概率论第五章习题解答(科学出版社)
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习题解答习题5.11.设样本值如下:15, 20, 32, 26, 37, 18, 19, 43计算样本均值、样本方差、2阶样本矩及2阶样本中心矩.解 由样本均值的计算公式,有()8111152032263718194326.2588i i x x ===⨯+++++++=∑由样本方差的计算公式,有()28211102.2181i i s x x==-=-∑由2阶样本矩的计算公式,有82211778.58i i a x ===∑由2阶样本中心矩的计算公式,有()2821189.448i i b x x==-=∑2. 设总体~(12,4)X N ,125(,,,)X X X 是来自总体X 的样本,求概率12345{m a x (,,,,)12}P X X X X X >. 解 12345{m a x (,,,,)12}P X X X X X > []551311(0) 1()232=-Φ=-=3. 设总体X ~ P (λ),X 是容量为n 的样本的均值,求 ()E X 和 ()D X . 解 因总体X ~ P (λ),故有(),()E X D X λλ==,于是()()E X E X λ==()()D X D X n nλ== 4. 某保险公司记录的6n =起火灾事故的损失数据如下(单位:万元):1.86, 0.75, 3.21,2.45, 1.98, 4.12. 求该样本的经验分布函数.解 将样本观测值排序可得:0.751.86 1.982.453.21<<<<< 则经验分布函数为60, 0.751, 0.75 1.8661, 1.86 1.9831(), 1.98 2.4522, 2.45 3.2135, 3.21 4.1261, 4.12x x x F x x x x x <⎧⎪⎪≤<⎪⎪≤<⎪⎪⎪=≤<⎨⎪⎪≤<⎪⎪⎪≤<⎪⎪≥⎩5.求标准正态分布的上侧0.01分位数和上侧0.48分位数 .解 由题知,X ~ (0,1)N ,求X 的上侧α分位数. 即求u α使满足{}P X u αα>=得{}1P X u αα≤=-即()1u ααΦ=-取0.01α=,查标准正态分布表得上侧0.01分位数为0.012.33u u α==取0.48α=,查标准正态分布表得上侧0.48分位数为0.480.05u u α==习题5.21.设总体~(8,36)X N ,129(,,,)X X X 是取自总体X 的样本,X 是样本均值,求{|7|2}P X -< .解 因~(8,36)X N ,且样本容量9n =,故36~(8,), ~(8,4)9X N X N 即 ,于是 9858{|7|2}{59}()()22P X P X ---<=<<=Φ-Φ (0.5)( 1.5)(0.5)(1.5)10.69150.933210.6247=Φ-Φ-=Φ+Φ-=+-=2.设 2~(9)X χ ,求λ使其满足()0.95P X λ<=解 由()0.95P X λ<=,得()0.05P X λ≥=,因为2~(9)X χ,所以查表可得20.05(9)16.919λχ==3. 设总体~(0,1X N ,1210(,,,)X X X 是取自总体X 的样本,求2221210()E X X X +++ 及2221210()D X X X +++ .解 由总体~(0,1)X N 可知~(0,1) (1,2,,10)i X N i = ,且1210,,,X X X 相互独立,于是22221210()~(10)X X X χ+++故有2221210()10E X X X +++= 2221210()21020D X X X +++=⨯=4. 设总体X ~ N (20 ,3),从中独立地抽取容量分别为10和15的两个样本,求它们的样本均值之差的绝对值大于0.3的概率.解 设这两个样本分别为1210,,,X X X 和1215,,,Y Y Y , 则对样本均值有101110i i X X ==∑ ~15131(20,),1015i i N Y Y ==∑~3(20,)15N依定理 X Y -~1(0,)2N ,所以{}0.3P X Y P ⎫->=>1P ⎫=-≤1=-ΦΦ(1210.6744⎡⎤=-Φ-=⎢⎥⎣⎦(查标准正态分布表可得)5.设X ~ t (12) ,(1) 求 a 使得()0.05P X a <=;(2)求 b 使得()0.99P X b >= 解 (1)由()0.05P X a <=利用t 分布的对称性可得()0.05P X a >-=,查表可得0.05(12) 1.7823 1.7823a t a -==⇒=-(2)由()0.99P X b >=得()0.01P X b ≤=,又由t 分布的对称性可得()0.01P X b >-=于是0.01(12) 2.6810 2.6810b t b -==⇒=-6.设~(8,12)X F ,求 λ 使得()0.01P X λ<=.解 由()0.01P X λ<= 得 ()0.99P X λ>=,于是查表可得0.990.0111(8,12)0.176(12,8) 5.67f f λ====习题5.31.设总体X ~ N (μ ,4),(X 1 ,X 2 ,… ,X 16)为其样本,2S 为样本方差,求: (1) P ()666.62<S ; (2) P ()865.4279.22<<S . 解 因为()221n S σ-~()21n χ-所以本题中2154S ~()215χ 则 (1) {}(){}22215156.666 6.6661524.997544P S P S P χ⎧⎫<=<⨯=<⎨⎬⎩⎭(){}211524.997510.050.95P χ=-≥=-=(2) {}221515152.279 4.865 2.279 4.865444P S P S ⎧⎫<<=⨯<<⨯⎨⎬⎩⎭(){}28.546251518.24375P χ=<<(){}(){}22158.546251518.24375P P χχ=>-≥0.900.250.6=-= 2. 总体2~(0,)X N σ,1225(,,,)X X X 是总体X 的样本,2X S 和分别是样本均值和样本方差,求λ,使5()0.99XP Sλ<=. 解 根据抽样分布定理知5~(24)X Xt S = 又由5()0.99XP Sλ<=得 5()0.01XP Sλ>= 故查表可得0.01(24) 2.4922t λ==3.设总体X ~ N (30 ,64),为使样本均值大于28的概率不小于0.9 ,样本容量n 至少应是多少?解 因为X ~(30,64)N , 所以样本均值X .~64(30,)N n因此X ()0,1N , 故{}{}28128P X P X >=-≤1X P ⎧⎫=-≤1⎛=-Φ ⎝0.9=Φ≥1.29≥,解得 27n ≥,所以n 至少应取27.*4.设总体X ~ N )16(1,μ 与总体Y ~ N )36(2,μ 相互独立,(X 1 ,X 2 ,… ,X 13)和(Y 1 ,Y 2 ,… ,Y 10)分别为来自总体X 和总体Y 的样本.试求两总体样本方差之比落入区间(0.159 ,1.058)内的概率.解 因为()221n S σ-~()21n χ-,所以本题中211216S ~()222912,36S χ~()29χ又因为21212222121291694936S S F S S ==~()12,9F从而221122229990.159 1.0580.159 1.058444S S P P S S ⎧⎫⎧⎫<<=⨯<<⨯⎨⎬⎨⎬⎩⎭⎩⎭(){}0.3577512,92.3805P F =<< 0.85=(查F 分布表*5. 设从两个正态总体~(4,1)~(6,1)X N Y N 和中分别独立地抽取两个样本1219(,,,)X X X 和1216(,,,)Y Y Y ,样本方差分别为2212S S 和.求λ,使2122()0.05S P S λ<=.解 根据抽样分布定理可知2122~(18,15)S F S 又由2122()0.05S P S λ<=可得2122()0.95S P S λ>=,于是查表可得0.950.0511(18,15)0.44(15,18) 2.27f f λ====*6.设总体X 与总体Y 相互独立,且都服从正态分布N (0 ,9),(X 1 ,X 2 ,… ,X 9)和(Y 1 ,Y 2 ,… ,Y 9)分别为来自总体X 和Y 的样本.试证明统计量T =∑∑==91291i ii iYX服从自由度为9的t 分布.证明 由正态分布的性质及样本的独立性知91ii X=∑~2(0,9)N得9119i i X =∑~(0,1)N 又因为i Y ~(0,9) (1,2,,9)N i =所以()22222291212913339Y Y Y Y Y Y ⎛⎫⎛⎫⎛⎫+++=+++ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭ ~()29χ 由于两个总体X 和Y 是相互独立的,所以其相应的样本也是相互独立的,故 9119i i X =∑与92119i i Y =∑也相互独立,于是由t 分布的定义知991ii XX T ==∑∑ ~ ()9t综合练习五一、填空题1.设总体X 的一组样本观测值为1.4 ,2.3 ,1.8 ,3.4 ,2.7则样本均值 x= ( 2.32 ) ,样本方差 2s = ( 0.607 ) .2.设总体X 服从正态分布N (2 ,5),(X 1 ,X 2 ,… ,X 10)为其样本,则样本均值X 的分布为 ( 122N ⎛⎫⎪⎝⎭, ).3.设总体X 服从具有n 个自由度的2χ 分布,(X 1 ,X 2 ,… ,X n )为其样本,X为样本均值,则有 ()( )E X n = ,()( 2 )D X = .4.设总体X ~ N (μ ,2σ),(X 1 ,X 2 ,… ,X n )为其样本,X 、2S 分别为样本均值和样本方差,则有 X ~( 2N n σμ⎛⎫ ⎪⎝⎭, ),22)1(σS n - ~( 2(1)n χ- ),nSX μ- ~( t (n - 1) ).5.设总体X ~ N (1 ,4),(X 1 ,X 2 ,… ,X 5)为其样本,令T = 2543221)2()(X X X b X X a --+-则当a = (81 ) 、1()24b =时有T ~ 2χ(2) . 二、选择题1.设总体X ~ N (μ ,1),其中 μ 为未知参数,若(X 1 ,X 2 ,… ,X n )为来自总体X 的样本,则下列样本函数中( (b ) ) 不是统计量.(a )∑=ni i X1;(b )∑=-ni iX12)(μ ;(c) X 1 X 2 … X n ; (d )∑=ni i X12.2.设总体X ~ N (2 ,4),(X 1 ,X 2 ,… ,X 9)为其样本,X 为样本均值,则下列统计量中服从标准正态分布的是( (c ) ).(a ) X ; (b))2(43-X ; (c ))2(23-X ; (d ) )2(29-X . 3.设总体X ~ N (0 ,1),(X 1 ,X 2 ,… ,X 5)为其样本,令T = 2543221)(2)(3X X X X X +++则有T ~ ( (b ) ) .(a ) t (5) ; (b ) F (1 ,1) ; (c ) F (2 ,3) ; (d ) F (3 ,2) . 4.设总体X ~ N ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛410,,(X 1 ,X 2 ,… ,X 5)为其样本,令T=则有T ~( (d ) ).(a ) t (1) ; (b ) t (2) ; (c ) t (3) ; (d ) t (4) . 5.设总体X ~ N (0 ,1),(X 1 ,X 2 ,… ,X n )为其样本,X 、2S 分别是样本均值和样本标准差,则 ( (c ) ) .(a ) n X ~ N (0 ,1): (b ) X ~ N (0 ,1); (c )∑=ni i X 12 ~ 2χ(n ) ; (d )SX~ t (n - 1) . 6.设随机变量X 和Y 都服从标准正态分布,则 ( (c ) ) .(a ) Y X + 服从正态分布; (b ) 22Y X + 服从 2χ 分布;(c ) 2X 和 2Y 都服从 2χ 分布; (d )22Y X 服从F 分布.三、解答题1.设总体~(2,16)X N ,12(,,,)n X X X 是总体X 的样本,令2211ni i A X n ==∑,求2A 的数学期望2()E A .解 因为~(2,16)X N ,所以~(2,16) (1,2,,)i X N i n = ,则有 22()()()16420i i i E X D X E X =+=+= 于是22111()()2020n i i E A E X n n n===⨯⨯=∑2.设总体~(15,9),X N ,129(,,,)X X X 是总体X 的样本,X 是样本均值,.求常数c ,使()0.95.P X c ≤=解 根据抽样分布定理可知~(15,1)X N 又由()0.95P X c ≤=可得15()()0.951c P X c -≤=Φ= 查表可得15 1.645c -=,于是得16.645c =3.设一组数据20.5,15.5,30.2,20.5,18.6, 21.3,18.6,23.4来自于总体,X 求经验分布函数.解 将样本观测值排序可得:15.518.618.620.520.521.32<=<=<<< 则由定义可得经验分布函数为80, 15.51, 15.518.683, 18.620.585(), 20.521.386, 21.323.487, 23.430.081, 30.2x x x F x x x x x ≤⎧⎪⎪≤<⎪⎪≤<⎪⎪⎪=≤<⎨⎪⎪≤<⎪⎪⎪≤<⎪⎪≥⎩4.设总体X ~ N (0 ,4),(X 1 ,X 2 ,… ,X 9)为其样本.求系数a 、b 、c ,使得T = 298762543221)()()(X X X X c X X X b X X a ++++++++服从 2χ 分布,并求其自由度.解 由于129,,,X X X 相互独立且来自总体X ~(0,4)N ,则由正态分布的线性运算性质有12X X +~(0,8)N ,345X X X ++~(0,12)N ,6789X X X X +++~(0,16)N于是,由2χ分布与正态分布的关系,有()()()22212345678981216X X X X X X X X X T ++++++=++ 服从2χ(3)分布,因此111,,81216a b c ===,自由度为3。
概率论第五章习题解答第一篇:概率论第五章习题解答第五章习题解答1.设随机变量X的方差为2,则根据车比雪夫不等式有估计P{X-E(X)≥2}≤ 1/2.P{X-E(X)≥2}≤D(X)22=122.随机变量X和Y的数学期望分别为-2和2,方差分别为1和4,相关系数为-0.5,则根据车比雪夫不等式有估计P{X+Y≥6}≤1/12.P{X+Y≥6}=P{(X+Y)-[E(X)+E(Y)]≥6}≤D(X)62=1123.电站供应一万户用电.设用电高峰时,每户用电的概率为0.9,利用中心极限定理,(1)计算同时用电的户数在9030户以上的概率;(2)若每户用电200 w,电站至少应具有多大发电量才能以0.95的概率保证供电?解:⑴ 设X表示用电户数,则X~B(10000,0.9),n=10000,p=0.9,np=9000,npq=900由中心定理得X~N(9000,900)近似P{X>9030}=1-P{X≤9030}⎧X-90009030-9000⎫=1-P⎨≤⎬900900⎩⎭=1-Φ(1)=1-0.8413=0.1587⑵ 设发电量为Y,依题意P{200X≤Y}=0.95⎧X-9000Y-9000⎫⎪⎪200即 P⎨≤⎬=0.95900900⎪⎪⎩⎭-9000200Φ()=0.95900Y-9000200≈1.65900Y=1809900 4.某车间有150台同类型的机器,每台机器出现故障的概率都是0.02,设各台机器的工作是相互独立的,求机器出现故障的台数不少于2的概率.解:设X表示机器出故障的台数,则X:B(150,0.02)Ynp=3,npq=2.94 由中心定理得X~N(3,2.94)近似P{X≥2}=1-P{X<2}2-3⎫⎧X-3=1-P⎨<⎬2.942.94⎩⎭=1-P{X<-0.58 32}=Φ(0.5832)=0.7201 5.用一种对某种疾病的治愈率为80%的新药给100个患该病的病人同时服用,求治愈人数不少于90的概率.解:设X表示治愈人数,则X:B(100,0.8)其中n=100,p=0.8,np=80,npq=16P{X≥90}=1-P{X<90}⎧X-8090-80⎫=1-P⎨<⎬1616⎩⎭=1-Φ(2.5)=0.0062 6.设某集成电路出厂时一级品率为0.7,装配一台仪器需要100只一级品集成电路,问购置多少只才能以99.9%的概率保证装该仪器是够用(不能因一级品不够而影响工作).解:设购置n台,其中一级品数为X,X:B(n,0.7)p=0.7,np=0.7n,npq=0.21nP{X≥100}=1-P{X<100}⎧X-0.7n100-0.7n⎫=1-P⎨<⎬0.21n0.21n⎩⎭10 0-0.7n=1-Φ()0.21n=0.999故Φ(-100-0.7n0.21n)=0.999有-100-0.7n0.21n=3.1⇒n=121(舍)或n=1707.分别用切比雪夫不等式与隶莫弗—拉普拉斯中心极限定理确定:当掷一枚硬币时,需要掷多少次才能保证出现正面的频率在0.4~0.6之间的概率不小于90%.解:设掷n次,其中正面出现的次数为X,X:B(n,p),p=⑴由切贝雪夫不等式,要使得P⎨0.4<12⎧⎩X⎫<0.6⎬≥0.9成立n⎭D(X)X⎧X⎫⎧XX⎫25⎧⎫n由于P⎨0.4< <0.6⎬=P⎨-p<0.1⎬=P⎨-E()<0.1⎬≥1-=1-2nnnn0.1n⎩⎭⎩⎭⎩⎭只要1-25X⎧⎫<0.6⎬≥0.9成立≥0.9,就有P⎨0.4<nn⎩⎭从而⇒n≥250⑵中心极限定理,要使得P⎨0.4<⎧⎩X⎫<0.6⎬≥0.9成立n⎭由于X:N(0.5n,0.25n)近似X⎧0.4n-0.5nX-0.5n0.6n-0.5n⎫⎧⎫P⎨0.4<<0.6⎬=P{0.4n<X<0.6n} =P⎨<<⎬n0.25n0.25n0.25n⎩⎭⎩⎭X-0.5n⎧-0.1n=P⎨<<0.25n⎩0.25n所以Φ(0.1n⎫0.1n-0.1n0.1n=Φ()-Φ()=2Φ()-1>0.9⎬0.25n⎭0.25n0.25n0.25 n0.1n0.25n)>0.95查表0.1n0.25n>1.65⇒n≥688.某螺丝钉厂的废品率为0.01,今取500个装成一盒.问废品不超过5个的概率是多少?解:设X表示废品数,则X:B(500,0.01) p=0.01,np=5,npq=4.955-5⎫⎧X-5P{X≤5}=P⎨≤⎬=Φ(0)=0.54.95⎭⎩4.95第二篇:概率论第一章习题解答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(以百分制记分);2)一个口袋中有5个外形相同的球,编号分别为1、2、3、4、5,从中同时取出3个球;3)某人射击一个目标,若击中目标,射击就停止,记录射击的次数;4)在单位圆内任意取一点,记录它的坐标.解:1)设小班共有n 个学生,每个学生的成绩为0到100的整数,分别记为x1,x2,Λxn,则全班平均分为x=∑xi=1nin,于是样本空间为12100niS={0,,Λ,}={|i=0,1,2,3,Λ100n}nnnn32)所有的组合数共有C5=10种,S={123,124,125,134,135,145,234,235,245,345} 3)至少射击一次,S={1,2,3,Λ}4)单位圆中的坐标(x,y)满足x2+y2<1,S={(x,y)|x2+y2<1}2.已知A⊂B,P(A)=0.3,P(B)=0.5,求P(A),P(AB),P(AB)和P(AB).解 P(A)=1-P(A)=1-0.3=0.7 P(AB)=P(A)=0.3(因为A⊂B)P(AB)=P(B-A)=P(B)-P(A)=0.2P(AB)=P(B)=0.5(因为A⊂B,则B⊂A)3.设有10件产品,其中6件正品,4件次品,从中任取3件,求下列事件的概率:1)只有一件次品; 2)最多1件次品; 3)至少1件次品.12C4C 解 1)设A表示只有一件次品,P(A)=36.C102)设B为最多1件次品,则表示所取到的产品中或者没有次品,或者只有一件次312C6C4C品,P(B)=3+36.C10C103)设C表示至少1件次品,它的对立事件为没有一件次品,3C6P(C)=1-P(C)=1-3C104.盒子里有10个球,分别标有从1到10的标号,任选3球,记录其号码.(1)求最小号码为5的概率.(2)求最大号码为5的概率.解1)若最小号码为5,则其余的2个球必从6,7,8,9,10号这5个球中取得。
概率论与数理统计第五章课后习题及参考答案1.用切比雪夫不等式估计下列各题的概率.(1)废品率为03.0,1000个产品中废品多于20个且少于40个的概率;(2)200个新生儿中,男孩多于80个而少于120个的概率(假设男孩和女孩的概率均为5.0).解:(1)设X 为1000个产品中废品的个数,则X ~)1000,03.0(B ,有30)(=X E ,1.29)(=X D ,由切比雪夫不等式,得)3040303020()4020(-<-<-=<<X P X P )103010(<-<-=X P )1030(<-=X P 709.0101.2912=-≥.(2)设X 为200个新生儿中男孩的个数,则X ~)200,5.0(B ,有100)(=X E ,50)(=X D ,由切比雪夫不等式,得)10012010010080()12080(-<-<-=<<X P X P )2010020(<-<-=X P )20100(<-=X P 87205012=-≥.2.一颗骰子连续掷4次,点数总和记为X ,估计)1810(<<X P .解:设i X 为该骰子掷第i 次出现的点数,则61)(==k X P i ,6,,2,1 =i ,6,,2,1 =k .27)654321(61)(=+++++=i X E ,691)654321(61)(2222222=+++++=i X E ,35)]([)()(22=-=i i i X E X E X D ,4,3,2,1=i .因为4321X X X X X +++=,且1X ,2X ,3X ,4X 相互独立,故有14)(=X E ,335)(=X D .由切比雪夫不等式,得)1418141410()1810(-<-<-=<<X P X P )4144(<-<-=X P )414(<-=X P 271.0433512=-≥.3.袋装茶叶用及其装袋,每袋的净重为随机变量,其期望值为100g ,标准差为10g ,一大盒内装200袋,求一盒茶叶净重大于5.20kg 的概率.解:设i X 为一袋袋装茶叶的净重,X 为一盒茶叶的净重,由题可知∑==2001i i X X ,100)(=i X E ,100)(=i X D ,200,,2,1 =i .因为1X ,2X ,…,200X 相互独立,则20000)()(2001==∑=i i X E X E ,20000)()(2001==∑=i i X D X D .)()(20500)()(()20500(2001X D X E X D X E X P X P i i ->-=>∑=)1020020000205001020020000(⋅->⋅-=X P )2251020020000(>⋅-=X P 由独立同分布的中心极限定理,1020020000⋅-X 近似地服从)1,0(N ,于是0002.0)5.3(1)2251020020000(=Φ-≈>⋅-X P .4.有一批建筑用木桩,其80%的长度不小于3m .现从这批木桩中随机取出100根,试问其中至少有30根短于3m 的概率是多少?解:设X 为100根木桩中短于3m 的根数,则由题可知X ~)2.0,100(B ,有20)(=X E ,16)(=X D ,由棣莫弗—拉普拉斯定理,得)30(1)30(<-=≥X P X P )42030(1)()((1-Φ-=-Φ-=X D X E X 0062.0)5.2(1=Φ-=.5.某种电器元件的寿命服从均值为100h 的指数分布.现随机选取16只,设它们的寿命是相互独立的.求这16只元件寿命总和大于1920h 的概率.解:设i X 为第i 只电器元件的寿命,由题可知i X ~)01.0(E ,16,,2,1 =i ,且1X ,2X ,…,16X 相互独立,则100)(=i X E ,10000)(=i X D .记∑==161i i X X ,则1600)()(161==∑=i i X E X E ,160000)()(161==∑=i i X D X D .))()(1920)()(()1920(X D X E X D X E X P X P ->-=>)400160019204001600(->-=X P )8.04001600(>-=X P ,由独立同分布的中心极限定理,1600-X 近似地服从)1,0(N ,于是2119.0)8.0(1)8.04001600(=Φ-=>-X P .6.在数值计算中中,每个数值都取小数点后四位,第五位四舍五入(即可以认为计算误差在区间]105,105[55--⨯⨯-上服从均匀分布),现有1200个数相加,求产生的误差综合的绝对值小于03.0的概率.解:设i X 为每个数值的误差,则i X ~)105,105(55--⨯⨯-U ,有0)(=i X E ,1210)(8-=i X D ,1200,,2,1 =i .从而0)()(12001==∑=i i X E X E ,61200110)()(-===∑i i X D X D .由独立同分布的中心极限定理,X 近似地服从)10,0(6-N ,于是)03.0(<X P ))()(03.0)()((X D X E X D X E X P -≤-=12101200003.0121012000(44--⋅-≤⋅-=X P 9974.01)3(2=-Φ=.7.某药厂断言,该厂生产的某药品对医治一种疑难的血液病治愈率为8.0.医院检验员任取100个服用此药的病人,如果其中多于75个治愈,就接受这一断言,否则就拒绝这一断言.(1)若实际上此药对这种病的治愈率是8.0,问接受这一断言的概率是多少?(2)若实际上此药对这种病的治愈率是7.0,问接受这一断言的概率是多少?解:设X 为100个服用此药的病人中治愈的个数,(1)由题可知X ~)8.0,100(B ,则80)(=X E ,16)(=X D ,由棣莫弗—拉普拉斯定理,得)75(1)75(≤-=>X P X P 48075(1))()((1-Φ-=-Φ-=X D X E X 8944.0)25.1(=Φ=.(2)由题可知X ~)7.0,100(B ,则70)(=X E ,21)(=X D ,由棣莫弗—拉普拉斯定理,得)75(1)75(≤-=>X P X P 217075(1)()((1-Φ-=-Φ-=X D X E X 1379.0)09.1(1=Φ-=.8.一射手在一次射击中,所得环数的分布律如下表:X678910P 05.005.01.03.05.0求:(1)在100次射击中环数介于900环与930环之间的概率是多少?(2)超过950环的概率是多少?解:设X 为100次射击中所得的环数,i X 为第i 次射击的环数,则∑==1001i i X X ,15.9)(=i X E ,95.84)(2=i X E ,2275.1)]([)()(22=-=i i i X E X E X D ,100,,2,1 =i .由1X ,2X ,…,100X 相互独立,得915)()(1001==∑=i i X E X E ,75.122)()(1001==∑=i i X D X D .由独立同分布的中心极限定理,75.122915-X 近似地服从)1,0(N ,于是(1))930900(≤≤X P ))()(930)()()()(900(X D X E X D X E X X D X E P -≤-≤-=75.12291593075.12291575.122915900(-≤-≤-=X P )75.1221575.122915(≤-=X P 823.01)35.1(2=-Φ≈.(2))950(>X P ))()(950)()((X D X E X D X E X P ->-=75.122915950)()((->-=X D X E X P 001.0)1.3(1=Φ-≈.9.设有30个电子元件1A ,2A ,…,30A ,其寿命分别为1X ,2X ,…,30X ,且且都服从参数为1.0=λ的指数分布,它们的使用情况是当i A 损坏后,立即使用1+i A (29,,2,1 =i ).求元件使用总时间T 不小于350h 的概率.解:由题可知i X ~)1.0(E ,30,,2,1 =i ,则10)(=i X E ,100)(=i X D .记∑==301i i X T ,由1X ,2X ,…,30X 相互独立,得300)()(301==∑=i i X E T E ,3000)()(301==∑=i i X D T D .))()(350)()(()350(T D T E T D T E T P T P ->-=>30103003503010300(⋅->⋅-=T P )91.03010300(>⋅-≈T P ,由独立同分布的中心极限定理,3010300⋅-T 近似地服从)1,0(N ,于是1814.0)91.0(1)91.03010300(=Φ-=>⋅-T P .10.大学英语四级考试,设有85道选择题,每题4个选择答案,只有一个正确.若需要通过考试,必须答对51道以上.试问某学生靠运气能通过四级考试的概率有多大?解:设X 为该学生答对的题数,由题可知X ~41,85(B ,则25.21)(=X E ,9375.15)(=i X D ,85,,2,1 =i .由棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理,近似地有9375.1525.21-X ~)1,0(N ,得)8551(≤≤X P ))()(85)()()()(51(X D X E X D X E X X D X E P -≤-≤-=)9375.1525.21859375.1525.219375.1525.2151(-≤-≤-=X P 0)45.7()97.15(=Φ-Φ=.即学生靠运气能通过四级考试的概率为0.。
第五章 假设检验与一元线性回归分析 习题详解解:这是检验正态总体数学期望μ是否为提出假设:0.32:,0.32:10≠=μμH H由题设,样本容量6n =, 21.12=σ,1.121.10==σ,所以用U 检验当零假设H 0成立时,变量:)1,0(~61.10.320N X n X U -=-=σμ 因检验水平05.0=α,由05.0}|{|=≥λU P ,查表得96.1=λ 得到拒绝域: 96.1||≥u计算得: 6.31)6.318.310.326.310.306.32(61=+++++⨯=x89.061.10.326.310-=-=-=n x u σμ因 0.89 1.96u =<它没有落入拒绝域,于是不能拒绝H 0,而接受H 0,即可以认为0.32=μ,所以可以认为这批机制砖的平均抗断强度μ显着为32.0kg/cm 2。
解:这是检验正态总体数学期望μ是否大于10提出假设:10:,10:10>≤μμH H 即:10:,10:10>=μμH H由题设,样本容量5n =,221.0=σ,1.01.020==σ,km x 万1.10=,所以用U 检验当零假设H 0成立时,变量:)1,0(~51.010N X n X U -=-=σμ 因检验水平05.0=α,由05.0}{='≥λU P ,查表得64.1'=λ 得到拒绝域: 64.1≥u 计算得: 24.251.0101.100=-=-=n x u σμ 因 2.24 1.64u =>它落入拒绝域,于是拒绝零假设 H 0,而接受备择假设H 1,即可认为10>μ所以可以认为这批新摩托车的平均寿命μ有显者提高。
解:这是检验正态总体数学期望μ是否小于240提出假设:240:,240:10<≥μμH H即:240:,240:10<=μμH H由题设,样本容量6n =,6252=σ,256250==σ,220=x ,所以用U 检验当零假设H 0成立时,变量:)1,0(~625240N X n X U -=-=σμ 因检验水平05.0=α,由05.0}{='-≤λU P ,查表得64.1'=λ 得到拒绝域: 64.1-≤u 计算得:959.16252402200-=-=-=n x u σμ 因 1.959 1.64u =-<-它落入拒绝域,于是拒绝H 0,而接受H 1,即可以认为240<μ 所以可以认为今年果园每株梨树的平均产量μ显着减少。
第五章 数理统计的基础知识I 教学基本要求1、理解总体、个体、样本、统计量、样本均值和样本方差的概念,会根据样本数据计算样本均值和样本方差;2、了解经验分布函数的概念,了解直方图、茎叶图的作法;3、了解2χ分布、t 分布、F 分布的定义,会查表计算分位数;4、了解正态总体的常用抽样分布.II 习题解答A 组1、某学校学生会进行问卷调查了解大学生使用手机的情况,该项研究中总体和样本各是什么?解:该项研究中总体是该学校全体大学生;样本是该学校被问卷调查的大学生.2、为了解经济系管理专业本科毕业生工作后的就业情况,调查了某地区30名2010年毕业的管理专业本科生工作后的月薪情况.该项研究中总体和样本各是什么?样本容量是多少?解:总体是该地区2010年毕业的经济系管理专业本科生的月薪;样本是被调查的30名2010年毕业的经济系管理专业本科生的月薪;样本容量是30.3、某厂生产的晶体管的使用寿命服从指数分布,为了解其平均寿命,从中抽出n 件产品检测,什么是总体、样本?样本的分布是什么?解:总体是该厂生产的晶体管的寿命,其分布是指数分布()E λ;样本是从该厂抽出的n 个晶体管的寿命;记第i 个晶体管的寿命为i x ,则~()i x E λ(1,2,,)i n =,样本的分布为∑==-=-∏ni iix nni x ee11λλλλ.4、某工厂通过抽样调查得到5名工人一周内生产的产品数为149、156、160、138、149.求样本均值和样本方差?解:样本均值5111(149156160138149)150.455i i x x ===++++=∑;样本方差52211()51i i s x x ==--∑ 2221[(149150.4)(156150.4)(149150.4)]70.34=-+-++-=.5、假设某地区30名2010年毕业的管理专业本科生工作后的月薪数据如下: 1909 2086 2120 1999 2320 2091 2071 2081 2132 2336 2572 1825 1914 1992 2232 1950 1775 2203 2025 2096 2224 2044 1871 2164 1971 1950 1866 1738 1967 1808 作频率分布表(分6组)以及画出频率直方图?解:最大值为2572,最小值为1738,组距近似为140617382572≈-=d ,其频数频6、设总体2~(,)X N μσ,假如要以0.9606的概率保证偏差||0.1x μ-<,问当20.25σ=时,样本容量应取多大?解:设样本容量为n ,则2~(,)x N nσμ,于是(||0.1)210.9606x p x p μ-<=<=Φ-=1735187520152155 2295 2435 x2575(0.98035⇒Φ= 查正态分布表得06.25≈n,从而106.09n ≈,故n 取106. 7、从一个正态总体),(~2σμN X 中抽取容量为10的样本,且(||4)0.02p x μ->=,求σ?解:因为2~(,)x N nσμ,故(||4)|2[10.02x p x p μ->=>=-Φ=0.99⇒Φ=,查正态分布表得33.2104=σ,解得 5.43σ=.8、设在总体),(~2σμN X 抽取一个容量为16的样本,这里μ、2σ均未知,求22(1.664)s p σ≤?解:因为222(1)~(1)n s n χσ--及16n =,所以222215(1.664)(24.96)0.95s s p p σσ≤=≤=.9、设总体~(,16)X N μ,1x 、2x 、…、10x 为取自该总体的样本,已知2()0.1p s a >=,求常数a ?解:因为222(1)~(1)n s n χσ--、10n =、4σ=,所以2299()1()0.11616s p s a p a >=-≤=,即299()0.91616s p a ≤=查自由度为9的2χ分布表得,914.68416a =,所以26.105a =. 10、设总体),(~2σμN X ,1x 、2x 、…、n x 为取自该总体的样本,求:(1) 22(())p x n σμ-≤;(2) 当样本容量很大时,222(())s p x nμ-≤;(3) 当样本容量等于6时,222(())3s p x μ-≤? 解:(1) 2222()(())(1)x p x p n n σμμσ--≤=≤,易知222()~(1)x nμχσ-,查自由度为1的2χ分布表,得22(())0.6826p x nσμ-≤=;(2) 当样本容量很大时,22()x s nμ-近似服从)1(2χ,所以22222()(())(2)0.8426s x p x p n s nμμ--≤=≤=;(3) 因为当样本容量等于6~(5)x t ,所以2222(())4)(|2)0.93S x x p x p p μ-≤=≤=≤=.11、设1x 、2x 、…、10x 为取自总体~(0,0.09)X N 的样本,求1021( 1.44)ii p x=>∑?解:因为10221()~(10)0.3i i x χ=∑,所以10101022221111.44( 1.44)(())1(()16)0.10.30.30.3i i i i i i x x p x p p ===>=>=-≤=∑∑∑ 查自由度为10的2χ分布表得,1021(()16)0.90.3i i x p =≤=∑.12、设1x 、2x 、…、n x 是取自总体2~(,)X N μσ的样本,x 为样本均值,又记22111()1n i i s x x n ==--∑、22211()n i i s x x n ==-∑、22311()1n i i s x n μ==--∑、22411()n i i s x n μ==-∑,则服从分布(1)t n -的随机变量T =__ _____ .x Bx Cx Dx解:~(0,1)x N 、2222~(1)ns n χσ-,又x 与22s 独立,故~(1)x x t n =-.13、若~()T t n ,则2T 服从什么分布?解:设T =~(0,1)X N 、2~()Y n χ,且X 和Y 独立,则 22~(1)X χ,且2X 和Y 独立,从而22~(1,)/X T F n Y n=.B 组1、设1x 、2x 、…、9x 为取自总体~(0,4)X N 的样本,求常数a 、b 、c 使得222123456789()()()Q a x x b x x x c x x x x =++++++++服从2χ分布,并求其自由度? 解:~(0,1)N~(0,1)N~(0,1)N 且三者独立,故2222~(3)χ++,从而 18a =、112b =、116c =.2、设有k 个正态总体2~(,)i i X N μσ,从第i 个总体中抽取容量为i n 的样本1i x 、2i x 、…、i in x ,且各组样本间相互独立,记11in i ijj ix xn ==∑(1,2,,)i k =、12k n n n n =+++,求22111()in k iji i j W xx σ===-∑∑的分布?解:因为221222()(1)~(1)in iji j i i i xx n s W n χσσ=--==-∑,且22(1)i i n s σ-(1,2,,)i k =相互独立,故22111()in k iji i j W xx σ===-∑∑221(1)ki i i n s σ=-=∑21~((1))ki i n χ=-∑,而11(1)kkiii i n n k n k ==-=-=-∑∑,故222111()~()in k ij ii j W xx n k χσ===--∑∑. 3、设随机变量X 、Y 相互独立且都服从标准正态分布,而1x 、2x 、…、9x 和1y 、2y 、…、9y 分别是取自总体X 、Y 的相互独立的简单随机样本,求统计量Z =分布?解:因为129~(0,9)x x x N +++,故129~(0,1)3x x x N +++,而2222129~(9)y y y χ+++,又因129x x x +++与222129y y y +++独立,所以~(9)Z t =. 4、设总体2~(,)X N μσ,从中取出样本1x 、2x 、…、n x 、1n x +,记11nn i i x x n ==∑、2211()1n ni ni s x x n ==--∑~(1)t n -. 证明:因为21~(,)n x N u σ+,211~(,)n n i i x x N n nσμ==∑,且1n x +与n x 独立,故21(1)~(0,)n n n x x N n σ++-,又因222(1)~(1)n n s n χσ--且2n s 与1n n s x +-独立,故~(1)t n -.5、设总体~(0,4)X N ,而1x 、2x 、…、15x 为取自该总体的样本,则随机变量22212102221112152()x x x Y x x x +++=+++服从的分布? 解:因为~(0,1)2i x N ,故22~(1)4i x χ(1,2,,15)i =,再由1x 、2x 、…、15x 独立,故22221210~(10)4x x x χ+++、2222111215~(5)4x x x χ+++,所以22212102221210222222111215*********~(10,5)2()54x x x x x x Y F x x x x x x ++++++==++++++. 6、设总体~(0,1)X N ,1x 、2x 、…、n x 为取自该总体的样本,求52126(1)5ii nii x n V x===-∑∑(5)n >的分布?解:因为5221~(5)ii xχ=∑、226~(5)nii x n χ=-∑,且521ii x =∑与26nii x=∑独立,故55221122665(1)~(5,5)5(5)iii i nniii i xx n V F n xn x=====-=--∑∑∑∑.。
概率论与数理统计第五章习题的联合概率分布列为即。
对应的概率为:的所有可能取值对是。
于是二维随机变量服从二项分布并的所有可能取值也是则是乙击中目标的次数,。
设分布;并服从二项的所有可能取值是则是甲击中目标的次数解:设),(.2304.06.0*8.0)2,2(P ;3072.06.0*)6.01(*8.0)1,2(P ;1024.0)6.01(*8.0)0,2(P ;1152.06.0*8.0*)8.01()2,1(P ;1536.06.0*)6.01(*8.0*)8.01()1,1(P ;0512.0)6.01(*8.0*)8.01()0,1(P ;0144.06.0*)8.01()2,0(P ;0192.06.0*)6.01(*)8.01()1,0(P ;0064.0)6.01(*)8.01()0,0(P )2,2(),1,2(),0,2(),2,1(),1,1(),0,1(),2,0(),1,0(),0,0(),().60,2(B ;,1,20).80,2(B ,1,20,.1221222221212122122212222ηξηξηξηξηξηξηξηξηξηξηξηηξξ=====-====-====-====--====--====-====--====--===C C C C C C的联合概率分布列为:即。
事件等品和二等品,不可能即抽到的产品同时是一即抽到一等品即抽到二等品即抽到三等品。
对应的概率分别为:所有可能取值对是解:),()(0)1,1();(;8.0)0,1()(;1.0)1,0();(;1.0)0,0()1,1(),0,1(),1,0(),0,0(),(.2212121212121ξξξξξξξξξξξξ============P P P P的联合概率分布列为:的边缘分布可以得到和又利用。
,得到:非负,并且和等于有可能取值对应的概率利用离散型随机变量所。
可知:解:根据),(0)1,1()1,1()1,1()1,1(11)0,1()0,1()1,0()0,0()1,0(1)0(.3212121212121212121212121ξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξ====-====-==-=-===-=+==+==+==+-====P P P P P P P P P P的联合分布列为:所以对应的概率为:的所有可能取值为有:从而对于是的概率密度可知:解:根据),()arctan 2()1()1(P )1,1(P )1,1()arctan 21(arctan 2)1()1(P )1,1(P )0,1(arctan 2)arctan 21()1()1(P )1,1(P )1,0()arctan 21()1()1(P )1,1(P )0,0(),1,1(),0,1(),1,0(),0,0(),(.arctan 2)1(P ,arctan 21)1(P ,2,1,arctan 21)1(P arctan 2112)(2)1(P .4212212121212121212121221212121121ηηπξξξξηηππξξξξηηππξξξξηηπξξξξηηηηπξπξπξπππξξe P P e e P P ee P P e P P e e k e e de e dx e e k k xx x x =≤≤=≤≤===-=>≤=>≤===-=≤>=≤>===-=>>=>>====≤-=>=-=>=+=+=≤⎰⎰∞-∞--).1)(1()0,0()0,3()4,0()4,3()40,30()3(0y 0,00,0),1)(1(),().1)(1(12),(.12),(0,0.0),(,0),(0y 0)2(.12A 12),(1)1(.516943430)43()43(04030)43(--=+--=≤<≤<⎪⎩⎪⎨⎧≤≤>>--=--===>>==≤≤=====------+-+-∞+-∞+-∞+∞++-∞+∞-∞+∞-⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰e e F F F F P x y x e ey x F e e dxdy e y x F e y x f y x y x F y x f x Ady e dx eA dxdy Aedxdy y x f y x y x x yy x y x y xy x ηξ时或者当时当因此:于是对应的分布函数:时,当于是对应的分布函数时,联合密度函数或者当所以解:⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤-+=-===+-≤≤+-≤≤+===+≤≤--≤≤-==>-<⎪⎩⎪⎨⎧≤-≤-≤+≤-=⎰⎰-+-+--其他因此:于是对应的概率密度是时,)当(于是对应的概率密度是时,)当(于是对应的边缘分布时,或者)当(其他对应的概率密度是:,所以的面积为解:由于,010,101,1)(;121)(,21),(,1110iii ;121)(,21),(,1101ii ;0)(,0),(11i ,011,11,21),(),(2.61111x x x x x f x dy x f y x f x y x x x dy x f y x f x y x x x f y x f x x y x y x y x f D xx xx ξξξξηξ.48251611218141)4,4()3,3()2,2()1,1()()3(.161487481348254321;414141414321)2(.41,1161*4121*381*2)1(.7=+++===+==+==+====⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==+++ηξηξηξηξηξηξP P P P P a a 的边缘分布为:的边缘分布为:可得:根据解:.913)3(1311)()(),3arctan 2(1)3arctan 2)(22(1),()(.412)2(1211)()(),2arctan 2(1)22)(2arctan 2(1),()()3(.91416)3(131)2(1211),(),()2(.1,2,)2)(2arctan (),(0)3arctan )(2(),(0)2)(2(),(1,.822'222'222222222yy y F y f yy y F y F xx x F x f x x x F x F yx y x y x F y x y x f A C B y x C x B A x F y C B A y F C B A F y x +=+==+=++=+∞=+=+==+=++=+∞=++=++=∂∂∂====⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-+=-∞=+-=-∞=++=+∞+∞=ππππππππππππππππππππππππηηηξξξ边缘密度函数所以边缘分布函数边缘密度函数所以边缘分布函数从而的任意性可知:利用,满足:解:对任意的.)(.1445.0)5.08413.0(21))0()1((212121)1()21()(.91212122222函数为标准正态分布的分布其中解:x dxe dx e dxdy e P x x xy Φ=--=Φ-Φ-=-=-==<⎰⎰⎰⎰---ππππξη⎪⎩⎪⎨⎧≤≤+=+==⎪⎩⎪⎨⎧≤≤+=+==⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧>>≤≤>+>≤≤+≤≤≤≤+<<=+==≤≤>+==>≤≤+=+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+==≤≤≤≤==>>==<<==+=+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+==⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰∞+∞-∞+∞-∞-∞-∞+∞-∞+∞-∞-∞-∞+∞-∞+∞-其他的边缘密度函数为:其他的边缘密度函数为:并且并且并且并且或者因此:时并且当时并且当时并且当时并且当于是概率密度时或者当的范围分情况进行讨论下面我们对利用所以解:,020,6131)31(),()(,010,322)31(),()()3(21,1201,12131210,31322010,1213100,0),(;12131),1(),(,201)v (;3132)2,(),(,210)iv (;12131)61()31(),(),(,2010)iii (;1),(),(,21)ii (;0),(,0),(,00)i (.,,),(),()2(.31,32)22()(),(1)1(.10102220222322322322302200210210202y y dx xy x dx y x f y f x x x dy xy x dy y x f x f y x y x y y y x x x y x y x y x y x y x F y y y F y x F y x x x x F y x F y x y x y x dx xy y x dx dy xy x dxdyy x f y x F y x dxdy y x f y x F y x y x F y x f y x y x dxdy y x f y x F c c dx cx x dx dy cxy x dxdy y x f x x y x yxyηξηξ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤++=++==+=≤≤==<>⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤++=++==+=≤≤==<>其他于是时,当没有定义;于是时或者同样,当其他于是时,当没有定义;于是时或者当,020,62332231)(),()|(,322)(10)(),()|(,0)(,01,010,226613131)(),()|(,6131)(20)(),()|(,0)(,02)4(22222y x yx x x xy x x f y x f x y f x x x f x x f y x f x y f x f x x x y xyx y xy x y f y x f y x f y y f y y f y x f y x f y f y y ξξξξηηηη⎪⎩⎪⎨⎧<≥===≥==<⎪⎩⎪⎨⎧<≥===⎪⎩⎪⎨⎧<≥===≥==<⎪⎩⎪⎨⎧<≥===--+--∞++-∞+∞---+--∞++-∞+∞-⎰⎰⎰⎰0,00,22)(),()|(0)(),()|(,0)(00,00,)2(),()(0,00,22)(),()|(0)(),()|(,0)(00,00,2)2(),()()1(.112)2(0)2(2)2(20)2(x x e e e y f y x f y x f y y f y x f y x f y f y y y e dx e dx y x f y f y y e e e x f y x f x y f x x f y x f x y f x f x x x e dy e dy y x f x f x y y x y y x yxy x x y x ηηηηξξξξηξ时,当没有定义;所以时,于是当的边缘密度函数为:时,当没有定义;所以时,于是当的边缘密度函数为:解:.12)1()1,2()1|2()2(410201)2(--+--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=≤≤≤=≤≤⎰⎰⎰e dyedxdy e P P P yy x ηηξηξ.2ln 11)1()3(,010),1(111),()()2(,010,11)|()(),(),(,,01,11)|(:)1,(,)10(,010,1)(:)1,0()1(:.1212110=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=>+⎪⎩⎪⎨⎧<<--=-==⎪⎩⎪⎨⎧<<<-==⎪⎩⎪⎨⎧<<-=<<=⎩⎨⎧<<=⎰⎰⎰⎰-∞+∞-dy dx x P y y n dx xdx y x f y f y x xx y f x f y x f y x xx y f x x x x x f y y y ηξηηξηξξηξξ其他的边缘密度为:其他的联合密度函数为:因此其他上的均匀分布,可得服从区间时又根据其他上的均匀分布,所以服从区间由于解.,:.91B ,92A )A 91(319131B A )A 91)(1819161(911B A 311819161,.13的确是独立的随机变量知代入联合分布列验证可解得::是独立的随机变量可得性质及解:根据联合分布列的ηξηξ==⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+==+⇒⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+++==+++++表:因此,联合分布列如下是独立随机变量:于是根据边缘分布以及的概率分布为解:设.4112131;31216111;838121;214181;1218124141;43681;416241;2418161,.3,2,1;2,1,),(),(.141332321312222112212111131212111111=-=-==--=--==-=-=====--=--========-======∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p j i p y x P ij j i ηξηξηξ.0,41,41,2121214341)0()1(.1,0;1,0,),(),(.2121*43*332143),()(.41,163;21,43,1021,43,.15010010111110001110010000011011联合分布列为解得:得:。
1第5章 极限定理解答1.证:对任意0x >,11{}()()()axayaxaxy xy xy xP x dF y e dF y e dF y eeξ≥≥≥≥==≤⎰⎰⎰1()ay axa axe dF y eE eeξ∞-≤=⎰2、证:()h ξ为非负随机变量,所以对0c >有1{()}()()h h x cx cP h c dF x xdF x cξ≥≥≥=≤⎰⎰11()()h xdF x E h ccξ∞≤=⎰。
4、解:现验证何时满足马尔可夫条件2110n k k D n ξ=⎛⎫→ ⎪⎝⎭∑,2211022k E k k ξ=-=,2221122sssk D kkkξ=+=。
若12s <,这时210s -<,利用k ξ间的独立性可得222122211110()sn nss k k k n n D knn n n n ξ-==⋅⎛⎫=≤=→→∞ ⎪⎝⎭∑∑。
若12s ≥,则 222211111110()2n nnsk k k k n D kk n n nnnξ===+⎛⎫=≥=→→∞ ⎪⎝⎭∑∑∑。
所以当时,大数定律可用于独立随机变量序列。
6、证:(1)0k EX =,()()221122422kkk D X k =⋅+-⋅=,11222221111144440()1433n n n nk k k k D X D X n n n nnn++==-⎛⎫==⨯=-→→∞ ⎪-⎝⎭∑∑。
不满足马尔可夫条件。
(2)()()222121110,22122kkk k k k E X D X ++==⋅+-⋅=,2211110()n k k D X n n n n n =⎛⎫=⋅=→→∞ ⎪⎝⎭∑。
满足马尔可夫条件。
(3)()32221122110,22k k EX D X k k k k k ==⋅+-⋅=,23222221111111(1)1()22n nnk k k k n n D X kkn n n nn===+⎛⎫=≥=⋅→→∞ ⎪⎝⎭∑∑∑。
概率论第五章习题解答(科学出版社)1、据以往的经验,某种电器元件的寿命服从均值为100h 的指数分布,现随机地取16只,设它们的寿命是相互独立的,求这16只元件的寿命的总和1920h 的概率。
解 设这16只元件的寿命为i X ,1,2,,16i =L ,则161ii X X==∑,因为()100i E X μθ===,22()10000i D X σθ===于是随机变量161616001600400iiXn XX Z μ-⨯--===∑∑近似的服从(0,1)N160019201600{1920}{}400400X P X P -->=>1600{0.8}400X P -=>16001{0.8}400X P -=-<1(0.8)=-Φ=10.78810.2119=-=.2\(1)一保险公司有10000个汽车保险投保人,每个投保人索赔金额的数学期望为280美元,标准差为800美元,求索赔总金额不超过2700000美元的概率;(2)一公司有50张签约保险单,每张保险单的索赔金额为i X ,1,2,,50i =L (以千美元计)服从韦布尔分布,均值()5i E X =,方差()6i D X =求50张保险单索赔的合计总金额大于300的概率。
解 (1)设每个投保人索赔金额为i X ,1,2,,10000i =L ,则索赔总金额为100001ii X X==∑又 ()280i E X =,2()800i D X =,所以, 索赔总金额不超过2700000美元的概率{2700000}1`{270000}P X P X >=-≤10000128010000270000028000001{}80010080000ii XP =-⨯-=-≤⨯∑1000012800000101{}800008ii XP =-=-≤-∑ 10000128000001{1.25}80000ii XP =-=-≤-∑近似的服从(0,1)N即 {2700000}1( 1.25)P X >=-Φ-(1.25)0.8944=Φ= (2){300}1{300}P X P X >=-≤505051iXP -⨯=-≤∑505051iXP -⨯=-≤∑505051 2.89}iXP -⨯=-≤∑1(2.89)=-Φ10.99810.0019=-=3、计算器在进行加法时,将每个加数舍入最靠近它的整数,设所有舍入误差相互独立,且在(-,)上服从均匀分布,(1)将1500个数相加,问误差总和的绝对值超过15的概率是多少?(2)最多可有几个数相加,使得误差总和的绝对值小于10的概率不小于? 解 设每个加数的舍入误差为i X ,1,2,,1500i =L ,由题设知i X 相互独立同分布,且在(-,)上服从均匀分布,从而0.50.5()02i E X -+==,2(0.50.5)1()1212i D X +== (1)、记15001i i X X ==∑,=近似的服从(0,1)N ,从而 {||15}1{||15}P X P X >=-≤1{1515}P X =--≤≤1P =-≤≤1[(=-Φ-Φ2(1=-Φ2(1(1.34))=-Φ2(10.9099)0.1802=-=。
当零假设H o 成立时,变量:汕 X32.0. 6~N(0, 1)1.10.89 1.9632.0,所以可以认为这批机制砖的平均抗断强度 显着为32.0kg/cm 2。
解:这是检验正态总体数学期望是否大于10提出假设:H 。
:10, H 1 : 10 即:H 0 :10,H 1 :10由题设,样本容量n5,20.12,0.120.1,检验解:这是检验正态总体数学期望提出假设:H 。
:32.0, 由题设,样本容量n 6,是否为H 1 : 32.01.21,1.21 1.1,所以用 U因检验水平 0.05,由 P{| U|0.05,查表得1.96得到拒绝域: |u |1.96计算得:1(32.6 30.0 31.6632.0 31.8 31.6) 31.600-壮叫0.89它没有落入拒绝域,于是不能拒绝H 。
,而接受H 0,即可以认为X 10.1万 km ,所以用U 检验当零假设H o 成立时, 变量: X10一5~N(0,1)0.1因检验水平 0.05,由P{U} 0.05,查表得'1.64得到拒绝域: 1.64计算得:ux 0 斤 10.1n0.110” 52.242.24 1.64它落入拒绝域, 于是拒绝零假设 H 0,而接受备择假设H 1,即可认为 10所以可以认为这批新摩托车的平均寿命 有显者提高。
解:这是检验正态总体数学期望是否小于240提出假设:H 。
:即:H 。
:由题设,样本容量n240, H 1 : 240 240,H 1 : 2402625,、625 25, x 220,所6 以用U 检验当零假设H o 成立时, 变量:因检验水平 0.05, 由P{U得到拒绝域: u1.64计算得:u Xn220U 02406 25”nX 2406 ~ N(0,1)250.05,查表得'1.641.959它落入拒绝域,于是拒绝H o,而接受H i,即可以认为240所以可以认为今年果园每株梨树的平均产量显着减少。
数理统计习题答案习题5.1解答1. 设总体服从()λP 分布,试写出样本n X X X ,,,21 的联合分布律.解:()的分布律为:即X P X ,~λ ()!k e k X P k λλ-==, ,,,2,1,0n k =n X X X ,,,21 的联合分布律为:()n n x X x X x X P ===,,,2211 = ()()()n n x X P x X P x X P === 2211=nx x x x e x e x e nλλλλλλ---⋅2121=λλn n xx x e x x x n-+++!!!2121, n i n x i ,,2,1,,,2,1,0 ==2. 设总体X 服从()1,0N 分布,试写出样本n X X X ,,,21 的联合分布密度. 解:()1,0~N X ,即X 分布密度为:()2221x e x p -=π,+∞<<-∞xn X X X ,,,21 的联合分布密度为:()∏==ni inx p x x x p 121*)(,...,=22222221212121n x x x eee--⋅-πππ=()}21exp{2122∑=--n i i x n π n i x i ,,2,1, =+∞<<∞-. 3. 设总体X 服从()2,σμN 分布,试写出样本n X X X ,,,21 的联合分布密度. 解:()2,~σμN X ,即X 分布密度为:()x p =()}2exp{2122σμσπ--x ,∞<<∞-xn X X X ,,,21 的联合分布密度为:()()∏==ni i n x p x xx p 121*,...,=()})(21exp{211222∑--⋅⋅=-ni i n n x μσσπ, n i x i ,,2,1, =+∞<<∞-.4. 根据样本观测值的频率分布直方图可以对总体作什么估计与推断? 解:频率分布直方图反映了样本观测值落在各个区间长度相同的区间的频率大小,可以估计X 取值的位置与集中程度,由于每个小区间的面积就是频率,所以可以估计或推断X 的分布密度. 5. 略. 6. 略.习题5.2解答1. 观测5头基础母羊的体重(单位:kg)分别为53.2,51.3,54.5,47.8,50.9,试计算这个样本观测值的数字特征:(1)样本总和,(2)样本均值,(3)离均差平方和,(4)样本方差,(5)样本标准差,(6)样本修正方差,(7)样本修正标准差,(8)样本变异系数,(9)众数,(10)中位数,(11)极差,(12)75%分位数.解:设9.50,8.47,5.54,3.51,2.5354321=====x x x x x()7.257151=∑=i ix,()54.51251==∑=i ixx(3) ss =()2512512x n xx xi ii i-=-∑∑===13307.84-5×51.542=25.982(4)2s =()∑=-51251i i x x =51ss =5.1964, (5)s =2.28; (6)s s * =ss n 11-=6.4955 (7)*s =2.5486; (8)cv =100⨯*xs =4.945;(9)每个数都是一个,故没有众数. (10)中位数为3x =51.3; (11)极差为54.5-47.8=6.7;(12)0.75分位数为53.2.2. 观测100支金冠苹果枝条的生长量(单位:cm)得到频数表如下:组下限 19.5 24.5 29.5 34.5 39.5 44.5 49.5 54.5 59.5 组上限 24.5 29.5 34.5 39.5 44.5 49.5 54.5 59.5 64.5 组中值 22 27 32 37 42 47 52 57 62频数 8 11 13 18 18 15 10 4 3试计算这个样本观测值的数字特征:(1)样本总和,(2)样本均值,(3)离均差平方和,(4)样本方差,(5)样本标准差,(6)样本修正方差,(7)样本修正标准差,(8)样本变异系数,(9)众数,(10)中位数,(11)极差,(12)75%分位数.解:设组中值依次为921,,,x x x ,频数依次为921,,,n n n ,=+++=921n n n n 100,()=∑=911i ii x n 3950;()=+=∑=919112i ii xn n n x 39.5;()()=-=-=∑∑==29129123x n xn x x n ss i ii i i i 25.39100166300⨯-=10275;()==ss s 100142102.75; ()=s 510.137;()=-=*ss n s 1162103.788 ()=*s 710.188;()=⨯=*1008xs cv 25.79;()42379或众数是(),50210=n ;中位数为5.3924237=+;()11极差为:62-22=40;()4775.0,83,6812621521分位数为∴=+++=+++n n n n n n .3.略.4. 设n x x x ,,,21 是一组实数,a 和b 是任意非零实数,bax y i i -=(n i ,,1 =),x 、y 分别为i x 、i y 的均值,2xs =∑-iix xn2)(1,2ys =1n()y y i i-∑2,试证明:① b a x y -=;② 222b s s x y =. 解①:∑∑==-==ni i ni i b a x ny ny 1111= ()∑=-ni i a x bn11= ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-∑=n i i na x nb 11=b a x -; ②2y s =1n∑-ii y y 2)(=∑=⎪⎪⎭⎫⎝⎛---ni i b a x b a x n121=∑=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-ni i b x x n121=221x s b .1.求分位数(1)()8205.0x ,(2)()12295.0x 。
第二章 随机变量 2.12.2解:根据1)(0==∑∞=k k X P ,得10=∑∞=-k kae,即1111=---e ae 。
故 1-=e a2.3解:用X 表示甲在两次投篮中所投中的次数,X~B(2,0.7) 用Y 表示乙在两次投篮中所投中的次数, Y~B(2,0.4) (1) 两人投中的次数相同P{X=Y}= P{X=0,Y=0}+ P{X=1,Y=1} +P{X=2,Y=2}=11220202111120202222220.70.30.40.60.70.30.40.60.70.30.40.60.3124C C C C C C ⨯+⨯+⨯=(2)甲比乙投中的次数多P{X >Y}= P{X=1,Y=0}+ P{X=2,Y=0} +P{X=2,Y=1}=12211102200220112222220.70.30.40.60.70.30.40.60.70.30.40.60.5628C C C C C C ⨯+⨯+⨯=2.4解:(1)P{1≤X ≤3}= P{X=1}+ P{X=2}+ P{X=3}=12321515155++= (2) P{0.5<X<2.5}=P{X=1}+ P{X=2}=12115155+= 2.5解:(1)P{X=2,4,6,…}=246211112222k +++ =11[1()]1441314k k lim →∞-=-(2)P{X ≥3}=1―P{X <3}=1―P{X=1}- P{X=2}=1111244--= 2.6解:(1)设X 表示4次独立试验中A 发生的次数,则X~B(4,0.4)34314044(3)(3)(4)0.40.60.40.60.1792P X P X P X C C ≥==+==+=X 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12P 1/36 1/18 1/12 1/9 5/36 1/6 5/36 1/9 1/12 1/18 1/36(2)设Y 表示5次独立试验中A 发生的次数,则Y~B(5,0.4)345324150555(3)(3)(4)(5)0.40.60.40.60.40.60.31744P X P X P X P X C C C ≥==+=+==++=2.7 (1)X ~P(λ)=P(0.5×3)= P(1.5)0 1.51.5{0}0!P X e -=== 1.5e - (2)X ~P(λ)=P(0.5×4)= P(2)0122222{2}1{0}{1}1130!1!P X P X P X e e e ---≥=-=-==--=-2.8解:设应配备m 名设备维修人员。
第五章 习题参考解答1、解:22 0() 0 i xi i e x f x -⎧>⎪=⎨⎪⎩ (i =1,2,3,4)其它(1)==)()()()(),,,(43214321x f x f x f x f x x x x f 42412,0,1,2,3,40,ii i x e x i -⎧∑⎪=>=⎨⎪⎩其它(2){}2.17.01212.17.0,1212121<<⎭⎬⎫⎩⎨⎧<<=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<<<<XP X P XX P=1211.211.222111122120.70.722()()22x x f x d x f x d x ed x ed x --=⎰⎰⎰⎰121.42.4()()e eee----=--(3).161)()(,21)()(,41)(,21,21)(2========nX D X D X E X E X D X E θθ(4)1212111()()()224E X X E X E X =⋅=⨯=22121221111(0.5)()(0.5)().2248E X X E X E X D X ⎡⎤-=⋅-==⋅=⎣⎦ (5)=)(21X X D []221221)(])[(X X E X X E -22221)41()(-=XX E=22221)41()()(-X E X E16316141)41()4141(22=-=-+= (22()()[()]i i i E X D X E X =+ )2、解(未修改):(1){}{}[]33312318575m ax ()8585()(1)0.595510iiP X X X P X <-⎡⎤<==Φ=Φ=⎢⎥⎣⎦=∏{}[]1313132(6080)(7590){6080}{7590}{6080}{7590}80756075()()(1.5)(0)((0.5)( 1.5))((1.5)(0))10100.69150.339210.43320.62470.43320.7873.P X X P X P X P X P X <<<<=<<+<<-<<⋅<<--=Φ-Φ+Φ-Φ-Φ-Φ-Φ-Φ=+-+-⨯= () (3)100)()(,75)()(====X D X D X E X E i i22()()[()]5725i i i E X D X E X =+=,108764.15725)()()()(113232221232221⨯===XE XE X E XXX E632321232221321755725)]([)()()4(-=-=X X X E XXX E X X X D1400)(14)()(9)(4)32(321321==++=--X D X D X D X D X XX D{}{}.4443.0)]14.0(1[)2107574(74148)5(21=Φ-=-Φ=≤=≤+X P XX P3、解(未修改):(1){}{}{}{}3213,2,1321321=⋅=⋅=====XP XP X P XXX P{}{}{}.10!15!0!0!151,00,112000398.0125!35!251510555521212115653525---------=⋅+⋅===+====+≈=⋅⋅=e eeeeXX P X X P X X P ee e e ) (!4、(1)设总体21236(52,(6.3,,,X N X X X ⋅⋅⋅ )),是来自X 的容量为36的 样本,求{}50.853.8P X <<。
第五章 假设检验与一元线性回归分析 习题详解5.01解:这是检验正态总体数学期望μ是否为32.0提出假设:0.32:,0.32:10≠=μμH H由题设,样本容量6n =, 21.12=σ,1.121.10==σ,所以用U 检验当零假设H 0成立时,变量:)1,0(~61.10.320N X n X U -=-=σμ 因检验水平05.0=α,由05.0}|{|=≥λU P ,查表得96.1=λ 得到拒绝域: 96.1||≥u计算得: 6.31)6.318.310.326.310.306.32(61=+++++⨯=x89.061.10.326.3100-=-=-=n x u σμ因 0.89 1.96u =<它没有落入拒绝域,于是不能拒绝H 0,而接受H 0,即可以认为0.32=μ,所以可以认为这批机制砖的平均抗断强度μ显著为32.0kg/cm 2。
5.02解:这是检验正态总体数学期望μ是否大于10提出假设:10:,10:10>≤μμH H 即:10:,10:10>=μμH H由题设,样本容量5n =,221.0=σ,1.01.020==σ,km x 万1.10=,所以用U 检验当零假设H 0成立时,变量:)1,0(~51.010N X n X U -=-=σμ 因检验水平05.0=α,由05.0}{='≥λU P ,查表得64.1'=λ 得到拒绝域: 64.1≥u 计算得: 24.251.0101.100=-=-=n x u σμ 因 2.24 1.64u =>它落入拒绝域,于是拒绝零假设 H 0,而接受备择假设H 1,即可认为10>μ所以可以认为这批新摩托车的平均寿命μ有显者提高。
5.03解:这是检验正态总体数学期望μ是否小于240提出假设:240:,240:10<≥μμH H 即:240:,240:10<=μμH H由题设,样本容量6n =,6252=σ,256250==σ,220=x ,所以用U 检验当零假设H 0成立时,变量:)1,0(~625240N X n X U -=-=σμ 因检验水平05.0=α,由05.0}{='-≤λU P ,查表得64.1'=λ 得到拒绝域: 64.1-≤u 计算得:959.16252402200-=-=-=n x u σμ 因 1.959 1.64u =-<-它落入拒绝域,于是拒绝H 0,而接受H 1,即可以认为240<μ 所以可以认为今年果园每株梨树的平均产量μ显著减少。
概率论第五章习题解答〔科学出版社〕1、据以往的经验,某种电器元件的寿命服从均值为100h 的指数分布,现随机地取16只,设它们的寿命是相互独立的,求这16只元件的寿命的总和1920h 的概率。
解 设这16只元件的寿命为i X ,1,2,,16i =,则161i i X X ==∑,因为()100i E X μθ===,22()10000i D X σθ===于是随机变量161616001600400iiXn XX Z μ-⨯--===∑∑近似的服从(0,1)N16001{0.8}400X P -=-<1(0.8)=-Φ=10.78810.2119=-=.2\〔1〕一保险公司有10000个汽车保险投保人,每个投保人索赔金额的数学期望为280美元,标准差为800美元,求索赔总金额不超过2700000美元的概率; 〔2〕一公司有50张签约保险单,每张保险单的索赔金额为i X ,1,2,,50i =〔以千美元计〕服从韦布尔分布,均值()5i E X =,方差()6i D X =求50张保险单索赔的合计总金额大于300的概率。
解 〔1〕设每个投保人索赔金额为i X ,1,2,,10000i =,则索赔总金额为100001ii X X==∑又 ()280i E X =,2()800i D X =,所以, 索赔总金额不超过2700000美元的概率10000128000001{1.25}80000ii XP =-=-≤-∑近似的服从(0,1)N即 {2700000}1( 1.25)P X >=-Φ-(1.25)0.8944=Φ= 〔2〕{300}1{300}P X P X >=-≤3、计算器在进行加法时,将每个加数舍入最靠近它的整数,设全部舍入误差相互独立,且在〔-0.5,0.5〕上服从均匀分布,〔1〕将1500个数相加,问误差总和的绝对值超过15的概率是多少?〔2〕最多可有几个数相加,使得误差总和的绝对值小于10的概率不小于0.90? 解 设每个加数的舍入误差为i X ,1,2,,1500i =,由题设知i X 相互独立同分布,且在〔-0.5,0.5〕上服从均匀分布,从而0.50.5()02i E X -+==,2(0.50.5)1()1212i D X +== (1)、记15001i i X X ==∑,=(0,1)N ,从而 {||15}1{||15}P X P X >=-≤1{1515}P X =--≤≤2(1=-Φ2(1(1.34))=-Φ2(10.9099)0.1802=-=。
概率论第五章习题解答(科学出版社)1、据以往的经验,某种电器元件的寿命服从均值为100h 的指数分布,现随机地取16只,设它们的寿命是相互独立的,求这16只元件的寿命的总和1920h 的概率。
解 设这16只元件的寿命为i X ,1,2,,16i =,则161i i X X ==∑,因为()100i E X μθ===,22()10000i D X σθ===于是随机变量161616001600400iiXn XX Z μ-⨯--===∑∑近似的服从(0,1)N160019201600{1920}{}400400X P X P -->=>1600{0.8}400X P -=>16001{0.8}400X P -=-<1(0.8)=-Φ=10.78810.2119=-=.2\(1)一保险公司有10000个汽车保险投保人,每个投保人索赔金额的数学期望为280美元,标准差为800美元,求索赔总金额不超过2700000美元的概率; (2)一公司有50张签约保险单,每张保险单的索赔金额为i X ,1,2,,50i =(以千美元计)服从韦布尔分布,均值()5i E X =,方差()6i D X =求50张保险单索赔的合计总金额大于300的概率。
解 (1)设每个投保人索赔金额为i X ,1,2,,10000i =,则索赔总金额为100001ii X X==∑又 ()280i E X =,2()800i D X =,所以, 索赔总金额不超过2700000美元的概率{2700000}1`{270000}P X P X >=-≤10000128010000270000028000001{}80010080000ii XP =-⨯-=-≤⨯∑1000012800000101{}800008ii XP =-=-≤-∑ 10000128000001{1.25}80000ii XP =-=-≤-∑近似的服从(0,1)N即 {2700000}1( 1.25)P X >=-Φ-(1.25)0.8944=Φ= (2){300}1{300}P X P X >=-≤505051iXP -⨯=-≤∑505051iXP -⨯=-≤∑505051 2.89}iXP -⨯=-≤∑1(2.89)=-Φ10.99810.0019=-=3、计算器在进行加法时,将每个加数舍入最靠近它的整数,设所有舍入误差相互独立,且在(-0.5,0.5)上服从均匀分布,(1)将1500个数相加,问误差总和的绝对值超过15的概率是多少?(2)最多可有几个数相加,使得误差总和的绝对值小于10的概率不小于0.90? 解 设每个加数的舍入误差为i X ,1,2,,1500i =,由题设知i X 相互独立同分布,且在(-0.5,0.5)上服从均匀分布,从而0.50.5()02i E X -+==,2(0.50.5)1()1212i D X +==(1)、记15001i i X X ==∑,=(0,1)N ,从而 {||15}1{|P X P X >=-≤1{151P X =--≤≤1P =-≤≤1[(=-Φ-Φ2(1=-Φ2(1(1.34))=-Φ2(10.9099)0.1802=-=。
(2)、记1nii X X==∑,要使 {||10}0.90P X <≥,由独立同分布的中心极限定理,近似地有{||10}{1010}P X P X <=-<<P =<<210.90=Φ-≥ 即0.95Φ≥,查表得(1.64)0.95Φ= 令1.64=,解得 443n =。
即最多可有443个数相加,可使得误差总和的绝对值小于10的概率不小于0.90。
4、设各零件的重量都是随机变量,它们相互独立,且服从相同的分布,其数学期望为0.5kg ,圴方为0.1kg ,问5000只零件的总重量超过2510kg 的概率是多少? 解 设每只零件的重量为i X ,1,2,,5000i =,由独立同分布的中心极限定理知50000.55000iX-⨯∑(0,1)N则 {2510}1{2510}P X P X >=-≤50000.550001iXP -⨯=-≤∑50000.550001iXP -⨯=-≤∑ 101()1(1.414)7.07=-Φ=-Φ=1-0.9207=0.0793。
5、有一批建筑房屋用的木柱,其中80%的长度不小于3m ,现从这批木柱中随机地取100根,求其中至少有30要短于3m 的概率。
解 把从这批木柱中随机地取一根看作一次试验,并假定各次试验相互独立,在100次试验中长度不小于3m 的根数记作X ,则X 是随机变量X ,且(100,0.8)X b ,其分布律为100100{}0.80.2kk k P X k C -==⨯,0,1,2,,100k =所求的概率为 {70}P X <由德莫弗――拉普拉斯定理可求它的近似值{70}P X P <=<P =<805{}42X P -=<- 51()10.99380.00622≈-Φ=-=。
6、一工人修理一台机器要两个阶段,每一阶段需要时间(小时)服从均值为0.2的指数分布,第二阶段所需要的时间服从均值为0.3的指数分布,且与第一阶段独立。
现有20台机器需要修理,求他在8小时内完成任务的概率。
解 设修理第i (1,2,,20i =)台机器,第一阶段耗时i X ,第二阶段为i Y ,则共耗时为i i i Z X Y =+已知因为指数分布的数学期望为θ,方差2θ,即()0.2i E X =,()0.3i E Y =,2()0.2i D X =,2()0.3i D Y =,又第一阶段和第二阶段是相互独立的,故()()()()0.20.30.5i i i E Z E X Y E X E Y =+=+=+=22()()()()0.20.30.13i i i i i D Z D X Y D X D Y =+=+=+=20台机器需要修理的时间由独立同分布的中心极限定理,20台机器需要维修的时间可认为近似地服从正态分布,即202020()200.5(10,2.6)ii iZE Z ZN --⨯=∑∑∑而所求概率 201{0.8}i i p P Z ==≤∑0≈Φ2()( 1.24)1.6125-=Φ=Φ=Φ-1(1.24)10.89250.1075=-Φ=-=即不大可能在8小时内完成任务。
(因为完成任务的可能性不到20%)7、一家食品店有三种蛋糕出售,由于出售哪一种蛋糕是随机的,因而售出一只蛋糕的价格是一个随机变量,它取1元、1.2元、1.5元各个值的概率分别为0.3,0.2,0.5。
若售出300只蛋糕,(1)求收入至少400元的概率。
(2)求售出价格为1.2元的蛋糕多于60只的概率。
解 设第i 格为为i X (1,2,,300i =),其分布律由此得()10.31.20.21.5i E X =⨯+⨯+⨯=(即平均收入) 2()10.3 1.440.2 2.250.5 1.713i E X =⨯+⨯+⨯= 222()()(()) 1.713(1.29)0.0489i i i D X E X E X =-=-=以X 表示总收入,即3001ii X X==∑,由独立同分布中心极限定理,得300300300 1.29387(387,14.67)iiXXN -⨯-=∑∑则收入超过400元的概率为 30030011{400}1{400}ii i i P XP X ==≥=-<∑∑3003871iXP -=-<∑1=-Φ131()1(3.39)3.83=-Φ=-Φ 10.99970.0003=-=。
(2)以Y 记300只蛋糕中售价为1.2元的蛋糕数,于是(300,0.2)Y b ,()3000.260E Y =⨯=(出售这种蛋糕的平均只数),()3000.20.8 4.8D Y =⨯⨯= (二项分布的方差)售出价格为1.2元的蛋糕多于60只的概率为{60}1{P Y P Y >=-≤1P =-≤= 1(0)10.50.5=-Φ=-=(即有50%的可能售出60只价格为1.2元的蛋糕。
)8、(1)一复杂的系统由100个相互独立起作用的部件组成,在整个运行过程期间每个部件损坏的概率为0.10,为了使整个系统起作用,至少必须有85个部件正常工作,求整个系统起作用的概率。
(2)一个复杂系统由n 个相互独立起作用的部件组成,每个部件的可靠性(即部件正常工作的概率)为0.9,且必须至少有80%的部件正常工作才能使整个系统工作,问n 至少为多大时才能使系统的可靠性不低于0.95。
解 (1)设正常工作的部件数为10i X ⎧=⎨⎩,第i 个部件在整个运行期间工作,第i 个部件在整个运行期间损坏(0,1,2,,100i =),由题设知i X (0,1,2,,100i =)相互独立,且{1}0.9i P X ==,{0}0.1i P X ==,设1001i i X X ==∑,则(100,0.9)Xb 。
似地服从正态分布(0,1)N ,从而 {85}1{85}P X P X ≥=-<1P =-<551()()(1.67)0.952533=-Φ-=Φ=Φ=(2)设观察每个部件是否损坏为一次试验,记损坏的部件数为X ,则X 是一个随机变量,且(,0.1)Xb n ,由于当有20%的部件不工作时系统就不能工作,因此若设0.2N n=(取整数),则当正常工作的部件数N ≤时,系统就不能正常工作。
根据德莫弗――拉普拉斯定理{}P X N P ≤=<P =<10.950.05=Φ=-=查表得 (1.65)0.95Φ=(由标准正态分布的对称性。
), 由于0.2N n =(取整数),故可以认为0.10.1N n n -=, 令1.65==,有4.95=,24.5n =即 当n 至少为25时,才能使系统的可靠性不低于0.959、已知在某十字路口,一周事故发生数的数学期望为2.2,标准差为1.4(1)以X 表示一年(以52周计)此十字路口事故发生数的算术平均,试用中心极限定理求X 的近似分布,并求{2}P X <。
(2)求一年事故数小球100的概率。
解 (1)设该十字路口第i 周发生事故次数为i X ,则i X (0,1,2,,52i =)是相互独立的随机变量,已知 () 2.2E X μ==,标准差 1.4σ==,则方差 221.4 1.96σ==,于是i X 服从正态分布2(2.2,1.4)N ,由中心极限定理, 221.4(,)(2.2,)52XN N nσμ=。
(见教材P122之(2.3)式)。