体X 的一阶为.|1)(/)(/)(/)(/)(/)(1μθθμθμμμμμμμθμμμμ+=-=+-=-===⎰⎰⎰⎰∞+--∞+--∞+----+∞--θx θx θx θx θx de dx e xe xde dxe x X E总体X 的二阶为22222/)(/)(2/)(2/)(222)(22)(22|1)(θθμθθμμμθθμθμμμμμθμμμμ++=++=++=+-=-===⎰⎰⎰∞+--∞+----+∞--dx xe ex de x dxe x X E θx θx θx θx用样本的一阶、二阶矩A 1和A 2分别代替总体的一阶、二阶矩μ1和μ2,得到⎩⎨⎧++=+=2221)(θμθμθA A 解得θ和μ的矩估计量为∑=-=-=n i i X X n A A 12212)(1ˆθ, ∑=--=--=ni i X X n X A A A 122121)(1ˆμ. 5. 设),(~p m B X ,m 已知,10<<p 未知,1,,n X X 是来自X 的简单随机样本,求p 的最大似然估计量.解:由于X 的分布律为m k p p C x X P k m k km ,...,1,0,)1(}{=-==-基于样本观测值x 1,x 2,…,x n 的似然函数为iix m ni x xmn p p C p x x x L p L -=-==∏)1();,...,,()(121,)1(111∏=-∑-∑===ni x mx nm x i ni ini iCp p,ln )1ln(ln )(ln 111∑===+-⎪⎭⎫ ⎝⎛∑-+⎪⎭⎫ ⎝⎛∑=ni x m ni i n i i ii C p x nm p x p L,01)(ln d d11=-∑--∑===px nm px p L p ni ini i令解得.11mxx nm p n i i =∑==,0)1()(ln d d 212122<-∑--∑-===p x nm p x p L p ni in i i 注意到: p 的最大似然估计值为.1ˆ1m xx n p n i i =∑== p 的最大似然估计量为.ˆmX p= 6. 设总体X 的概率密度为⎩⎨⎧<≥=-0,00,);(x x e x f x θθθ,今从X 中抽取10个个体,得数据如下:1050 1100 1080 1200 1300 12501340106011501150试用最大似然估计法估计θ.解:设X 1,X 2,…,X n 为总体X 的一个样本,基于样本观测值x 1,x 2,…,x n 的似然函数为⎪⎩⎪⎨⎧≥∑====-=∏其它,00,...,,,);();,...,,()(211211n x nni i n x x x e x f x x x L L ni iθθθθθ当0,...,,21≥n x x x 时,∑=-=ni ixθn L 1ln )(ln θθ,令0)(ln 1=∑-==ni i x n L d d θθθ, 解得xx nni i11=∑==θ. 考虑到0)(ln 222<-=θθθnL d d 所以,θ的最大似然估计值为x1ˆ=θ 将数据代入计算,θ的最大似然估计量为=θˆ0.0008587. 设某电子元件的使用寿命X 的概率密度为⎩⎨⎧≤>=--,,0,,2);()(2θθθθx x e x f x 0>θ为未知参数,n x x x ,...,,21是X 的一组样本观测值,求θ的最大似然估计值.解:设X 1,X 2,…,X n 为总体X 的一个样本,基于样本观测值x 1,x 2,…,x n 的似然函数为⎪⎩⎪⎨⎧>∑====--=∏其它,0,...,,,2);();,...,,()(21)(21211θθθθθn x n ni i n x x x e x f x x x L L ni i 容易看出θ越大L (θ)越大,在约束θ>n x x x ,...,,21下,},...,,min{ˆ21nx x x =θ即为θ最大似然估计值。
概率论分布列期望方差习题及答案

概率论分布列期望方差习题及答案The following text is amended on 12 November 2020.圆梦教育 离散型随机变量的分布列、期望、方差专题姓名:__________班级:__________学号:__________1.红队队员甲、乙、丙与蓝队队员A 、B 、C 进行围棋比赛,甲对A ,乙对B ,丙对C 各一盘,已知甲胜A ,乙胜B ,丙胜C 的概率分别为,,,假设各盘比赛结果相互独立。
(Ⅰ)求红队至少两名队员获胜的概率;(Ⅱ)用ξ表示红队队员获胜的总盘数,求ξ的分布列和数学期望E ξ.2.已知某种从太空带回的植物种子每粒成功发芽的概率都为13,某植物研究所分两个小组分别独立开展该种子的发芽实验,每次实验种一粒种子,假定某次实验种子发芽则称该次实验是成功的,如果种子没有发芽,则称该次实验是失败的. (1) 第一小组做了三次实验,求实验成功的平均次数;(2) 第二小组连续进行实验,求实验首次成功时所需的实验次数的期望; (3)两个小组分别进行2次试验,求至少有2次实验成功的概率.3.一种电脑屏幕保护画面,只有符号“○”和“×”随机地反复出现,每秒钟变化一次,每次变化只出现“○”和“×”之一,其中出现“○”的概率为p ,出现“×”的概率为q .若第k 次出现“○”,则a k =1;出现“×”,则a k =1-.令S n =a 1+a 2+…+a n ()n N *∈.(1)当12p q ==时,求S 6≠2的概率;(2)当p =31,q =32时,求S 8=2且S i ≥0(i =1,2,3,4)的概率.4.在一个有奖问答的电视节目中,参赛选手顺序回答123A A A 、、三个问题,答对各个问题所获奖金(单位:元)对应如下表:当一个问题回答正确后,选手可选择继续回答下一个问题,也可选择放弃.若选择放弃,选手将获得答对问题的累计奖金,答题结束;若有任何一个问题回答错误,则全部奖金归零,答题结束.设一名选手能正确回答123A A A 、、的概率分别为421534、、,正确回答一个问题后,选择继续回答下一个问题的概率均为12,且各个问题回答正确与否互不影响.(Ⅰ)按照答题规则,求该选手1A 回答正确但所得奖金为零的概率;(Ⅱ)设该选手所获奖金总数为ξ,求ξ的分布列与数学期望.5.某装置由两套系统M,N 组成,只要有一套系统工作正常,该装置就可以正常工作。
概率论习题及解答-第四章特征函数

ξ = a min{Y, x} − bx.
从而平均利润
∫∞ E(ξ) = aE(min{Y, x}) − bx = a min{y, x}λe−λydy − bx
(∫ x
∫∞ 0
)
=a
yλe−λydy +
xλe−λydy − bx
(0
∫x x
)
= a − xe−λx + e−λydy + xe−λx − bx
∑ ∞
∑ ∞ ∑i
E(η) = iP(η = i) =
P(η = i)
i=1
i=1 k=1
∑ ∞ ∑ ∞
∑ ∞
=
P(η = i) = P(η k).
注意到
P(min{ξ1, ξ2, · · · , ξn}
k=1 i=k
k) = P(ξ1 k, ξ2
k=1
k, · · · , ξn
( ∑ )n
k) =
记 µk = p0 + p1 + · · · + pk−1, νk = 1 − µk, 试证明
∑ ∞ E(min{ξ1, ξ2, · · · , ξn}) = νkn,
k=1
∑ ∞ E(max(ξ1, ξ2, · · · , ξn)) = (1 − µnk ).
k=1
4
证明: 若 η 为取非负整值随机变量, 则
得
∑ ∞
∑ ∞
E(max{ξ1, ξ2, · · · , ξn}) = P(max{ξ1, ξ2, · · · , ξn} k) = (1 − µnk ).
k=1
k=1
练习4.1.11 设随机变量 ξ, η 独立同分布, ξ ∼ N (a, σ2), 试证明
大学概率论第一章答案
习题1-21. 选择题(1) 设随机事件A ,B 满足关系A B ⊃,则下列表述正确的是( ).(A) 若A 发生, 则B 必发生. (B) A , B 同时发生.(C) 若A 发生, 则B 必不发生. (D) 若A 不发生,则B 一定不发生.解 根据事件的包含关系, 考虑对立事件, 本题应选(D).(2) 设A 表示“甲种商品畅销, 乙种商品滞销”, 其对立事件A 表示( ).(A) 甲种商品滞销, 乙种商品畅销. (B) 甲种商品畅销, 乙种商品畅销.(C) 甲种商品滞销, 乙种商品滞销.(D) 甲种商品滞销, 或者乙种商品畅销.解 设B 表示“甲种商品畅销”,C 表示“乙种商品滞销”,根据公式B C B C =I U ,本题应选(D).2. 写出下列各题中随机事件的样本空间:(1) 一袋中有5只球, 其中有3只白球和2只黑球, 从袋中任意取一球, 观察其颜色;(2) 从(1)的袋中不放回任意取两次球, 每次取出一个, 观察其颜色;(3) 从(1)的袋中不放回任意取3只球, 记录取到的黑球个数;(4) 生产产品直到有10件正品为止, 记录生产产品的总件数.解 (1) {黑球,白球}; (2) {黑黑,黑白,白黑,白白}; (3) {0,1,2};(4) 设在生产第10件正品前共生产了n 件不合格品,则样本空间为{10}.|0,1,2,n n +=L 3. 设A, B, C 是三个随机事件, 试以A, B, C 的运算关系来表示下列各事件:(1) 仅有A 发生;(2) A , B , C 中至少有一个发生;(3) A , B , C 中恰有一个发生;(4) A , B , C 中最多有一个发生;(5) A , B , C 都不发生;(6) A 不发生, B , C 中至少有一个发生.解 (1) ABC ; (2) ; (3) A B C U U ABC ABC ABC U U ; (4) ABC ABC ABC ABC U U U ; (5) ABC ; (6) ()A B C U .4. 事件A i 表示某射手第i 次(i =1, 2, 3)击中目标, 试用文字叙述下列事件:(1) A 1∪A 2; (2)A 1∪A 2∪A 3; (3)3A ; (4) A 2-A 3; (5)2A A U 3; (6)12A A . 解 (1) 射手第一次或第二次击中目标;(2) 射手三次射击中至少击中目标;(3) 射手第三次没有击中目标;(4) 射手第二次击中目标,但是第三次没有击中目标;(5) 射手第二次和第三次都没有击中目标;(6) 射手第一次或第二次没有击中目标.习题1-31. 选择题(1) 设A, B 为任二事件, 则下列关系正确的是( ).(A)()()()P A B P A P B −=−. (B)()()()P A B P A P B =+U .(C)()()()P AB P A P B =. (D)()()()P A P AB P AB =+.解 由文氏图易知本题应选(D).(2) 若两个事件A 和B 同时出现的概率P (AB )=0, 则下列结论正确的是( ).(A) A 和B 互不相容. (B) AB 是不可能事件.(C) AB 未必是不可能事件. (D) P (A )=0或P (B )=0.解 本题答案应选(C).2. 设P (AB )=P (AB ), 且P (A )=p ,求P (B ).解 因 ()1()1()()()()P AB P A B P A P B P AB P AB =−=−−+=U ,故. 于是()()1P A P B +=()1.P B p =−3. 已知()0.4P A =,,()0.3P B =()0P A B .4=U , 求()P AB .解 由公式()()()()P A B P A P B P AB =+−U 知()0.P AB 3=. 于是()()()0.1P AB P A P AB =−=..34. 设A , B 为随机事件,,()0.7P A =()0P A B −=, 求()P AB .解 由公式()()(P A B P A P AB )−=−可知,()0.4P AB =. 于是()0.6P AB =.5. 已知1()()()4P A P B P C ===,()0P AB =, 1()()12P AC P BC ==, 求A , B , C 全不发生的概率.解 因为,所以=0, 即有=0.ABC AB ⊂0()P ABC P AB ≤≤()()P ABC 由概率一般加法公式得()()()()()()()()7.12P A B C P A P B P C P AB P AC P BC P ABC =++−−−+=U U 由对立事件的概率性质知A ,B , C 全不发生的概率是5()()1()12P ABC P A B C P A B C ==−U U U U =.习题1-41. 选择题 在5件产品中, 有3件一等品和2件二等品. 若从中任取2件, 那么以0.7为概率的事件是( ).(A) 都不是一等品. (B) 恰有1件一等品.(C) 至少有1件一等品. (D) 至多有1件一等品.解 至多有一件一等品包括恰有一件一等品和没有一等品, 其中只含有一件一等品的概率为113225C C C ×, 没有一等品的概率为023225C C C ×, 将两者加起即为0.7.答案为(D ).2. 从由45件正品、5件次品组成的产品中任取3件. 求: (1) 恰有1件次品的概率; (2) 恰有2件次品的概率; (3) 至少有1件次品的概率; (4) 至多有1件次品的概率; (5) 至少有2件次品的概率.解 (1) 恰有1件次品的概率是12545350C C C ;(2) 恰有2件次品的概率是21545350C C C ; (3 )至少有1件次品的概率是1-03545350C C C ; (4) 至多有1件次品的概率是03545350C C C +12545350C C C ; (5) 至少有2件次品的概率是21545350C C C +30545350C C C . 3. 袋中有9个球, 其中有4个白球和5个黑球. 现从中任取两个球. 求:(1) 两个球均为白球的概率;(2) 两个球中一个是白的, 另一个是黑的概率;(3)至少有一个黑球的概率.解 从9个球中取出2个球的取法有种,两个球都是白球的取法有种,一黑一白的取法有种,由古典概率的公式知道29C 24C 1154C C (1) 两球都是白球的概率是2924C C ; (2) 两球中一黑一白的概率是115429C C C ; (3) 至少有一个黑球的概率是12924C C −. 习题1-51. 选择题(1) 设随机事件A , B 满足P (A |B )=1, 则下列结论正确的是( )(A) A 是必然事件. (B) B 是必然事件.(C) AB B =. (D)()(P AB P B )=.解 由条件概率定义可知选(D).(2) 设A , B 为两个随机事件, 且0()P A 1<<, 则下列命题正确的是( ).(A) 若((P AB P A =), 则A , B 互斥.(B) 若()P B A 1=, 则()0P AB =.(C) 若()()P AB P AB +1=, 则A , B 为对立事件.(D) 若(|)1P B A =, 则B 为必然事件.解 由条件概率的定义知选(B ).2. 从1,2,3,4中任取一个数, 记为X , 再从1,2,…,X 中任取一个数, 记为Y ,求P {Y =2}.解 解 P {Y =2}=P {X =1}P {Y =2|X =1}+P {X =2}P {Y =2|X =2}+P {X =3}P {Y =2|X =3}+P {X =4}P {Y =2|X =4}=41×(0+21+31+41)=4813. 3. 甲、乙、丙三人同时对某飞机进行射击, 三人击中的概率分别为0.4, 0.5, 0.7. 飞机被一人击中而被击落的概率为0.2, 被两人击中而被击落的概率为0.6, 若三人都击中, 飞机必定被击落. 求该飞机被击落的概率.解 目标被击落是由于三人射击的结果, 但它显然不能看作三人射击的和事件. 因此这属于全概率类型. 设A 表示“飞机在一次三人射击中被击落”, 则表示“恰有i 发击中目标”. (0,1,2,3i B i =)i B 为互斥的完备事件组. 于是没有击中目标概率为,0()0.60.50.30.09P B =××=恰有一发击中目标概率为1()0.40.50.30.60.50.30.60.50.70.36P B =××+××+××=,恰有两发击中目标概率为2()0.40.50.30.60.50.70.40.50.70.41P B =××+××+××=,恰有三发击中目标概率为3()0.40.50.70.14P B =××=.又已知 012(|)0,(|)0.2,(|)0.6,(|)1P A B P A B P A B P A B 3====,所以由全概率公式得到30()()(|)0.360.20.410.60.1410.458.i i i P A P B P A B ===×+×+×=∑4. 在三个箱子中, 第一箱装有4个黑球, 1个白球; 第二箱装有3个黑球, 3个白球; 第三箱装有3个黑球, 5个白球. 现任取一箱, 再从该箱中任取一球.(1) 求取出的球是白球的概率;(2) 若取出的为白球, 求该球属于第二箱的概率.解 (1)以A 表示“取得球是白球”,表示“取得球来至第i 个箱子”,i =1,2,3. i H 则P ()=i H 13, i =1,2,3, 1211(|),(|),(|)52P A H P A H P A H ==358=. 由全概率公式知P (A )=112233()(|)()(|)()(|)P H P A H P H P A H P H P A H ++=12053. (2) 由贝叶斯公式知 P ()=2|H A 222()()(|)20()()53P AH P H P A H P A P A == 5. 某厂甲、乙、丙三个车间生产同一种产品, 其产量分别占全厂总产量的40%, 38%, 22%, 经检验知各车间的次品率分别为0.04, 0.03, 0.05. 现从该种产品中任意取一件进行检查.(1) 求这件产品是次品的概率;(2) 已知抽得的一件是次品, 问此产品来自甲、乙、丙各车间的概率分别是多少?解 设A 表示“取到的是一件次品”, i B (i =1, 2, 3)分别表示“所取到的产品来自甲、乙、丙工厂”. 易知, 123,,B B B 是样本空间S 的一个划分, 且122()0.4,()0.38,()0.22P B P B P B ===,,.12(|)0.04,(|)0.03P A B P A B ==3(|)0.05P A B =(1) 由全概率公式可得112233()(|)()(|)()(|)()P A P A B P B P A B P B P A B P B =++0.40.040.380.030.220.050.0384.=×+×+×=. (2) 由贝叶斯公式可得111(|)()0.40.045(|)()0.038412P A B P B P B A P A ×===, 222(|)()0.380.0319(|)()0.038464P A B P B P B A P A ×===, 333(|)()0.220.0555(|)()0.0384192P A B P B P B A P A ×===. 习题1-61. 选择题(1) 设随机事件A 与B 互不相容, 且有P (A )>0, P (B )>0, 则下列关系成立的是( ).(A) A , B 相互独立. (B) A , B 不相互独立.(C) A , B 互为对立事件. (D) A , B 不互为对立事件.解 用反证法, 本题应选(B).(2) 设事件A 与B 独立, 则下面的说法中错误的是( ).(A) A 与B 独立. (B) A 与B 独立. (C) ()((P AB P A P B =). (D) A 与B 一定互斥.解 因事件A 与B 独立, 故A B 与,A 与B 及A 与B 也相互独立. 因此本题应选(D).(3) 设事件A 与 B 相互独立, 且0<P (B )<1, 则下列说法错误的是( ).(A) . (B) (|)()P A B P A =()()()P AB P A P B =.(C) A 与B 一定互斥. (D).()()()()()P A B P A P B P A P B =+−U 解 因事件A 与B 独立, 故A B 与也相互独立, 于是(B)是正确的. 再由条件概率及一般加法概率公式可知(A)和(D)也是正确的. 从而本题应选(C).2. 设三事件A , B 和C 两两独立, 满足条件:,ABC =∅1()()()2P A P B P C ==<, 且9()16P A B C =U U ,求.()P A 解 根据一般加法公式有()()()()()()()()P A B C P A P B P C P AC P AB P BC P ABC =++−−−+U U . 由题设可知 A , B 和C 两两相互独立, ,ABC =∅ 1()()()2P A P B P C ==<,因此有 2()()()[()],()()0,P AB P AC P BC P A P ABC P ====∅= 从而 29()3()3[()]16P A B C P A P A =−=U U , 于是3()4P A =或1()4P A =, 再根据题设1()2P A <, 故1()4P A =. 3. 甲、乙两人各自向同一目标射击, 已知甲命中目标的概率为 0.7, 乙命中目标的概率为0.8. 求:(1) 甲、乙两人同时命中目标的概率;(2) 恰有一人命中目标的概率;(3) 目标被命中的概率.解 甲、乙两人各自向同一目标射击应看作相互独立事件. 于是(1) ()()()0.70.80.56;P AB P A P B ==×= (2) ()()0.70.20.30.80.38;P AB P AB +=×+×=(3) ()()()()()0.70.80.560.94.P A B P A P B P A P B =+−=+−=U总 习 题 一1. 选择题:设是三个相互独立的随机事件, 且0(,,A B C )P C 1<<, 则在下列给定的四对事件中不相互独立的是( ).(A)A B U 与C . (B)AC 与C . (C) A B −与C . (D) AB 与C .解 由于A , B , C 是三个相互独立的随机事件, 故其中任意两个事件的和、差、交、并与另一个事件或其逆是相互独立的, 根据这一性质知(A), (C), (D)三项中的两事件是相互独立的, 因而均为干扰项, 只有选项(B)正确..2. 一批产品由95件正品和5件次品组成, 先后从中抽取两件, 第一次取出后不再放回.求: (1) 第一次抽得正品且第二次抽得次品的概率; (2) 抽得一件为正品, 一件为次品的概率.解 (1) 第一次抽得正品且第二次抽得次品的概率为9551910099396×=×. (1) 抽得一件为正品,一件为次品的概率为95559519.10099198×+×=× 3. 设有一箱同类型的产品是由三家工厂生产的. 已知其中有21的产品是第一家工厂生产的, 其它二厂各生产41. 又知第一、第二家工厂生产的产品中有2%是次品, 第三家工厂生产的产品中有4%是次品. 现从此箱中任取一件 产品, 求取到的是次品的概率.解 从此箱中任取一件产品, 必然是这三个厂中某一家工厂的产品. 设 A ={取到的产品是次品}, B i ={取到的产品属于第i 家工厂生产}, i =1, 2, 3. 由于B i B j =(i ≠j, i , j =1, 2, 3)且B ∅1∪B 2∪B 3=S , 所以B 1, B 2, B 3是S 的一个划分. 又 P (B 1)=21, P (B 2) =41, P (B 3)=41, P (A | B 1)=1002, P (A | B 2)=1002, P (A | B 3)=1004, 由全概率公式得P (A )=P (B 1)P (A |B 1)+P (B 2)P (A |B 2)+P (B 3)P (A | B 3)=100441100241100221×+×+×=0.025. 4. 某厂自动生产设备在生产前须进行调整. 假定调整良好时, 合格品为90%; 如果调整不成功, 则合格品有30%. 若调整成功的概率为75%, 某日调整后试生产, 发现第一个产品合格. 问设备被调整好的概率是多少?解 设A ={设备调整成功}, B ={产品合格}. 则全概率公式得到()()(|)()(|0.750.90.250.30.75P B P A P B A P A P B A =+=×+×=.由贝叶斯公式可得()0.750.9(|)0.9()0.75()(|)()P AB P A B P B P A P B A P B ×====. 5. 将两份信息分别编码为A 和B 传递出去. 接收站收到时, A 被误收作B 的概率为0.02, 而B 被误收作A 的概率为0.01, 信息A 与信息B 传送的频繁程度为2:1. 若接收站收到的信息是A , 问原发信息是A 的概率是多少?解 以D 表示事件“将信息A 传递出去”,以D 表示事件“将信息B 传递出去”,以R 表示事件“接收到信息A ”,以R 表示事件“接收到信息B ”.已知21()0.02,()0.01,(),()33P R D P R D P D P D ====. 由贝叶斯公式知()()()196()()197()()()()P R D P D P DR P D R P R P R D P D P R D P D ===+.。
概率论作业习题及答案
1 随机事件及其概率·样本空间·事件的关系及运算一、任意抛掷一颗骰子,观察出现的点数。
设事件A 表示“出现偶数点”,事件B 表示“出现的点数能被3整除”.(1)写出试验的样本点及样本空间;(2)把事件A 及B 分别表示为样本点的集合;(3)事件B A AB B A B A ,,,,分别表示什么事件?并把它们表示为样本点的集合.解:设i ω表示“出现i 点”)6,,2,1( =i ,则 (1)样本点为654321,,,,,ωωωωωω;样本空间为}.,,,,,{654321ωωωωωω=Ω(2)},,{642ωωωA =; }.,{63ωωB =(3)},,{531ωωωA =,表示“出现奇数点”;},,,{5421ωωωωB =,表示“出现的点数不能被3整除”;},,,{6432ωωωωB A =⋃,表示“出现的点数能被2或3整除”;}{6ωAB =,表示“出现的点数能被2整除且能被3整除”;},{B A 51ωω= ,表示“出现的点数既不能被2整除也不能被3整除”二、写出下列随机试验的样本空间及各个事件中的样本点:(1)同时掷三枚骰子,记录三枚骰子的点数之和.A —“点数之和大于10”,B —“点数之和小于15”.(2)一盒中有5只外形相同的电子元件,分别标有号码1,2,3,4,5.从中任取3只,A —“最小号码为1”. 解:(1) 设i ω表示“点数之和等于i ”)18,,4,3( =i ,则},,,{1843ωωω =Ω;},,,{181211ωωωA =;}.,,,{1443ωωωB =(2) 设ijk ω表示“出现号码为k j i ,,”);5,,2,1,,(k j i k j i ≠≠= ,则},,,,,,,,,{345245235234145135134125124123ωωωωωωωωωω=Ω}.,,,,,{145135134125124123ωωωωωωA =三、设C B A ,,为三个事件,用事件之间的运算表示下列事件: (1) A 发生, B 与C 都不发生; (2) C B A ,,都发生;(3) C B A ,,中至少有两个发生; (4) C B A ,,中至多有两个发生. 解:(1) C B A ;(2) ABC ;(3) ABC C AB C B A BC A ⋃⋃⋃或CA BC AB ⋃⋃(4) BC A C B A C AB C B A C B A C B A C B A ⋃⋃⋃⋃⋃⋃或C B A ⋃⋃或.ABC四、一个工人生产了n 个零件,以i A 表示他生产的第 i 个零件是合格品(n i ≤≤1).用i A 表示下列事件: (1)没有一个零件是不合格品; (2)至少有一个零件是不合格品; (3)仅有一个零件是不合格品; (4)至少有一个零件不是不合格品. 解:(1) n A A A 21;(2) n A A A 21或n A A A ⋃⋃⋃ 21; (3) n n n A A A A A A A A A 212121⋃⋃⋃ (4) n A A A ⋃⋃⋃ 21或.21n A A A2 概率的古典定义·概率加法定理一、电话号码由七个数字组成,每个数字可以是0,1,2,…,9中的任一个数(但第一个数字不能为0),求电话号码是由完全不同的数字组成的概率.解:基本事件总数为611011011011011011019109⨯=C C C C C C C 有利事件总数为456789214151617181919⨯⨯⨯⨯⨯=C C C C C C C 设A 表示“电话号码是由完全不同的数字组成”,则0605.0109456789)(62≈⨯⨯⨯⨯⨯⨯=A P 二、把十本书任意地放在书架上,求其中指定的三本书放在一起的概率.解:基本事件总数为!101010=A 指定的三本书按某确定顺序排在书架上的所有可能为!777=A 种;这三本书按确定的顺序放在书架上的所以可能的位置共818=C 种;这三本书的排列顺序数为!333=A ;故有利事件总数为!3!8!38!7⨯=⨯⨯(亦可理解为)3388P P 设A 表示“指定的三本书放在一起”,则067.0151!10!3!8)(≈=⨯=A P三、为了减少比赛场次,把二十个队任意分成两组(每组十队)进行比赛,求最强的两个队被分在不同组内的概率.解:20个队任意分成两组(每组10队)的所以排法,构成基本事件总数1020C ;两个最强的队不被分在一组的所有排法,构成有利事件总数91812C C 设A 表示“最强的两队被分在不同组”,则526.01910)(102091812≈==C C C A P四、某工厂生产的产品共有100个,其中有5个次品.从这批产品中任取一半来检查,求发现次品不多于1个的概率.解:设i A 表示“出现的次品为i 件”)5,4,3,2,1,0(=i ,A 表示“取出的产品中次品不多于 1个”,则 .10A A A ⋃=因为V A A =10,所以).()()(10A P A P A P +=而0281.0979942347)(5010050950≈⨯⨯⨯==C C A P1529.09799447255)(501004995151≈⨯⨯⨯⨯==C C C A P 故 181.01529.00281.0)(=+≈A P五、一批产品共有200件, 其中有6件废品.求 (1) 任取3件产品恰有1件是废品的概率; (2) 任取3件产品没有废品的概率; (3) 任取3件产品中废品不少于2件的概率.解:设A 表示“取出的3件产品中恰有1件废品”;B 表示“取出的3件产品中没有废品”;C 表示“取出的3件产品中废品不少于2件”,则 (1) 0855.019819920019319418)(3200219416≈⨯⨯⨯⨯==C C C A P (2) 912.0198199200192193194)(32003194≈⨯⨯⨯⨯==C C B P(3) 00223.019819920012019490)(3200019436119426≈⨯⨯⨯⨯=+=C C C C C C P六、设41)( ,0 ,31)()()(======BC P P(AC)P(AB)C P B P A P .求A , B , C 至少有一事件发生的概率.解:因为0==P(AC)P(AB),所以V AC V AB ==,,从而V C AB =)(可推出0)(=ABC P设D 表示“A , B , C 至少有一事件发生”,则C B A D ⋃⋃=,于是有)()()()()()()()()(ABC P CA P BC P AB P C P B P A P C B A P D P +---++=⋃⋃=75.04341313131==-++=3 条件概率与概率乘法定理·全概率公式与贝叶斯公式一、设,6.0)|(,4.0)(,5.0)(===B A P B P A P 求)|(,)(B A A P AB P . 解:因为B A AB B B A A +=+=)(,所以)()()(B A P AB P A P +=,即14.06.0)4.01(5.0)()()()()()(=⨯--=-=-=B A P B P A P B A P A P AB P68.074.05.036.0)4.01(5.05.0)()()()()()]([)|(≈=--+=-+==B A P B P A P A P B A P B A A P B A A P二、某人忘记了电话号码的最后一个数字,因而他随意地拨号,求他拨号不超过两次而接通所需电话的概率.若已知最后一个数字是奇数,那么此概率是多少? 解:设A 表示“第一次拨通”,B 表示“第二次拨通”,C 表示“拨号不超过两次而拨通”(1)2.0101101)()()(19111101911011=+=⋅+=+=C C C C C C A B P A P C P(2)4.05151)()()(2511141511=+=+=+=A A A A A A B P A P C P三、两台车床加工同样的零件,第一台出现废品的概率是0.03,第二台出现废品的概率是0.02.加工出来的零件放在一起,并且已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多一倍.(1)求任意取出的零件是合格品的概率;(2)如果任意取出的零件是废品,求它是第二台车床加工的概率. 解:设i A 表示“第i 台机床加工的零件”)2,1(=i ;B 表示“出现废品”;C 表示“出现合格品”(1))()()()()()()()(22112121A C P A P A C P A P C A P C A P C A C A P C P +=+=+= 973.0)02.01(31)03.01(32≈-⨯+-⨯= (2)25.002.03103.03202.031)()()()()()()()()(22112222=⨯+⨯⨯=+==A B P A P A B P A P A B P A P B P B A P B A P四、猎人在距离100米处射击一动物,击中的概率为0.6;如果第一次未击中,则进行第二次射击,但由于动物逃跑而使距离变为150米;如果第二次又未击中,则进行第三次射击,这时距离变为200米.假定击中的概率与距离成反比,求猎人三次之内击中动物的概率.解:设i A 表示“第i 次击中”)3,2,1(=i ,则由题设,有1006.0)(1kA P ==,得60=k ,从而有4.015060150)(2===k A P ,.3.020060200)(3===k A P设A 表示“三次之内击中”,则321211A A A A A A A ++=,故有)()()()()()()(321211A P A P A P A P A P A P A P ++=832.03.0)4.01()6.01(4.0)6.01(6.0=⨯-⨯-+⨯-+= (另解)设B 表示“猎人三次均未击中”,则168.0)3.01)(4.01)(6.01()(=---=B P故所求为 832.0)(1)(=-=B P B P五、盒中放有12个乒乓球,其中有9个是新的.第一次比赛时从其中任取3个来用,比赛后仍放回盒中.第二次比赛时再从盒中任取3个,求第二次取出的都是新球的概率.解:设i A 表示“第一次取得i 个新球”)3,2,1,0(=i ,则2201)(312330==C C A P 22027)(31219231==C C C A P 220108)(31229132==C C C A P 22084)(31239033==C C C A P 设B 表示“第二次取出的都是新球”,则312363123731238312393022084220108220272201)()()(C C C C C C C C A B P A P B P i i i ⋅+⋅+⋅+⋅==∑=146.0532400776161112208444722010855142202755212201≈=⋅+⋅+⋅+⋅=4 随机事件的独立性·独立试验序列一、一个工人看管三台车床,在一小时内车床不需要工人照管的概率:第一台等于0.9,第二台等于0.8,第三台等于0.7.求在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管的概率.解:设i A 表示“第i 台机床不需要照管”)3,2,1(=i ,则9.0)(1=A P 8.0)(2=A P 7.0)(3=A P再设B 表示“在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管”,则321321321321A A A A A A A A A A A A B +++=于是有)()()()()()()()()()()()()(321321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P B P +++=)7.01(8.09.07.0)8.01(9.07.08.0)9.01(7.08.09.0-⨯⨯+⨯-⨯+⨯⨯-+⨯⨯=902.0=.(另解)设i B 表示“有i 台机床需要照管”)1,0(=i ,B 表示“在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管”,则10B B B +=且0B 、1B 互斥,另外有504.07.08.09.0)(0=⨯⨯=B P398.0)7.01(8.09.07.0)8.01(9.07.08.0)9.01()(1=-⨯⨯+⨯-⨯+⨯⨯-=B P故902.0398.0504.0)()()()(1010=+=+=+=B P B P B B P B P .二、电路由电池a 与两个并联的电池b 及c 串联而成.设电池c b a ,,损坏的概率分别是0.3、0.2、0.2,求电路发生间断的概率.解:设1A 表示“a 损坏”;2A 表示“b 损坏”;3A 表示“c 损坏”;则3.0)(1=A P 2.0)()(32==A P A P又设B 表示“电路发生间断”,则321A A A B +=于是有)()()()()(321321321A A A P A A P A P A A A P B P -+=+=)()()()()()(321321A P A P A P A P A P A P -+=328.02.02.03.02.02.03.0=⨯⨯-⨯+=.三、三个人独立地去破译一个密码,他们能译出的概率分别为51、31、41,求能将此密码译出的概率.解:设A 表示“甲能译出”;B 表示“乙能译出”;C 表示“丙能译出”,则51)(=A P 31)(=B P 41)(=C P设D 表示“此密码能被译出”,则C B A D ⋃⋃=,从而有)()()()()()()()()(ABC P CA P BC P AB P C P B P A P C B A P D P +---++=⋃⋃=)()()()()()()()()()()()(C P B P A P A P C P C P B P B P A P C P B P A P +---++=6.0413151415141513151413151=⨯⨯+⨯-⨯-⨯-++=. (另解)52)411)(311)(511()()()()()(=---===C P B P A P C B A P D P ,从而有6.053521)(1)(==-=-=D P D P四、甲、乙、丙三人同时对飞机进行射击,三人的命中概率分别为7.0,5.0,4.0.飞机被一人击中而被击落的概率为2.0,被两人击中而被击落的概率为6.0,若三人都击中,则飞机必被击落.求飞机被击落的概率. 解:设1A 表示“甲命中”;2A 表示“乙命中”;3A 表示“丙命中”;则4.0)(1=A P5.0)(2=A P 7.0)(3=A P设i B 表示“i 人击中飞机” )3,2,1,0(=i ,则09.0)7.01)(5.01)(4.01()())(()()(3213210=---===A P A P A P A A A P B P )()(3213213211A A A A A A A A A P B P ++=)()()(321321321A A A P A A A P A A A P ++=)()()()()()()()()(321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P ++=36.07.0)5.01)(4.01()7.01(5.0)4.01()7.01)(5.01(4.0=⨯--+-⨯⨯-+--⨯=)()(3213213212A A A A A A A A A P B P ++=)()()(321321321A A A P A A A P A A A P ++=)()()()()()()()()(321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P ++=41.07.0)5.01)(4.01()7.01(5.0)4.01()7.01)(5.01(4.0=⨯--+-⨯⨯-+--⨯=14.07.05.04.0)()()()()(3213213=⨯⨯===A P A P A P A A A P B P设A 表示“飞机被击落”,则由题设有0)(0=B A P 2.0)(1=B A P 6.0)(2=B A P 1)(3=B A P 故有458.0114.06.041.02.036.0009.0)()()(30=⨯+⨯+⨯+⨯==∑=i i i B A P B P A P .五、某机构有一个9人组成的顾问小组,若每个顾问贡献正确意见的概率都是0.7,现在该机构内就某事可行与否个别征求每个顾问的意见,并按多数人意见作出决策,求作出正确决策的概率. 解:设i A 表示“第i 人贡献正确意见”,则7.0)(=i A P )9,,2,1( =i .又设m 为作出正确意见的人数,A 表示“作出正确决策”,则)9()8()7()6()5()5()(99999P P P P P m P A P ++++=≥=+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅=277936694559)3.0()7.0()3.0()7.0()3.0()7.0(C C C 9991889)7.0()3.0()7.0(⋅+⋅⋅+C C+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅=273645)3.0()7.0(36)3.0()7.0(84)3.0()7.0(126918)7.0()3.0()7.0(9+⋅⋅+0403.01556.02668.02668.01715.0++++=901.0=.六、每次试验中事件A 发生的概率为p ,为了使事件A 在独立试验序列中至少发生一次的概率不小于p ,问至少需要进行多少次试验? 解:设做n 次试验,则n p A P A P )1(1}{1}{--=-=一次都不发生至少发生一次要p p n ≥--)1(1,即要p p n -≤-1)1(,从而有.1)1(log )1(=-≥-p n p 答:至少需要进行一次试验.5 离散随机变量的概率分布·超几何分布·二项分布·泊松分布一、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取1个.如果每次取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的概率分布. 解:设X 表示“在取得合格品以前已取出的废品数”,则X 的概率分布为即亦即二、自动生产线在调整以后出现废品的概率为p .生产过程中出现废品时立即进行调整.求在两次调整之间生产的合格品数的概率分布.解:设X 表示“在两次调整之间生产的合格品数”,且设p q -=1,则ξ的概率分布为三、已知一批产品共20个,其中有4个次品.(1)不放回抽样.抽取6个产品,求样品中次品数的概率分布; (2)放回抽样.抽取6个产品,求样品中次品数的概率分布.解:(1)设X 表示“取出的样本中的次品数”,则X 服从超几何分布,即X 的概率函数为)4,3,2,0()(6206164===-x C C C x X P xx从而X 的概率分布为(2)设X 表示“取出的样本中的次品数”,则X 服从超几何分布,即X 的概率函数为)6,5,4,3,2,0()2.01()2.0()(66=-==-x C x X P xx x从而X 的概率分布为四、电话总机为300个电话用户服务.在一小时内每一电话用户使用电话的概率等于0.01,求在一小时内有4个用户使用电话的概率(先用二项分布计算,再用泊松分布近似计算,并求相对误差). 解:(1)用二项分布计算)01.0(=p168877.0)01.01()01.0()1()4(2964430029644300≈-=-==C p p C ξP(2)用泊松分布计算)301.0300(=⨯==np λ168031355.0!43)4(34≈==-e ξP相对误差为.5168877.0168031355.0168877.000≈-=δ五、设事件A 在每一次试验中发生的概率为0.3,当A 发生次数不少于3次时,指示灯发出信号.现进行了5次独立试验,求指示灯发出信号的概率. 解:设X 表示“事件A 发生的次数”,则3.0)(==p A P ,5=n ,).3.0,5(~B X 于是有)5()4()3()3(=+=+==≥X P X P X P X P5554452335)1()1(p C p p C p p C +-+-=16308.000243.002835.01323.0≈++≈(另解) )2()1()0(1)3(1)3(=-=-=-=<-=≥X P X P X P X P X P322541155005)1()1()1(11p p C p p C p p C ------=16308.0≈ 设随机变量X 的概率分布为 2, 1, ,0 , !)(===k k ak X P kλ;其中λ>0为常数,试确定常数a .解:因为∑∞===01)(k k X P ,即∑∞==01!k kk λa ,亦1=λae ,所以.λe a -=6 随机变量的分布函数·连续随机变量的概率密度一、函数211x+可否是连续随机变量X 的分布函数?为什么?如果X 的可能值充满区间: (1)(∞+∞- ,);(2)(0,∞-). 解:(1)设211)(x x F +=,则1)(0<<x F因为0)(lim =-∞→x F x ,0)(lim =+∞→x F x ,所以)(x F 不能是X 的分布函数. (2)设211)(xx F +=,则1)(0<<x F 且0)(lim =-∞→x F x ,1)(lim 0=-→x F x 因为)0( 0)1(2)('22<>+-=x x xx F ,所以)(x F 在(0,∞-)上单增. 综上述,故)(x F 可作为X 的分布函数.二、函数x x f sin )(=可否是连续随机变量X 的概率密度?为什么?如果X 的可能值充满区间:(1)⎥⎦⎤⎢⎣⎡2,0π; (2)[]π,0; (3)⎥⎦⎤⎢⎣⎡23,0π.解:(1)因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈2,0πx ,所以0sin )(≥=x x f ;又因为1cos )(2020=-=⎰ππx dx x f ,所以当⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈2,0πx 时,函数x x f sin )(=可作为某随机变量X 的概率密度.(2)因为[]πx ,0∈,所以0sin )(≥=x x f ;但12cos )(00≠=-=⎰ππx dx x f ,所以当[]πx ,0∈时,函数x x f sin )(=不可能是某随机变量X 的概率密度.(3)因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡∈23,0πx ,所以x x f sin )(=不是非负函数,从而它不可能是随机变量X的概率密度.二、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取1个.如果每次取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的分布函数,并作出分布函数的图形.解:设X 表示“取出的废品数”,则X 的分布律为于是,⎪⎩>3,1x四、(柯西分布)设连续随机变量X 的分布函数为+∞<<∞-+=x x B A x F ,arctan )(.求:(1)系数A 及B ;(2)随机变量X 落在区间)1 ,1(-内的概率;(3) X 的概率密度. 解:(1) 由0)2()(lim =-⋅+=-∞→πB A x F x ,12)(lim =⋅+=-∞→πB A x F x ,解得.1,21πB A == 即)( ,arctan 121)(+∞<<-∞+=x x πx F . (2) .21)]1arctan(121[]1arctan 121[)1()1()11(=-+-+=--=<<-ππF F ξP(3) X 的概率密度为)1(1)()(2x x F x f +='=π.五、(拉普拉斯分布)设随机变量X 的概率密度为+∞<<∞-=-x Aex f x,)(.求:(1)系数A ;(2)随机变量X 落在区间)1,0(内的概率;(3)随机变量X 的分布函数. 解:(1) 由1)(⎰+∞∞-=dx x f ,得1220⎰⎰+∞∞-+∞--===A dx e A dx Aex x,解得21=A ,即有 ).( ,21)(+∞<<-∞=-x e x f x(2) ).11(21)(2121)()10(101010ee dx e dx xf X P x x -=-===<<--⎰⎰(3) 随机变量X 的分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧>-≤===-∞--∞-⎰⎰021102121)()(x e x e dx e dx x f x F x xx xx .7 均匀分布·指数分布·随机变量函数的概率分布一、公共汽车站每隔5分钟有一辆汽车通过.乘客到达汽车站的任一时刻是等可能的.求乘客候车时间不超过3分钟的概率. 解:设随机变量X 表示“乘客的候车时间”,则X 服从]5,0[上的均匀分布,其密度函数为⎩⎨⎧∉∈=]5,0[,0]5,0[,51)(x x x f 于是有.6.053)()30(3===≤≤⎰dx x f X P二、已知某种电子元件的使用寿命X (单位:h)服从指数分布,概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-.0,0;0,8001)(800x x e x f x任取3个这种电子元件,求至少有1个能使用1000h 以上的概率.解:设A 表示“至少有1个电子元件能使用1000h 以上”;321A 、A 、A 分别表示“元件甲、乙、丙能使用1000h 以上”.则287.08001)1000()()()(4510008001000800321≈=-==>===-∞+-∞+-⎰ee dx e X P A P A P A P xx)()()()()()()()()(321313221321321A A A P A A P A A P A A P A P A P A P A A A P A P +---++=⋃⋃=638.0287.0287.03287.0332≈+⨯-⨯=(另解)设A 表示“至少有1个电子元件能使用1000h 以上”.则287.08001)1000(4510008001000800≈=-==>-∞+-∞+-⎰ee dx e X P xx从而有713.01)1000(1)1000(45≈-=>-=≤-e X P X P ,进一步有638.0713.01)]1000([1)(33≈-≈≤-=X P A P三、(1) 设随机变量X 服从指数分布)(λe .证明:对于任意非负实数s 及t ,有).()(t X P s X t s X P ≥=≥+≥这个性质叫做指数分布的无记忆性.(2) 设电视机的使用年数X 服从指数分布)10(.e .某人买了一台旧电视机,求还能使用5年以上的概率.解:(1)因为)(~λe X ,所以R x ∈∀,有xex F λ--=1)(,其中)(x F 为X 的分布函数.设t s X A +≥=,t X B ≥=.因为s 及t 都是非负实数,所以B A ⊂,从而A AB =.根据条件概率公式,我们有)(1)(1)()()()()()()()(s X P t s X P s X P t s X P B P A P B P AB P B A P s X t s X P <-+<-=≥+≥====≥+≥tst s e e e λλλ--+-=----=]1[1]1[1)(. 另一方面,我们有t t e e t F t X P t X P t X P λλ--=--=-=≤-=<-=≥)1(1)(1)(1)(1)(.综上所述,故有)()(t X P s X t s X P ≥=≥+≥.(2)由题设,知X 的概率密度为⎩⎨⎧≤>=-.,;,0001.0)(1.0x x e x f x设某人购买的这台旧电视机已经使用了s 年,则根据上述证明的(1)的结论,该电视机还能使用5年以上的概率为6065.01.0)()5()5(5.051.051.05≈=-===≥=≥+≥-∞+-∞+-∞+⎰⎰e e dx e dx xf X P s X s X P xx .答:该电视机还能使用5年以上的概率约为6065.0.四、设随机变量X 服从二项分布)4.0 ,3(B ,求下列随机变量函数的概率分布: (1)X Y 211-=;(2)2)3(2X X Y -=. 解:X 的分布律为(1)X Y 211-=的分布律为(2)2)3(2X XY -=的分布律为即五、设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>+=.0,0;0,)1(2)(2x x x x f π求随机变量函数X Y ln =的概率密度.解:因为)()()(ln )()(yX yY e F e X P y X P y Y P y F =<=<=<= 所以随机变量函数X Y ln =的概率密度为)( )1(2)()()()(2''+∞<<-∞+====y e e e e f e e F y F y f yyyyyyXYY π,即 )( )1(2)(2+∞<<-∞+=y e e y f yyY π.8 二维随机变量的联合分布与边缘分布一、把一颗均匀的骰子随机地掷两次.设随机变量X 表示第一次出现的点数,随机变量Y 表示两次出现点数的最大值,求二维随机变量),(Y X 的联合概率分布及Y 的边缘概率分布.解:二维随机变量),(Y X 的联合概率分布为Y 的边缘概率分布为二、设二维随机变量(X ,Y )的联合分布函数)3arctan )(2arctan (),(yC x B A y x F ++=.求:(1)系数A 、B 及C ;(2)(X ,Y )的联合概率密度:(3)边缘分布函数及边缘概率密度. 解:(1)由0)0,(,0),0(,1),(=-∞=∞-=∞+-∞F F F ,得⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-=--=++0)2(0)2)(0(1)2)(2(πB AC πC B A πC πB A 解得2πC B ==,.12πA =(2)因为)3arctan 2)(2arctan 2(1),(2yx y x F ++=πππ,所以(X ,Y )的联合概率密度为.)9)(4(6),(),(222"y x y x F y x f xy ++==π (3)X 及Y 的边缘分布函数分别为 x xxX xdx x dy y x f dx x F ∞-∞-∞-+∞∞-=+==⎰⎰⎰2arctan1)4(2),()(2ππ2arctan 121xπ+=yxyY ydy y dx y x f dy x F ∞-∞-∞-+∞∞-=+==⎰⎰⎰3arctan1)9(3),()(2ππ3arctan 121y π+=X 及Y 的边缘概率密度分别为⎰⎰⎰+∞+∞∞-+∞∞-++⋅=++==0222222)9(1)4(112)9)(4(6),()(dy y x dy y x dy y x f x f X ππ)4(2)3arctan 31()4(1122022x y x +=+⋅=∞+ππ ⎰⎰⎰+∞+∞∞-+∞∞-++=++==022222241)9(12)9)(4(6),()(dx xy dx y x dx y x f y f Y ππ )9(3)2arctan 21()9(122022y x y +=+=∞+ππ三、设),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧>>=+-.,00;0,,Ae ),(3y)(2x 其它y x y x f求:(1)系数A ;(2)),(Y X 的联合分布函数;(3)X 及Y 的边缘概率密度;(4)),(Y X 落在区域R :632 ,0 ,0<+>>y x y x 内的概率. 解:(1)由1),(=⎰⎰+∞∞-+∞∞-dy dx y x f ,有16132==⎰⎰∞+∞+--A dy e dx e A y x ,解得.6=A (2)),(Y X 的联合分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧>>==⎰⎰⎰⎰--∞-∞-其它0,06),(),(0032y x dy e dx e dy y x f dx y x F x y y x xy⎩⎨⎧>>--=--其它00,0)1)(1(32y x e e y x (3)X 及Y 的边缘概率密度分别为⎩⎨⎧≤>=⎪⎩⎪⎨⎧≤>==-+∞--∞+∞-⎰⎰00020006),()(2032x x ex x dy e e dy y x f x f x y x X⎩⎨⎧≤>=⎪⎩⎪⎨⎧≤>==-+∞--∞+∞-⎰⎰30006),()(3032y y ex x dxe e dx y xf y f yy x Y (4)⎰⎰⎰⎰---==∈x y xR dy e dx edxdy y x f R Y X P 32203326),(}),{(6306271)(2---⎰-=-=e dx e e x四、设二维随机变量),(Y X 在抛物线2x y =与直线2+=x y 所围成的区域R 上服从均匀分布.求:(1) ),(Y X 的联合概率密度;(2) 概率)2(≥+Y X P . 解:(1) 设),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧∉∈=.),(, 0;),(,),(R y x R y x C y x f 则由129)322()2(21322122212==-+=-+==--+-⎰⎰⎰⎰⎰Cx x x C dx x x C dy dx C Cdxdy x x R解得92=C .故有 ⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=.),(, 0;),(,92),(R y x R y x y x f(2) ⎰⎰⎰⎰⎰⎰++-≥++==≥+x x x x y x dy dx dy dx dxdy y x f Y X P 2212210229292),()2(⎰⎰-++=21210)2(92292dx x x xdx2713)322(92922132102=-++=x x x x .9 随机变量的独立性·二维随机变量函数的分布一、设X 与Y 是两个相互独立的随机变量,X 在]1,0[上服从均匀分布,Y 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-.0,0;0,21)(2y y e y f yY 求 (1) ),(Y X 的联合概率密度; (2) 概率)(X Y P ≥. 解: (1)X 的概率密度为⎩⎨⎧∉∈=)1,0(,0)1,0(,1)(x x x f X ,),(Y X 的联合概率密度为(注意YX ,相互独立)⎪⎩⎪⎨⎧><<==-其它,00,10,21)()(),(2y x e y f x f y x f yY X(2)dx edx edy e dx dxdy y x f X Y P x xyxyXY ⎰⎰⎰⎰⎰⎰-∞+-∞+-≥=-===≥1021022102)(21),()(7869.0)1(2221122≈-=-=--e e x二、设随机变量X 与Y 独立,并且都服从二项分布:.,,2 ,1 ,0 ,)(; ,,2 ,1 ,0 ,)(212211n j qp C j p n i q p C i p jn jjn Y in i i n X ====--证明它们的和Y X Z +=也服从二项分布. 证明: 设j i k +=, 则ik n i k i k n ki i n i i n ki Y X Z q p C q p C i k P i P k Z P k P +---=-=∑∑=-===22110)()()()( ∑=-+=ki k n n k i n in q p C C2121)( 由knm ki ik nk m C C C +=-=∑, 有k n n ki i n i n C C C21210+==∑. 于是有 ),,2,1,0( )(212121n n k q p Ck P k n n k i n n Z +==-++由此知Y X Z +=也服从二项分布.三、设随机变量X 与Y 独立,并且X 在区间[0,1]内服从均匀分布,Y 在区间[0,2]内服从辛普森分布:⎪⎩⎪⎨⎧><≤<-≤≤=.20 0,; 2 1 ,2;10 ,)(y y y y y y y f Y 或求随机变量Y X Z +=的概率密度.解: X 的概率密度为 ⎩⎨⎧∉∈=]1,0[,0]1,0[,1)(x x y f ξ . 于是),(Y X 的联合概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤<≤≤-≤≤≤≤=. 0, 2 1,10 ,210,10,),(其它当当y x y y x y y x fY X Z +=的联合分布函数为}),{(}{}{)(D y x P z Y X P z Z P z F Z ∈=≤+=≤=,其中D 是z y x ≤+与),(y x f 的定义域的公共部分.故有 ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≤<+-≤<-+-≤≤><=3229321212331023,00)(222z z z z z z z zz z z F Z 从而随机变量Y X Z +=的概率密度为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤<-≤<+-≤≤><=3232132103,00)(z z z z z z z z z f Z四、电子仪器由六个相互独立的部件ij L (3,2,1;2,1==j i组成,联接方式如右图所示.设各个部件的使用寿命ij X 服从相同的指数分布)(λe ,求仪器使用寿命的概率密度.解: 由题设,知ij X 的分布函数为⎩⎨⎧≤>-=-0,00,1x x e F x X ij λ 先求各个并联组的使用寿命)3,2,1( =i Y i 的分布函数.因为当并联的两个部件都损坏时,第i 个并联组才停止工作,所以有)3,2,1(),m ax (21==i Y i i i ξξ 从而有)3,2,1( =i i η的分布函数为⎩⎨⎧≤>-==-0,00,)1()(221y y e F F y F y X X Y i i i λ设Z "仪器使用寿命".因为当三个并联组中任一个损坏时,仪器停止工作.所以有),,min(321ηηη=Z .从而有Z 的分布函数为⎩⎨⎧≤>---=⎩⎨⎧≤>----=-0,00,])1(1[10,00)],(1)][(1)][(1[1)(32321z z e z z z F z F z F z F z Y Y Y Z λ故Z 的概率密度为⎩⎨⎧≤>--=---0,00,)2)(1(6)(23z z e e e z f z z z Z λλλλ10 随机变量的数学期望与方差一、一批零件中有9个合格品与3个废品.安装机器时从这批零件中任取一个.如果取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前已取出的废品数的数学期望、方差与标准差. 解:设X 表示“在取得合格品以前已取出的废品数”,则X 的概率分布为于是有3.0004.03041.02205.0175.00≈⨯+⨯+⨯+⨯=EX2X 的分布为于是有4091.0004.09041.04205.0175.002≈⨯+⨯+⨯+⨯=EX从而有3191.09.04091.0)(22=-=-=EX EX DX565.03191.0≈==DX X σ二、对某一目标进行射击,直至击中为止.如果每次射击命中率为p ,求射击次数的数学期望及方差. 解:设X 表示“第i 次击中”),2,1( =i ,则X 的分布为p q p q q p q p iqp ipqEX ni i ni i ni i 1)1()1()(211111=-='-='===∑∑∑==-=- 2X 的分布为p pp p q q p q p q q p pqi EX ni i n i i ni i 122)1()1()(])([223111122-=-=-+='=''==∑∑∑===- 进一步有p pp p p EX EX DX 11)1(12)(22222-=--=-=三、设离散型随机变量X 的概率函数为,,2,1,21]2)1([ ==-=k k X P k k k问X 的数学期望是否存在?若存在,请计算)(X E ;若不存在,请解释为什么.解:因为∑∑∑∑∞=∞=∞=∞=-=⋅-=-=-==1111)1(212)1(]2)1([2)1()(k k k k k k k k k k ki i i k k k X P k x X P x 不绝对收敛,所以ξ没有数学期望.四、设随机变量X 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≥<-=.1, 0;1,11)(2x x x x f π 求数学期望)(X E 及方差)(X D .解:011)()(112=-⋅==⎰⎰-+∞∞-dx xx dx x xf X E πdx xx dx xx dx x f x X D ⎰⎰⎰-=-⋅==-∞+∞-122112221211)()(ππ21]arcsin 2112[2102=+--=x x x π五、(拉普拉斯分布)设随机变量X 的概率密度为 )( ,21)(+∞<<-∞=-x e x f x.求数学期望)(X E 及方差)(X D . 解:021)(===⎰⎰+∞∞--+∞∞-dx xe dx x xf EX x2!2)3(21)(0222==Γ====⎰⎰⎰+∞-+∞∞--+∞∞-dx e x dx e x dx x f x DX x x(分部积分亦可)11 随机变量函数的数学期望·关于数学期望与方差的定理一、设随机变量X 服从二项分布)4.0,3(B ,求2)3(X X Y -=的数学期望及方差. 解:X 的概率分布为Y 的概率分布为2Y 的分布为72.072.0128.00=⨯+⨯=EY72.072.0128.002=⨯+⨯=EY 2016.0)72.0(72.0)(222=-=-=EY EY DY二、过半径为R 的圆周上一点任意作这圆的弦,求所有这些弦的平均长度.解:在圆周上任取一点O ,并通过该点作圆得直径OA .建立平面直角坐标系,以O 为原点,且让OA 在x 轴的正半轴上.通过O 任作圆的一条弦OB ,使OB 与x 轴的夹角为θ,则θ服从]2,2[ππ-上的均匀分布,其概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧-∉-∈=]2,2[,0]2,2[,1)(ππθππθπθf . 弦OB 的长为 ]2,2[cos 2)(ππθθθ-∈=R L ,故所有弦的平均长度为⎰⎰-∞+∞-⋅==22cos 21)()()]([ππθθπθθθθd R d L f L EπθπθθπππRRd R4sin 4cos 42020===⎰.三、一工厂生产的某种设备的寿命X (以年计)服从指数分布,概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-. 0,0 ;0 ,41)(4x x e x f x工厂规定,出售的设备若在售出一年之内损坏可予以调换.若工厂售出一台设备赢利100元,调换一台设备厂方需花费300元.试求厂方出售一台设备的平均净赢利. 解:由题设,有⎰⎰---∞--=-===<104110441141)()1(e e dx e dx x f X P x x 进而有 41)1(1)1(-=<-=≥eX P X P设Y 表示“厂方出售一台设备获得的净赢利”,则Y 的概率分布为从而有64.33200300100)1(200414141≈-⨯=⨯+-⨯-=---eee EY答:厂方出售一台设备获得的平均净赢利约为64.33元.四、设随机变量n X X X ,,21相互独立,并且服从同一分布,数学期望为μ,方差为2σ.求这些随机变量的算术平均值∑==ni i X n X 11的数学期望与方差.解:因为μ=)(i X E ,2)(σ=i X D ,且随机变量n X X X ,,21相互独立.所以有μμ=====∑∑∑∑====ni n i i ni i n i i n X E n X E n X n E X E 11111)(1)(1)1()(,nn X D n X D n X n D X D ni ni in i i n i i 2122121211)(1)(1)1()(σσ=====∑∑∑∑====.五、一民航送客车载有20位旅客自机场开出,沿途有10个车站可以下车,到达一个车站时如没有旅客下车就不停车.假设每位旅客在各车站下车是等可能的,且各旅客是否下车相互独立.求该车停车次数的数学期望.解: 设i X 表示"第i 站的停车次数" (10,,2,1 =i ). 则i X 服从"10-"分布. 其中⎩⎨⎧=站有人下车若在第站无人下车若在第i i X i ,1,0 于是i X 的概率分布为设∑==ni iXX 1, 则X 表示沿途停车次数, 故有]})10110(1[1)10110(0{10)(2020101101--⨯+-⨯===∑∑==i i i i EX X E EX748.8)9.01(1020≈-= 即停车次数的数学期望为748.8.12 二维随机变量的数字特征·切比雪夫不等式与大数定律一、设二维随机变量),(Y X 的联合概率密度为()(). 1,222++=y xAy x f求:(1)系数A ;(2)数学期望)(X E 及)(Y E ,方差)(X D 及)(Y D ,协方差),cov(Y X . 解: (1) 由⎰⎰+∞∞-+∞∞-=1),(dxdy y x f . 有()()⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+==+=++1112022222A dr rrd A dxdy y xAπθπ解得, π1=A .(2) ()011),()(222⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+∞-∞+∞-=++==dx y xxdy dxdy y x xf X E π.由对称性, 知 0)(=Y E .⎰⎰+∞∞-+∞∞-==-=dxdy y x f x EX EX X E X D ),(])[()(222()⎰⎰∞+∞-∞+∞-++=dx y xx dy 222211π()()+∞=+++=+-+=+=∞+∞+∞+⎰⎰⎰022022220223]11)1ln([1)1(211r r dr r rr r dr rr d πθπ同理, 有 +∞=)(Y D .)()])([(),cov(XY E EY Y Ex X E Y X =--=⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x xyf ),(()011),(222⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞+∞-∞+∞-=++==dx y xxydy dxdy y x xyf π.二、设二维随机变量),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧<<<=其它.,0;10,,1),(x x y y x f 求(1) ),cov(Y X ;(2) X 与Y 是否独立,是否相关,为什么? 解: (1) 因为 ⎰⎰⎰⎰⎰====-∞+∞-∞+∞-1210322),(dx x dy xdx dxdy y x xf EX x x 0),(1===⎰⎰⎰⎰-+∞∞-+∞∞-xx ydy dx dxdy y x yf EY0),()(1===⎰⎰⎰⎰-+∞∞-+∞∞-xxydy xdx dxdy y x xyf XY E所以有])32[()])([(),cov(Y X E EY Y EX X E Y X -=--=⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x xyf ),( 010==⎰⎰-xxydy xdx .(2) 当)1,0(∈x 时,有 ⎰⎰+∞∞--===x dy dy y x f x f xxX 2),()(; 当)1,0(∉x 时, 有0)(=x f X .即⎩⎨⎧∉∈=)1,0(0)1,0(2)(X x x x x f 同理有 ⎩⎨⎧∉+∈-=⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=⎰⎰-)1,0(1)1,0(1)1,0()1,0()(11Y x y x y x dx x dx y f yy因为 ),()()(y x f y f x f Y X ≠, 所以X 与Y 不是独立的.又因为0),cov(=Y X , 所以X 与Y 是不相关的.三、利用切比雪夫不等式估计随机变量X 与其数学期望)(X E 的差的绝对值大于三倍标准差)(X σ的概率.解:91)3()3(2=≤>-ξξξξξD D D E P .四、为了确定事件A 的概率,进行10000次重复独立试验.利用切比雪夫不等式估计:用事件A在10000次试验中发生的频率作为事件A 的概率的近似值时,误差小于0.01的概率. 解:设ξ表示“在10000次试验中事件A 的次数”,则)5.0,10000(~B ξ且有50005.010000=⨯==np E ξ 2500)5.01(5.010000=-⨯⨯==npq D ξ于是有npqp npq p np m P p n m P 22)01.0(1)01.0(1)01.0()01.0(-=-≥<-=<- 75.025.011=-=-=pq五、样检查产品质量时,如果发现次品多于10个,则认为这批产品不能接受.应该检查多少个产品,可使次品率为10%的一批产品不被接受的概率达到0.9? 解:设ξ表示“发现的次品件数”,则)1.0,(~n B ξ,现要求.nn ξE 1.0= n ξD 09.0=要使得9.0)10(=>ξP ,即9.0)10(=≤<n ξP ,因为9.0)10(=≤<n ξP ,所以)3.01.03.01.03.01.010()10(nn n n n ξn n P ξD ξE n ξD ξE ξξD ξE P -≤-<-=-≤-<-)3.01.010()3()33.01.03.01.010(1,01,0nn n n n n ξn n P --≈≤-<-=ΦΦ1)3.0101.0()3(1,01,0--+nn n ΦΦ (德莫威尔—Laplace 定理)因为10>n ,所以53>n ,从而有1)3(1,0≈n Φ,故9.0)3.0101.0(1,0≈-nn Φ. 查表有8997.0)28.1(1,0=Φ,故有28.13.0101.0≈-nn ,解得.146≈n 答:应该检查约146个产品,方可使次品率为10%的一批产品不被接受的概率达到0.9.13 正态分布的概率密度、分布函数、数学期望与方差一、设随机变量X 服从正态分布)2,1(2N ,求(1))8.56.1(<≤-X P ;(2))56.4(≥X P .解:(1) )4.2213.1()8.416.2()8.56.1(<-≤-=<-≤-=<≤-X P X P X P8950.09032.019918.0)]3.1(1[)4.2()3.1()4.2(1,01,01,01,0=+-=--=--=ΦΦΦΦ(2) )78.12178.2(1)56.4(1)56.4(<-<--=<-=≥X P X P X P)]78.2(1)78.1(1)]78.2()78.1([11,01,01,01,0ΦΦΦΦ-+-=---= .0402.09973.09625.02=--二、已知某种机械零件的直径X (mm )服从正态分布)6.0,100(2N .规定直径在2.1100±(mm )之间为合格品,求这种机械零件的不合格品率. 解:设p 表示这种机械零件的不合格品率,则)2.1100(1)2.1100(≤--=>-=X P X P p .而)26.01002()6.02.16.01006.02.1()2.1100(≤-≤-=≤-≤-=≤-X P X P X P 1)2(2)]2(1[)2()2()2(-Φ=Φ--Φ=-Φ-Φ= 9544.019772.02=-⨯= 故0456.09544.01=-=p .三、测量到某一目标的距离时发生的误差X (m)具有概率密度3200)20(22401)(--=x ex f π求在三次测量中至少有一次误差的绝对值不超过30m 的概率. 解:三次测量中每次误差绝对值都超过30米可表为}30{}30{}30{>⋃>⋃>=ξξξD 第三次第二次第一次因为)40,20(~2N ξ,所以由事件的相互独立性,有31,01,033)]25.0(1)25.1([})3030{(})30{()(ΦΦ-+-=>+-<=>=ξξP ξP D P 13025.05069.0)8944.05987.02(33≈=--=于是有86975.013025.01)(1}30{=-=-=<D P P 米至少有一次绝对值三次测量中ξ.四、设随机变量),(~2σμN X ,求随机变量函数Xe Y =的概率密度(所得的概率分布称为对数正态分布).解:由题设,知X 的概率密度为)(21)(222)(+∞<<-∞=--x ex f x X σμσπ从而可得随机变量Y 的分布函数为)()()(y e P y Y P y F X Y ≤=≤=.当0≤y 时,有0)(=y F Y ;此时亦有0)(='y F Y . 当0>y 时,有dx ey X P y F yx Y ⎰∞---=≤=ln 2)(2221)ln ()(σμσπ.此时亦有222)(ln 21)(σμσπ--='y Y eyy F .从而可得随机变量Y 的概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧>≤=--.0,21;0,0)(222)(ln y e yy y f y Y σμσπ五、设随机变量X 与Y 独立,),(~211σμN X ,),(~222σμN Y ,求: (1) 随机变量函数bY aX Z +=1的数学期望与方差,其中a 及b 为常数; (2) 随机变量函数XY Z=2的数学期望与方差.解:由题设,有211)(,)(σμ==X D X E ;222)(,)(σμ==Y D Y E .从而有(1)211)()()()()()(μμb a Y bE X aE bY E aX E bY aX E Z E +=+=+=+=; 222212221)()()()()()(σσb a Y D b X D a bY D aX D bY aX D Z D +=+=+=+=. (2)212)()()()(μμ===Y E X E XY E Z E ;)()()()()()()()(22222222Y E X E Y E X E XY E Y X E XY D Z D -=-== )()()]()()][()([2222Y E X E Y E Y D X E X D -++= )()()()()()(22X E Y D Y E X D Y D X D ++= 212222212221μσμσσσ++=.14 二维正态分布·正态随机变量线性函数的分布·中心极限定理三、设二维随机变量),(Y X 服从二维正态分布,已知0)()(==Y E X E ,16)(=X D ,25)(=Y D ,并且12),cov(=Y X ,求),(Y X 的联合概率密度.解:已知0==y x μμ,416==x σ,525==y σ,。
概率论 1-9章 习题解答
第 一 章 思 考 题1.事件的和或者差的运算的等式两端能“移项”吗?为什么?2.医生在检查完病人的时候摇摇头“你的病很重,在十个得这种病的人中只有一个能救活. ”当病人被这个消息吓得够呛时,医生继续说“但你是幸运的.因为你找到了我,我已经看过九个病人了,他们都死于此病,所以你不会死” ,医生的说法对吗?为什么? 3.圆周率 1415926.3=π是一个无限不循环小数, 我国数学家祖冲之第一次把它计算到小数点后七位, 这个记录保持了1000多年! 以后有人不断把它算得更精确. 1873年, 英国学者沈克士公布了一个π的数值, 它的数目在小数点后一共有707位之多! 但几十年后, 曼彻斯特的费林生对它产生了怀疑. 他统计了π的608位小数, 得到了下表:675844625664686762609876543210出现次数数字你能说出他产生怀疑的理由吗?答:因为π是一个无限不循环小数,所以,理论上每个数字出现的次数应近似相等,或它们出现的频率应都接近于0.1,但7出现的频率过小.这就是费林产生怀疑的理由. 4.你能用概率证明“三个臭皮匠胜过一个诸葛亮”吗?5.两事件A 、B 相互独立与A 、B 互不相容这两个概念有何关系?对立事件与互不相容事件又有何区别和联系?6.条件概率是否是概率?为什么?习 题 一1.写出下列试验下的样本空间: (1)将一枚硬币抛掷两次答:样本空间由如下4个样本点组成{(,)(,)(,)(,)Ω=正正,正反,反正,反反 (2)将两枚骰子抛掷一次答:样本空间由如下36个样本点组成{(,),1,2,3,4,5,6}i j i j Ω== (3)调查城市居民(以户为单位)烟、酒的年支出答:结果可以用(x ,y )表示,x ,y 分别是烟、酒年支出的元数.这时,样本空间由坐标平面第一象限内一切点构成 .{(,)0,0}x y x y Ω=≥≥ 2.甲,乙,丙三人各射一次靶,记-A “甲中靶” -B “乙中靶”-C “丙中靶” 则可用上述三个事件的运算来分别表示下列各事件: (1) “甲未中靶”: ;A (2) “甲中靶而乙未中靶”: ;B A (3) “三人中只有丙未中靶”: ;C AB(4) “三人中恰好有一人中靶”:;C B A C B A C B A(5)“ 三人中至少有一人中靶”: ;C B A(6)“三人中至少有一人未中靶”: ;C B A 或;ABC (7)“三人中恰有两人中靶”: ;BC A C B A C AB(8)“三人中至少两人中靶”: ;BC AC AB (9)“三人均未中靶”: ;C B A(10)“三人中至多一人中靶”: ;C B A C B A C B A C B A(11)“三人中至多两人中靶”: ;ABC 或;C B A3 .设,A B是两随机事件,化简事件(1)()()AB A B (2)()()A B A B解:(1)()()A B A B A B A B B B== ,(2)()()A B A B ()A B A B B A A B B==Ω= .4.某城市的电话号码由5个数字组成,每个数字可能是从0-9这十个数字中的任一个,求电话号码由五个不同数字组成的概率. 解:51050.302410P P ==.5.n 张奖券中含有m张有奖的,k个人购买,每人一张,求其中至少有一人中奖的概率.解法一:试验可模拟为m 个红球,n m -个白球,编上号,从中任取k 个构成一组,则 总数为k nC ,而全为白球的取法有k mn C-种,故所求概率为knkm n C C --1.解法二:令i A —第i 人中奖,,.,2,1k i=B —无一人中奖,则kA A A B21=,注意到k A ,,A ,A 21不独立也不互斥:由乘法公式)()()()()(11213121-=k kA A A P A A A P A A P A PB P(1)(2)(1)121n m n m n m n m k nn n n k -------+=⋅⋅---+ !,1kkn m n m k kn nC C k C C ---同除故所求概率为.6.从5双不同的鞋子中任取4只,这4只鞋子中“至少有两只配成一双”(事件A )的概率是多少? 解:122585410()C C C P A C -=7.在[]1,1-上任取一点X ,求该点到原点的距离不超过15的概率.解:此为几何概率问题:]11[,-=Ω,所求事件占有区间]5151[,-,从而所求概率为121525P ⋅==.8.在长度为a 的线段内任取两点,将其分成三段,求它们可以构成一个三角形的概率.解:设一段长为x ,另一段长为y ,样本空间:0,0,0x a y a x y a Ω<<<<<+<,所求事件满足: 0202()a x a y x y a x y ⎧<<⎪⎪⎪<<⎨⎪+>--⎪⎪⎩从而所求概率=14C D E O A BS S = .9.从区间(0,1)内任取两个数,求这两个数的乘积小于14的概率.解:设所取两数为,,X Y 样本空间占有区域Ω, 两数之积小于14:14X Y <,故所求概率 ()()1()()1S S D S D P S Ω--==Ω,而11411()(1)1(1ln 4)44S D d x x=-=-+⎰,故所求概率为1(1ln 4)4+.10.设A 、B 为两个事件,()0.9P A =,()0.36P A B =,求()P A B . 解:()()()0.90.360.54P A B P A P A B =-=-=;11.设A 、B 为两个事件,()0.7P B =,()0.3P AB =,求()P A B . 解:()()1()1[()()]1[0.70.3]0.6P A B P A B P A B P B P A B ==-=--=--= . 12.假设()0.4P A =,()0.7P A B = ,若A 、B 互不相容,求()P B ;若A 、B 相互独立,求()P B .解:若A 、B 互不相容,()()()0.70.40P B P A B P A =-=-= ;若A 、B 相互独立,则由()()()()()P A B P A P B P A P B +=+-可得()P B =0.5. 13.飞机投弹炸敌方三个弹药仓库,已知投一弹命中1,2,3号仓库的概率分别为0.01,0.02,0.03,求飞机投一弹没有命中仓库的概率.解:设=A {命中仓库},则=A {没有命中仓库},又设=i A {命中第i 仓库})3,2,1(=i 则03.0)(,02.0)(,01.0)(321===A P A P A P ,根据题意321A A A A =(其中321,A A A 两两互不相容) 故123()()()()P A P A P A P A =++=0.01+0.02+0.03=0.06所以94.006.01)(1)(=-=-=A P A P 即飞机投一弹没有命中仓库的概率为0.9414.某市有50%住户订日报,有65%的住户订晚报,有85%的住户至少订这两种报纸中的一种,求同时订这两种报纸的住户的百分比 解: 设=A {用户订有日报},B ={用户订有晚报},则=B A {用户至少订有日报和晚报一种},=AB {用户既订日报又订晚报},已知85.0)(,65.0)(,5.0)(===B A P B P A P ,所以3.085.065.05.0)()()()(=-+=-+=B A P B P A P AB P即同时订这两种报纸的住户的百分比为30%15.一批零件共100个,次品率为10%,接连两次从这批零件中任取一个零件,第一次取出的零件不再放回,求第二次才取得正品的概率.解:设=A {第一次取得次品},=B {第二次取得正品},则=AB {第二次才取得正品},又因为9990)(,10010)(==A B P A P ,则0909.0999010010)()()(===ABP A P AB P16.设随机变量A、B、C 两两独立,A与B互不相容. 已知)(2)(>=C P B P且5()8P B C =,求()P A B .解:依题意)(=AB P 且)()()(B P A P AB P =,因此有0)(=A P .又因25()()()()()3()2[()]8P B C P B P C P B P C P C P C +=+-=-=,解方程85)(3)]([22=+-C P C P151()[()]()442P C P C P B ==⇒=舍去,,()()()()()0.5.P A B P A P B P A B P B =+-==17.设A是小概率事件,即()P A ε=是给定的无论怎么小的正数.试证明:当试验不断地独立重复进行下去,事件A迟早总会发生(以概率1发生).解:设事件iA —第i 次试验中A出现(1,2,,)i n = ,∵(),()1i i P A P A εε==-,(1,2,,)i n = ,∴n次试验中,至少出现A一次的概率为1212()1()n n P A A A P A A A =- 121()n P A A A =-121()()()n P A P A P A =-⋅⋅⋅ (独立性)1(1)nε=--∴12lim ()1n n P A A A →∞= ,证毕.18.三个人独立地破译一密码,他们能单独译出的概率分别是15,13,14,求此密码被译出的概率.解:设A ,B ,C 分别表示{第一、二、三人译出密码},D 表示{密码被译出},则()()()1 P D P A B C P A B C ==-1()1()()() P A B C P A P B P C =-=-42331..5345=-=. 19.求下列系统(如图所示)的可靠度,假设元件i 的可靠度为i p ,各元件正常工作或失效相互独立解:(1)系统由三个子系统并联而成,每个子系统可靠度为123p p p ,从而所求概率为31231(1)p p p --; (2)同理得2312[1(1)]p p --.20.三台机器相互独立运转,设第一,第二,第三台机器不发生故障的概率依次为0.9,0.8,0.7,则这三台机器中至少有一台发生故障的概率. 解:设1A —第一第三台机器发生故障,2A —第一第三台机器发生故障,3A —第一第三台机器发生故障,D —三台机器中至少有一台发生故障,则123()0.1,()0.2,()0.3P A P A P A ===,故()()()1 P D P A B C P A B C ==-1()1()()()10.90.80.70.496 P A B C P A P B P C =-=-=-⨯⨯=21.设A 、B 为两事件,()0.7P A =,()0.6P B =,()0.4B P A=,求()P A B .解:由()0.4B P A=得()0.4,()0.12,()()()0.48()P A B P A B P A B P B P A B P A ==∴=-=,()()()()0.82P A B P A P B P A B =+-= .22.设某种动物由出生算起活到20年以上的概率为0.8, 活到25年以上的概率为0.4. 问现年20岁的这种动物, 它能活到25岁以上的概率是多少? 解:设A—某种动物由出生算起活到20年以上,()0.8P A =,B —某种动物由出生算起活到25年以上,()0.4P B =,则所求的概率为()()0.4()()0.5()()0.8P A B P B BBP P AAP A P A =====23.某地区历史上从某年后30年内发生特大洪水的概率为80%,40年内 发生特大洪水的概率为85%,求已过去了30年的地区在未来10年内发生特大洪水的概率.解:设A —某地区后30年内发生特大洪灾,()0.8P A =,B —某地区后40年内发生特大洪灾,()0.85P B =,则所求的概率为()()0.15()1()1110.250.2()()P B A P B BBP P A AP A P A =-=-=-=-=.24.设甲、乙两袋,甲袋中有2只白球,4只红球;乙袋中有3只白球,2只红球.今从甲袋中任意取一球放入乙袋中,再从乙袋中任意取一球. 1)问取到白球的概率是多少?2)假设取到白球,问该球来自甲袋的概率是多少? 解:设A :取到白球,B :从甲球袋取白球24431) ()(/)()(/)()5/9 6666P A P A B P B P A B P B =+⋅+⋅= (/)()2/92) (/)()/()2/5()5/9P A B P B P B A P A B P A P A ====25.一批产品共有10个正品和2个次品,任取两次,每次取一个,抽出后不再放回,求第二次抽出的是次品的概率.解:设i B 表示第i 次抽出次品,(1,2)i =,由全概率公式2221111()()()()()B B P B P B P P B P B B =+=211021121112116⨯+⨯=.26.一批晶体管元件,其中一等品占95%,二等品占4%,三等品占1%,它们能工作500h 的概率分别为90%,80%,70%,求任取一个元件能工作500h 以上的概率.解:设=i B {取到元件为i 等品}(i =1,2,3) ,=A {取到元件能工作500小时以上} 则%1)(%,4)(%,95)(321===B P B P B P%70)(%,80)(%,90)(321===BAP BAP B AP所以)()()()()()()(332211BAP B P BAP B P B AP B P A P ++==⋅+⋅+⋅=%70%1%80%4%90%950.89427.某药厂用从甲、乙、丙三地收购而来的药材加工生产出一种中成药,三地的供货量分别占40%,35%和25%,且用这三地的药材能生产出优等品的概率分别为0.65,0.70和0.85,求从该厂产品中任意取出一件成品是优等品的概率.如果一件产品是优质品,求它的材料来自甲地的概率 解:以Bi分别表示抽到的产品的原材来自甲、乙、丙三地,A={抽到优等品},则有:123()0.35,()0.25,P B P B ==P(B )=0.4,1()0.65,AP B =32()0.7,()0.85AAP P B B==所求概率为().P A 由全概率公式得:123123()()()()()()()AAAP A P B P P B P P B P B B B =++0.650.40.70.350.850.250.7175.=⨯+⨯+⨯=1111()()(|)0.26()0.3624()()0.7175P B A P B P A B B P AP A P A ====28.用某种检验方法检查癌症,根据临床纪录,患者施行此项检查,结果是阳性的概率为0.95;无癌症者施行此项检查,结果是阴性的概率为0.90.如果根据以往的统计,某地区癌症的发病率为0.0005.试求用此法检查结果为阳性者而实患癌症的概率.解:设A={检查结果为阳性},B={癌症患者}.据题意有()0.95,()0.90,A AP P B B==()0.0005,P B =所求概率为().BP A()0.10,()0.9995.AP P B B==由Bayes 公式得()()()()()()()AP B P BBP AAAP B P P B P BB =+0.00050.950.00470.47%0.00050.950.99950.10⨯===⨯+⨯29.3个射手向一敌机射击,射中的概率分别是0.4,0.6和0.7.如果一人射中,敌机被击落的概率为0.2;二人射中,被击落的概率为0.6;三人射中则必被击落.(1)求敌机被击落的概率;(2)已知敌机被击落,求该机是三人击中的概率. 解:设A={敌机被击落},B i ={i 个射手击中},i=1,2,3. 则B 1,B 2,B 3互不相容.由题意知:132()0.2,()0.6,()1AAAP P P BB B===,由于3个射手射击是互相独立的,所以1()0.40.40.30.60.60.30.60.40.70.324P B =⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯= 2()0.40.60.30.40.70.40.60.70.60.436P B =⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=3()0.40.60.70.168P B =⨯⨯=因为事件A 能且只能与互不相容事件B 1,B 2,B 3之一同时发生.于是(1)由全概率公式得31()()(|)0.3240.20.4360.60.16810.4944i i i P A P B P A B ===⨯+⨯+⨯=∑(2)由Bayes 公式得33331()(|)0.168(|)0.340.4944()(|)i i i P B P A B P B A P B P A B ====∑.30.某厂产品有70%不需要调试即可出厂,另30%需经过调试,调试后有80%能出厂,求(1)该厂产品能出厂的概率;(2)任取一出厂产品未经调试的概率. 解:A ——需经调试 A ——不需调试 B ——出厂则%30)(=A P ,%70)(=A P ,%80)|(=A B P ,1)|(=A B P (1)由全概率公式:)()()()()(ABP A P ABP A P B P ⋅+⋅=%941%70%80%30=⨯+⨯=. (2)由贝叶斯公式:9470%94)()()()()(=⋅==A B P A P B P B A P BAP .31.进行一系列独立试验,假设每次试验的成功率都是p,求在试验成功2次之前已经失败了3次的概率. 解:所求的概率为234(1)pp -.32.10个球中有一个红球,有放回地抽取,每次取一球,求直到第n 次才取k 次()k n ≤红 球的概率解:所求的概率为11191010kn kk n C ---⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭33.灯泡使用寿命在1000h 以上的概率为0.2,求3个灯泡在使用1000h 后,最多只有一个坏了的概率.解:由二项概率公式所求概率为312333(0)(1)0.2(0.2)0.80.104P P C +=+⋅=34.(Banach 问题)某人有两盒火柴,每盒各有n 根,吸烟时任取一盒,并从中任取一根,当他发现有一盒已经用完时,试求:另一盒还有r 根的概率. 解:设试验E —从二盒火柴中任取一盒,A—取到先用完的哪盒,1()2P A =,则所求概率为将E 重复独立作2n r-次A发生n次的概率,故所求的概率为222211()()()222nnnn rn rn rn r n r C P n C -----==.第 二 章思 考 题1. 随机变量的引入的意义是什么?答:随机变量的引入,使得随机试验中的各种事件可通过随机变量的关系式表达出来,其目的是将事件数量化,从而随机事件这个概念实际上是包容在随机变量这个更广的概念内.引入随机变量后,对随机现象统计规律的研究,就由对事件及事件概率的研究转化为随机变量及其取值规律的研究,使人们可利用数学分析的方法对随机试验的结果进行广泛而深入的研究.随机变量概念的产生是概率论发展史上的重大事件,随机事件是从静态的观点来研究随机现象,而随机变量的引入则变为可以用动态的观点来研究.2.随机变量与分布函数的区别是什么?为什么要引入分布函数?答:随机变量与分布函数取值都是实数,但随机变量的自变量是样本点,不是普通实数,故随机变量不是普通函数,不能用高等数学的方法进行研究,而分布函数一方面是高等数学中的普通函数,另一方面它决定概率分布,故它是沟通概率论和高等数学的桥梁,利用它可以将高度数学的方法得以引入.3. 除离散型随机变量和连续型随机变量,还有第三种随机变量吗? 答:有,称为混合型. 例:设随机变量[]2,0~U X ,令⎩⎨⎧≤≤<≤=.21,1;10,)(x x x x g则随机变量)(X g Y =既非离散型又非连续型.事实上,由)(X g Y =的定义可知Y 只在[]1,0上取值,于是当0<y 时,0)(=y F Y ;1≥y 时,1)(=y F Y ;当10<≤y 时,()2))(()(y y X P y X g P y F Y =≤=≤=于是⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,2;0,0)(y y yy y F Y首先Y 取单点{1}的概率021)01()1()1(≠=--==Y Y F F Y P ,故Y 不是连续型随机变量.其次其分布函数不是阶梯形函数,故Y 也不是离散型随机变量.4.通常所说“X 的概率分布”的确切含义是什么?答:对离散型随机变量而言指的 是分布函数或分布律,对连续型随机变量而言指的是分布函数或概率密度函数.5.对概率密度()f x 的不连续点,如何由分布函数()F x 求出()f x ?答:对概率密度()f x 的连续点,()()f x F x '=,对概率密度()f x 的有限个不连续点处,可令()f x c =(c 为常数)不会影响分布函数的取值.6.连续型随机变量的分布函数是可导的,“概率密度函数是连续的”这个说法对吗?为什么?答:连续型随机变量密度函数不一定是连续的,当密度函数连续时其分布函数是可导的,否则不一定可导.习 题1.在测试灯泡寿命的试验中,试写出样本空间并在其上定义一个随机变量.解:每一个灯泡的实际使用寿命可能是),0[+∞中任何一个实数, 样本空间为}0|{≥=Ωt t ,若用X 表示灯泡的寿命(小时),则X 是定义在样本空间}0|{≥=Ωt t 上的函数,即tt X X==)(是随机变量.2.一报童卖报, 每份0.15元,其成本为0.10元. 报馆每天给报童1000份报, 并规定他不得把卖不出的报纸退回. 设X 为报童每天卖出的报纸份数, 试将报童赔钱这一事件用随机变量的表达式表示.解:{报童赔钱}⇔{卖出的报纸钱不够成本},而当 0.15 X <1000× 0.1时,报童赔钱,故{报童赔钱} ⇔{X ≤666}3.若2{}1P X x β<=-,1{}1P X x α≥=-,其中12x x <,求12{}P x X x ≤<.解:1221{}{}{}P x X x P X x P X x ≤<=<-<21{}[1{}]1P X x P X x αβ=<--≥=--.4.设随机变量X 的分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=1,110,0,0)(2x x x x x F试求(1)⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤21X P (2)⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤<-431X P (3)⎭⎬⎫⎩⎨⎧>21X P解:41)21(21)1(==⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤F X P ; (2)1690169)1()43(431=-=--=⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤<-F F X P ; (3)43)21(121121=-=⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤-=⎭⎬⎫⎩⎨⎧>F X P X P .5.5个乒乓球中有2个新的,3个旧的,如果从中任取3个,其中新的乒乓球的个数是一个随机变量,求这个随机变量的概率分布律和分布函数,并画出分布函数的图形.解:设X 表示任取的3个乒乓球中新的乒乓球的个数,由题目条件可知,X 的所有可能 取值为0,1,2,∵33351{0}10C P X C ===,1223356{1}10C C P XC ===,2133353{2}10C C P XC ===∴随机变量X的概率分布律如下表所示: 由()k kx xF x P ≤=∑可求得()F x 如下:0 ,0{0} ,01(){0}{1} ,12{0}{1}{2} x P X x F x P X P X x P X P X P X <=≤<==+=≤<=+=+= ,2x ⎧⎪⎪⎨⎪⎪≥⎩0 ,00.1 ,010.7 ,121 ,2x x x x <⎧⎪≤<⎪=⎨≤<⎪⎪≥⎩,()F x 的图形如图所示.6.某射手有5发子弹,射击一次命中率为0.9,如果他命中目标就停止射击,命不中就一直射击到用完5发子弹,求所用子弹数X 的概率分布 解:7 .一批零件中有9个合格品与3个废品,安装机器时,从这批零件中任取一个,如果每次取出的废品不再放回,求在取出合格品之前已取出的废品数的分布律. 解:设{}ii A =第次取得废品,{}i A i =第次取得合格品,由题意知,废品数X的可能值为0,1,2,3,事件{0}X =即为第一次取得合格品,事件{1}X =即为第一次取出的零件为废品,而第二次取出的零件为合格品,于是有19{0}()0.7512P X P A ====,21211399{1}()0.2045121144A P X P A A P A P A ====⋅=≈()(),3212311123299{2}()0.0409121110220A A P X P A A A P A P P A A A ===⋅⋅=≈()()()=32412341112123{3}()32191 0.00451211109220A A A P X P A A A A P A P P P A A A A A A ====⋅⋅⋅=≈()()()()所以X8.从101-中任取一个数字,若取到数字)101( =i i 的概率与i成正比,即1,2,,10P X i ki i === (),(),求k.解:由条件1,2,,P X i k ii === (),(),由分布律的性质1011i i p ==∑,应有1011i k i ==∑,155k =.9 .已知随机变量X 服从参数1=λ的泊松分布,试满足条件{}01.0=>N X P 的自然数N .解:因为{}{}{}99.0101.0),1(~=>-=≤=>N X P N X P Y X P P X 所以从而{}99.0!==≤∑=-Nk k eNX P λ查附表得4=N10.某公路一天内发生交通事故的次数X 服从泊松分布,且一天内发生一次交通事故的概率与发生两次交通事故的概率相等,求一周内没有交通事故发生的概率. 解:设~()XP λ,由题意:)1(=X P =)2(=X P ,2!2!1λλλλ--=ee,解得2=λ,所求的概率即为222!0)0(--===eeX P .11 . 一台仪器在10000个工作时内平均发生10次故障,试求在100个工作时内故障不多于两次的概率.解:设X 表示该仪器在100个工作时内故障发生的次数,1~(100,)1000XB ,所求的概率即为)0(=X P ,)1(=X P ,)2(=X P 三者之和.而100个工作时内故障平均次数为=μ1.010001100=⨯,根据Poisson 分布的概率分布近似计算如下:99984.000452.009048.090484.0!2!1!0)2(21=++=++≈≤---μμμμμμeeeX P故该仪器在100个工作时内故障不多于两次的概率为0.99984. 12.设[]~2,5XU ,现对X 进行三次独立观察,试求至少有两次观察值大于3的概率.解:()1,2530 ,x f x ⎧≤≤⎪=⎨⎪⎩其余,令()3AX =>,则()23p P A ==,令Y 表示三次重复独立观察中A 出现次数,则2~3,3YB ⎛⎫ ⎪⎝⎭,故所求概率为()21323332121202333327P Y C C ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫≥=+=⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭.13.设某种传染病进入一羊群,已知此种传染病的发病率为2/3,求在50头已感染的羊群中发病头数的概率分布律.解:把观察一头羊是否发病作为一次试验,发病率3/2=p ,不发病率3/1=q ,由于对50头感染羊来说是否发病,可以近似看作相互独立,所以将它作为50次重复独立试验,设50头羊群中发病的头数为X ,则X (50,2/3)X B ,X 的分布律为{})50,,2,1,0(31325050 =⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛==-k C k X P kkk14.设随机变量X 的密度函数为2, 01()0 , x x p x <<⎧=⎨⎩其它,用Y 表示对X 的3次独立重复观察中事件1{}2X ≤出现的次数,求{2}P Y =.解:(3,)Y p B ,1211{}224p P X x d x =≤==⎰,由二项概率公式223139{2}()()4464P Y C ===.15.已知X 的概率密度为2,0()0,0xa x ex f x x λ-⎧>=⎨≤⎩,试求:(1)、未知系数a ;(2)、X 的分布函数()F x ;(3)、X 在区间1(0,)λ内取值的概率. 解:(1)由⎰+∞-=021dx eax xλ,解得.22λ=a(2)()()()F x P X x f x dx+∞-∞=≤=⎰,∴当x ≤0时0)(=x F ,当x >0时,222()1(22)2xxxeF x a x ed x x x λλλλ--==-++⎰,∴2211(22),0()20, 0x x x F x x λλ⎧-++>⎪=⎨⎪≤⎩.(3)511(0)()(0)12P X F F eλλ<<=-=-.16.设X 在(1,6)内服从均匀分布,求方程210x X x ++=有实根的概率.解: “方程210x X x ++=有实根”即{2}X >,故所求的概率为{2}P X >=45.17.知随机变量X 服从正态分布2(,)N a a ,且Y a X b =+服从标准正态分布(0,1)N ,求,a b .解:由题意222(0)1a b a a a ⎧+=>⎨⋅=⎩ 解得:1,1a b ==-18.已知随机变量X 服从参数为λ的指数分布,且X 落入区间(1,2)内 的概率达到最大,求λ. 解:2(12)(1)(2)()P X P X P X e e g λλλ--<<=>->=-=令,令()0g λ'=,即022=---λλee,即021=--λe,∴.2ln =λ19.设随机变量(1,4)X N ,求(01.6)P X ≤<,(1)P X <. 解:011.61(01.6)()22P X P X --≤<=≤< 1.6101()()0.309422--=Φ-Φ=11(1)()(0)0.52P X -<==Φ=Φ=.20.设电源电压()2~220,25XN ,在200,200240,240XX X ≤<≤>电压三种情形下,电子元件损坏的概率分别为0.1,0.001,0.2,求: (1)该电子元件损坏的概率α;(2)该电子元件损坏时,电压在200~240伏的概率β.解:设()()()123200,200240,240A XA X A X =≤=<≤=>, D —电子元件损坏,则(1)123,,A A A完备,由全概率公式()()()()123123DD D P D P A P P A P P A P A A A α⎛⎫⎛⎫⎛⎫==++ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭,今()()()12002200.810.80.21225P A -⎛⎫=Φ=Φ-=-Φ= ⎪⎝⎭,同理()()()()20.80.820.810.576P A =Φ-Φ-=Φ-=,()310.2120.5760.212P A =--=, 从而()0.062P D α==.(2)由贝叶斯公式()()222D P A P A A P D P D β⎛⎫⎪⎝⎭⎛⎫==⎪⎝⎭0.5760.0010.0090.062⨯==.21.随机变求2Y X =的分布律解:. 22.变量X 服从参数为0.7的0-1分布,求2X 及22X X -的概率分布.解.X 的分布为易见,2X 的可能值为0和1;而22X X -的可能值为1-和0,由于2{}P Xu =={P X }u =(0,1)u =,可见2X的概率分布为:由于2{21}{1}0.7P XX P X -=-===,2{20}{0}0.3P X X P X -====,可得22XX-的概率分布为23.X 概率密度函数为21()(1)X f x x π=+,求2Y X =的概率密度函数()Y f y .解:2y x =的反函数为2y x =,代入公式得22()()()22(4)Y X y y f y f y π'==+.24.设随机变量[]~0,2X U ,求随机变量2YX=在()0,4内概率密度()Y f y .解法一(分布函数法) 当0y<时,()0,4Y F y y =>时()1Y F y =,当04y ≤≤时,()(YXF y P X F =≤=从而 ()040 ,XY f y f y ⎧=≤≤⎪=⎨⎪⎩其余解法二(公式法)2y x=在()0,2单增,由于反函数x=在()0,4可导,'y x =,从而由公式得()040 ,XYf y f y ⎧=≤≤⎪=⎨⎪⎩其余25. ,0)0 ,0xXe xf x x -⎧≥=⎨<⎩(,求XYe=的密度.解法一(分布函数法)因为0X≥,故1Y>,当1y >时,()()()ln ln YX F y P X y F y =≤=,()()ln 2111ln ,10 ,1y X Yf y e y y y y f y y -⎧==>⎪∴=⎨⎪≤⎩.解法二(公式法)xye=的值域()1,+∞,反函数ln xy=,故()()[]21ln ln ' ,10 ,1X Yf y y y y f y y ⎧=>⎪=⎨⎪≤⎩.26.设随机变量X 服从(0,1)上的均匀分布,分别求随机变量XY e =和ln Z X =的概率密度()Y f y 和()Z f z .解:X 的密度为1, 01() x fx ⎧<<⎪=⎨⎪⎩0,若其它,(1)函数xye=有唯一反函数,ln xy=,且1Ye<<,故(ln )(ln ), 1() X f y y y ef y '⎧<<⎪=⎨⎪⎩0,其它1, 1 y e y ⎧<<⎪=⎨⎪⎩0,其它.(2)在区间(0,1)上,函数ln ln zx x==-,它有唯一反函数zxe-=,且0Z>,从而()(), () z z X Zf e e fz -->⎧'⎪=⎨⎪⎩z 00,其它, zz e ->⎧⎪=⎨⎪⎩0,其它. 27. 设()Xf x 为X 的密度函数,且为偶函数,求证X -与X 有相同的分布.证:即证Y X=-与X 的密度函数相同,即()()YXf y f y =.证法一(分布函数法)()()()()()11YX F y P X y P X y P X y F y =-≤=≥-=-≤-=--, ()()()()1YX Xp y p y p y ∴=--⋅-=,得证.证法二(公式法)由于y x=-为单调函数,∴()()()()()'YX X Xp y p y y p y p y =--=-=.28.设随机变量X 服从正态分布),(2σμN ,0,>+∞<<-∞σμ ,)(x F 是X 的分布函数,随机变量)(X F Y=.求证Y 服从区间]1,0[上的均匀分布.证明:记X 的概率密度为)(x f ,则⎰∞-=xdt t f X F .)()( 由于)(x F 是x 的严格单调增函数,其反函数)(1x F - 存在,又因1)(0≤≤x F ,因此Y的取值范围是]1,0[. 即当10≤≤y 时{}{}{}1()()()Y F y P Y y P F X y P X F y -=≤=≤=≤.)]([1y y FF ==-于是Y 的密度函数为1, 01()0, Y y p y ≤<⎧=⎨⎩其它即Y 服从区间]1,0[上的均匀分布.第 三 章 思 考 题1(答:错)2 (答:错) 3答:错)习 题 三1 解:)(}1,1{}1,1{}{已知独立==+-=-===Y X P Y X P Y X P 2121212121}1{}1{}1{}1{=⋅+⋅===+-=-==Y P X P Y P X P .由此可看出,即使两个离散随机变量Y X 与相互独立同分布, Y X 与一般情况下也不会以概率1相等. 2解:由∑∑ijij p =1可得:14.0=b ,从而得:.1,0;2,1,0}{}{},{=======j i j Y P i X P j Y i X P 故Y X ,相互独立.7.035.015.014.006.0}1,1{}0,1{}1,0{}0,0{)1,1(}1,1{=+++===+==+==+====≤≤Y X P Y X P Y X P Y X P F Y X P3解:)()1,1(11AB P Y X P p====,121)()(==A B P A P)()0,1(12B A P Y X P p====613241)()(=⋅==A B P A P因为: ,32)(1)(:,1)()(=-==+A B P A B P A B P A B P 所以121)()()()()()()()1,0(21=-=-=-=====AB P B A P AB P AB P B P A B P B A P Y X P p12812161121122=---=p,结果如表所示.4 解: X 的边缘分布律为32}2{,31}1{====X P X PY 的边缘分布律为21}2{,21}1{====X P Y P1=Y 的条件下X 的条件分布为0}1{}1,1{}11{=======Y P Y X P Y X P1}1{}1,2{}12{=======Y P Y X P Y X P2=X 的条件下Y 的条件分布为,32}2{}1,2{}21{=======X P Y X P X Y P ,31}2{}2,2{}22{=======X P Y X P X Y P5 解:(1)由乘法公式容易求得),(Y X 分布律.易知,放回抽样时,61}1{,65}0{,61}1{,65}0{========Y P Y P X P X P且}{}{},{i X P i X j Y P j Y i X P ====== .1,0;1,0}{}{=====j i j Y P i X P于是),(Y X 的分布律为(2)不放回抽样,则,61}1{,65}0{====X P X P ,在第一次抽出正品后,第二次抽取前的状态:正品9个,次品2个.故 ,112}01{,119}00{======X Y P X Y P又在第一次抽出次品后,第二次抽取前状态:正品10个,次品1个.故6解 ),(y x f =⎪⎩⎪⎨⎧≤≤≤≤--.,0,,,))((1否则d y c b x a d c a b⎪⎩⎪⎨⎧><≤≤-=b x a x b x a a b x f X,0,1)(, )(y f Y =⎪⎩⎪⎨⎧><≤≤-d y c y d y c d c ,0,1随机变量X 及Y 是独立的. 7 解 (1)),(y x f =yx y x F ∂∂∂),(2=)9)(4(6222y x ++π(2)X 的边缘分布函数=+∞=),()(x F x F X )22)(22(12ππππ++x arctg=)22(1x arctg+ππ.由此得随机变量X 的边缘分布密度函数==)()(x F dxd x f X X )4(22x +π同理可得随机变量Y 的边分布函数=+∞=),()(y F y F Y )32)(22(12y arctg++ππππ=)32(1y arctg+ππY 的边缘分布密度函数==)()(y F dyd y f y Y )9(32y +π(3)由(2)知)(x f X )(y f Y =)4(22x +π)9(32y +π=),(y x f ,所以X 与Y 独立.8 解 因为X 与Y 相互独立,所以Y X ,的联合概率密度为∞<<-∞∞<<-∞==+-y x ey f x f y x f y x Y X ,,21)()(),(222π⎰⎰⎰⎰≤+---+--=-====12012110222222222,12121}2{y x rry x e erdr ed dxdye Z P πθππ⎰⎰⎰⎰≤+≤----+--=-====41202122121222222222,2121}1{y x rry x ee erdr ed dxdye Z P πθππ⎰⎰⎰⎰>+∞-∞--+-=-====420222222222222,2121}0{y x rry x eerdr ed dxdye Z P πθππ所以,Z 的分布律为:.1}2{,}1{,}0{212212-----==-====e Z P ee Z P e Z P9解:(1)由 ⎰⎰∞+∞-∞+∞-dxdy y x f ),(=1,即⎰⎰∞+∞++-==⇒0)43(121A dxdy eA y x ,即12=⇒A因此),(y x f =,,00,0,12)43(⎪⎩⎪⎨⎧>>+-其它y x e y x (2)X 的边缘概率密度为 当0>x ,)(x f X =⎰∞∞-dy y x f ),(=⎰∞+-0)43(12dy ey x =xe33-, 当0>y ,)(y f Y =⎰∞0),(dx y x f =⎰∞+-0)43(12dx ey x =ye44-,可知边缘分布密度为:)(x f X=⎪⎩⎪⎨⎧>-,,0,0,33其它x e x)(y f Y =⎪⎩⎪⎨⎧>-,,00,44其它y e y(3)}20,10{≤<≤<Y X P =⎰⎰--+---=102083)43()1)(1(12eedxdy ey x10解 因为 ⎰⎰∞+∞-∞+∞-dxdy y x f ),(=1,即⎰⎰=1121dy y xdxc , 6,13121==⋅⋅c c对任意10<<x ,)(x f X =⎰∞+∞-dy y x f ),(=⎰=1226x dy xy ,所以)(x f X =⎩⎨⎧<<,,0,10,2其它x x对任意10<<y ,)(y f Y =⎰∞+∞-dx y x f ),(=⎰=122,36y dx xy ,所以)(y f Y =⎪⎩⎪⎨⎧<<,,0,10,32其它y y故),(y x f =)(x f X )(y f Y ,所以X 与Y 相互独立.11解 由 2ln 12211===⎰e eDxdx xS当21e x ≤≤时,,2121),()(11xdy dy y x f x fx x X===⎰⎰其它)(x f X =0.所以:.41)2(=Xf12解(1)X ,Y 的边缘密度为分布密度为:)(x f X =⎰-<<=x xx x dy 10,21)(y f Y =⎰<<--=111,11yy y dx故)(y x f YX=)(),(y f y x f Y =⎪⎩⎪⎨⎧<-,,0,,11其它x y y)(x y f XY=)(),(x f y x f X =⎪⎩⎪⎨⎧<<,,0,1,21其它y x x(2)因为)(x f X )(y f Y y -=1≠),(y x f =1,故X 与Y 不相互独立.13证 设X 的概率密度为)(x f ,Y 的概率密度为)(y f ,由于Y X ,相互独立,故),(Y X 的联合密度为),(y x f =)(x f )(y f .于是⎰⎰⎰⎰≤∞+∞-∞+==≤yx xdy y f dxx f dxdy y f x f Y X P )()()()(}{⎰⎰⎰⎰>∞+∞-∞+==>yx ydx x f dyy f dxdy y f x f Y X P )()()()(}{交换积分次序可得:⎰⎰∞+∞+∞-=xdy y f dxx f )()(⎰⎰∞+∞+∞-ydx x f dyy f )()(所以=≤}{Y X P =>}{Y X P 1-}{Y X P ≤故21}{=≤Y X P .14解 设)(A P p =,由于Y X ,相互独立同分布,于是有,)(}{}{)(p A P a X P a Y P B P ==≤=≤=则,1)(p B P -=又=)(B A P )(A P +)(B P -)(A P )(B P =p +()1p --p )1p -=9712=+-p p解得:,32,3121==p p 因而a 有两个值.由于2121}{)(1-==≤=⎰a dx a X P A P a,所以,当311=p 时,由21-a =31得35=a当322=p 时,由21-a =32得37=a .15解 (1)Y X +的可能取值为2,3,4.且,41}1{}1{}2{=====+Y P X P Y X P 2141414141}1,2{}2{}1{}3{=⋅+⋅===+====+Y X P Y P X P Y X P,41}2{}2{}4{=====+Y P X P Y X P 故有:;41}4{,21}3{,41}2{==+==+==+Y X P Y X P Y X P(2)由已知易得 ;21}42{,21}22{====X P X P16解 由已知得所以有17证明:对任意的,,,1,021n n k += 我们有∑=-====ki i k Y P i X P k Z P 0}{}{}{(因为X 与Y 相互独立)=∑=-----ki i k n ik ik nin ii n qpC qp C 0)(2211=∑=-+-ki kn n ki k n i n qp C C2121)( (利用组合公式 ∑=+-=ki kn m ik ni m C C C 0)=kn n kkn n qp C -++2121即YX Z+=~),(21p n n b +18解 Y X Z +=在[0,2]中取值,按卷积公式Z 的分布密度为:,)()()()(1dx x z fdx x z fx fz fYYXZ-=-=⎰⎰∞+∞-⎩⎨⎧≤≤-≤≤⎩⎨⎧≤-≤≤≤,1,10:,10,10:z x z x x z x 即其中如图,从而:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≤≤-=≤≤==⎰⎰-。
习题5解答—概率论与数理统计(李长青)
由 X i 的独立性,有
E ( X ) E ( X i ) 100 E ( X i ) 915 , D ( X ) D ( X i ) 100 D ( X i ) 122.75 ,
i 1 i 1 100 100
由独立同分布的中心极限定理知,近似地有 X ~ N (915,122.75) ,由此可得 (1) P 900 X 930 P (2) P X 950 P
i 1 i 1
16
16
定理可知, X 近似服从正态分布 N (1600, 4002 ) , 从而有
1920 1600 P X 1920 1 P X 1920 1 400 1 (0.8) 1 0.7881 0.2119 .
5.解 设 X i 表示第 i 只电器元件的寿命,则依题意可知 X 1 , X 2 ,…, X 16 相互独立且服从 均值为 100 小时的指数分布, EX i 100 , DX i 1002 ( i 1,2,…,16).记 X X i ,则
i 1 16
EX EX i 16 100 1600 , DX DX i 16 10000 160000 .利用独立同分布的中心极限
9.解 由已知 EX i 性知
30 1 1 10 , DX i 100 .记 T X i ,由 X i ( i 1,2,…,30)的独立 2 0.1 0.1 i 1
30 30 30 30 ET E X i EX i 30 10 300 , DT D X i DX i 30 100 3000 . i 1 i 1 i 1 i 1
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
概率论习题解答 1 随机事件及其概率 1. 互不相容事件与对立事件的区别何在?指出下列各对事件的关系。 (1) “|x - a| (2) “x>20” 与 “x≤20”; (3) “x >20” 与 “x <18”; (4) “x>20” 与 “x≤22”; (5) “20个产品全是合格品” 与 “20个产品中只有一个废品”; (6) “20个产品全是合格品” 与 “20个产品中至少有一个废品” 。 解:设A与B为两个事件。若AB=Φ,则称A与B为互不相容事件。若AB=Φ且A+B=Ω,则称A与B为对立事件。 (1) “|x - a| (2)“x>20” 与 “x≤20” 为对立事件; (3)“x>20” 与 “x<18” 为互不相容事件; (4)“x>20” 与 “x≤22” 为相容事件; (5)“20个产品全是合格品” 与 “20个产品中只有一个废品” 为互不相容事件; (6)“20个产品全是合格品” 与 “20个产品中至少有一个废品” 为对立事件。
2.同时投两颗骰子,x、y分别表示第一颗与第二颗骰子出现的点数。设事件A表示“两颗骰子出现的点数之和为奇数”,B表示“两颗骰子出现的点数之差为零”,C表示“两颗骰子出现的点数之积不超过20”。 请
用样本点的集合表示事件B-A,BC,B+C。 解:A={(1,2),(1,4),(1,6),(2,1),(2,3),(2,5),(3,2) 2
(3,4),(3,6),(4,1),(4,3),(4,5),(5,2),(5,4) (5,6),(6,1),(6,3),(6,5)} B ={(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6)} C={(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6), (2,1),(2,2),(2,3),(2,4),(2,5),(2,6), (3,1),(3,2),(3,3),(3,4),(3,5),(3,6), (4,1),(4,2),(4,3),(4,4),(4,5),(5,1), (5,2),(5,3),(5,4),(6,1),(6,2),(6,3)} B – A =B B C={(1,1),(2,2),(3,3),(4,4)}
C={(4,6),(5,5),(5,6),(6,4),(6,5),(6,6)} B+C={(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5), (6,6), (4,6),(5,6),(6,4),(6,5)}
3. 用枪射击目标5次,设事件Aj表示 “第j次击中目标” (j=1,2,3,4,5), 事件B表示 “5次射击目标击中次数大于2”。请用文字叙述下列事件:
(1) A=5j=1jA
(2) A (3) B 解:(1)A=5j=1jA 表示5次射击至少击中目标一次; (2)A表示5次射击都没有击中目标; (3)B表示5次射击至多2次击中目标。
4. 简化下列各式: 3
(1)(A+B)(B+C) (2)(A+B)(A+B) (3)(A+B)(A+B)(A+B) 解:(1)(A+B)(B+C) =(A+B)B +(A+B)C =AB+B+AC+BC (ABB,BCB) =B + AC
(2)(A+B)(A+B) =A+AB+AB+BB =A+A(B+B)+Φ =A (3)(A+B)(A+B)(A+B) =A(A+B) =AA+AB =AB
5. 在一堆书中随意抽取一本书,事件A、事件B、事件C 所表示的事件如下: A: “数学书” B: “中文图书” C: “平装书”
(1) 说明事件ABC的实际意义; (2) 若CB,说明什么情况? (3) A=B 是否意味着这堆书中所有数学书都不是中文版的? 4
解:(1) 事件ABC表示“非平装的中文版的数学书”; (2)若CB,则说明非平装的书都是中文版的; (3)A=B 表明“非数学书”与“中文书”是相同的事件,这就意味着中文书都是非数学书,换言之,数学书都不是中文版的。
6. 下表给出10万个男子中活到ξ岁的人数统计表。用A、B、C分别表示一个新生婴儿活到40岁、50岁、60岁,请估计P(A)、P(B)、 P(C)。
年 岁ξ 活到ξ岁的人数 0 100000 10 93601 20 92293 30 90092 40
86880
年 岁ξ 活到ξ岁的人数 50 80521 60 67787 70 46739 80 19866 90 2812 100
65
解: P(A)=10000086880=0.86880 P(B)=10000080521=0.80521 P(C)=10000067787=0.67787
7. 某产品设计长度为20厘米,规定误差不超过0.5厘米为合格品。今对一批产品进行测量,长度如下表所示: 长度(厘米) 件 数 19.5 以下 5 19.5-20.5 68 20.5以上 7
计算这批产品的合格率。 解: 设事件A表示“合格品”,则
P(A)=687568++=0.85 这批产品的合格率为 0.85 5
8. 掷3枚硬币,求3个正面向上的概率。 解: 设事件A表示“3个正面向上”,则
P(A)=321=0.125
9. 10把钥匙中有3把能打开门,今任取两把,求能打开门的概率。 解: 设事件A表示“任取两把能打开门”。 第一种解法:通过计算有利于事件A的基本事件数来求P(A).
P(A)=210171323CCCC+=0.53
第二种解法:通过计算事件A的对立事件(即:A=“任取两把钥匙不能打开门”)的概率P(A)来求得P(A)。 P(A)=21027CC,P(A)=1-P(A)=1-4521=0.53
10. 一部4卷的文集随便放在书架上,问恰好各卷自左向右或自右向左的卷号为1、2、3、4的概率是多少? 解: 设事件A表示“各卷自左向右或自右向左的卷号为1、2、3、4”,则:
P(A)=!42=0.083
11. 100个产品中有3个次品,任取5个,求其次品数分别为0、1、2、3的概率。 解: 设Ai (i=0,,1,2,3) 表示“取出的5个产品中有i 件次品”, 则
P(Ai)=51005973CCCii (i=0,1,2,3) 6
所以 P(A0)≈0.856 ; P(A1)≈0.138 P(A2)≈0.006 ; P(A3)≈0.000
12. N个产品中有N 1件次品,从中任取n个(1≤n≤N 1≤N)求其中有k(k≤n)个次品的概率。 解: 设Ak (k=0,1,...,n) 表示“取出的n件产品中含有k 件次品”,则
P(Ak)=nNknNNkNCCC11 (k=0,1,...,n)
13. 一个袋内有5个红球,3个白球,2个黑球。计算任取3个球恰为一红、一白、一黑的概率。 解: 设事件A表示“任取3个球恰为一红、一白、一黑”,
则 P(A)=310121315CCCC=0.25
14. 两信封随机地投入四个邮筒,求前两个邮筒内没有信的概率及第一个邮筒内只有一封信的概率。 解: 设事件A表示“前两个邮筒内没有信”,事件B表示“第一个邮筒内只有一封信”,则
P(A)=2242=0.25
P(B)=213124CC=0.375 15. 一批产品中一、二、三等品率分别为0.8、0.16、0.04,若规定一、二等品为合格品,求产品的合格率。 解: 设事件Ai (i=1,2,3) 表示“i等品”,由已知: 7
P(A1)=0.8, P(A2)=0.16 用事件B 表示“合格品”,则B=A1+A2,又 A1A2=ф,所以 P(B)=P(A1+A2)=P(A1)+P(A2)=0.8+0.16=0.96
16. 袋内装有两个5分、三个2分、五个1分的硬币,任意取出5个,求总金额超过1角的概率。 解: 设事件A表示“任意取出5个硬币总金额超过1角”。 其他记号说明如下: 事件B表示“取出的5个硬币中有5分硬币两个”, 事件C表示“取出的5个硬币中有5分硬币一个、2 分硬币三个、1分硬币一个”, 事件D表示“取出的5个硬币中有5分硬币一个、2 分硬币两个、1分硬币两个” 不难看出,A=B+C+D,且 BC=ф,BD=ф,CD=ф。所以, P(A)=P(B+C+D) =P(B)+P(C)+P(D)
=+5103822CCC510252312510153312CCCCCCCC+ =0.5 17. 100个产品中有3个次品, 任取5个,求其次品数不超过一个的概率。 解: 设Ai (i=0,1,2,3,4,5) 表示“取出的5个产品中次品有i 件”, 则
P(Ai)=51005973CCCii (i=0,1,2,3,4,5) 所以: P(A0)≈0.856 ; P(A1)≈0.138 用事件B表示“任取5个产品次品数不超过一个”,则 B=A0+A1 ,且A0A1 =ф,所以,