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概率统计第3章答案

时间:2025-08-02 13:36:56 浏览次数:

 第三章

 作业一

 1. 将一硬币抛掷三次,以 X 表示在三次中出现正面的次数,以 Y 表示三次中出现正面次数与出现反面次数之差的绝对值.试写出 X 和 Y 的联合分布律. 【解】

 X 和 Y 的联合分布律如表:

 0 1 2 3 1 0 131 1 1 3C2 2 2 8  

 231 1 1C 3/82 2 2  

 0 3 18 0 0 1 1 1 12 2 2 8  

  2. 盒子里装有 3 只黑球,2 只红球,2 只白球,在其中任取 4 只球,以 X 表示取到黑球的只数,以 Y 表示取到白球的只数,求 X , Y 的联合分布律。

 X Y 0 1 2 3 0 0 0 353 352 1 0 356 3512 352 2 351 356 353 0 解:( X , Y )的可能取值为( i , j ), i =0,1,2,3,

 j =0,12, i + j ≥2,联合分布律为 P

 { X= 0, Y= 2 }=351472222CC C P

 { X= 1, Y= 1 }=35647221213CC C C P

 { X= 1, Y= 2 }=35647122213CC C C P

 { X= 2, Y= 0 }=353472223CC C P

 { X= 2, Y= 1 }=351247121223CC C C P

 { X= 2, Y= 2 }=353472223CC C X Y

 P

 { X= 3, Y= 0 }=352471233CC C P

 { X= 3, Y= 1 }=352471233CC C P

 { X= 3, Y= 2 }=0

 3. 设随机变量( X , Y )的分布密度 f ( x , y )=   . , 0, 0 , 0 ,) 4 3 (其他y x Ay xe 求:(1)

 常数 A ; (2)

 随机变量( X , Y )的分布函数; (3)

 P {0≤ X <1,0≤ Y <2}. 】

 【解】(1)

 由-(3 4 )0 0( , )d d e d d 112x yAf x y x y A x y          得

 A

 (2)

 由定义,有

 ( , ) ( , )d dy xF x y f u v u v   

 (3 4 ) 3 40 012e d d (1 e )(1 e ) 0, 0,0,0,y yu v x yu v y x            其他 (3) {0 1,0 2} P X Y    

  1 2(3 4 ) 3 80 0{0 1,0 2}12e d d (1 e )(1 e ) 0.9499.x yP X Yx y            

 4. 设 X 和 Y 是两个相互独立的随机变量, X 在(0,0.2)上服从均匀分布, Y 的密度函数为 f Y ( y )= . , 0, 0 , 55其他yye 求:(1)

 X 与 Y 的联合分布密度;(2)

 P { Y ≤ X }.

 题 6 图 】

 【解】(1)

 因 X 在(0,0.2)上服从均匀分布,所以 X 的密度函数为

 1, 0 0.2,( ) 0.20, .Xxf x  其他 而 55e , 0,( )0, .yYyf y  其他 所以

 ( , ) , ( ) ( )X Yf x y X Y f x f y 独立

 5 515e 25e , 0 0.2 0,0.20,0,y yx y        且其他. (2) 5( ) ( , )d d 25e d dyy x DP Y X f x y x y x y  如图

  0.2 0.2-5 50 0 0-1d 25e d ( 5e 5)d=e 0.3679.xy xx y x     

 第三章

 作业二

 1. 袋中有五个号码 1,2,3,4,5,从中任取三个,记这三个号码中最小的号码为 X ,最大的号码为 Y . (1)

 求 X 与 Y 的联合概率分布; (2)

 X 与 Y 是否相互独立? 】

 【解】(1)

 X 与 Y 的联合分布律如下表

  3 4 5 { }iP X x 

 1 351 1C 10

 352 2C 10

 353 3C 10

 610 2 0 351 1C 10

 352 2C 10

 310 3 0 0 251 1C 10

 110 { }iP Y y 

 110 310 610

  (2) 因6 1 6 1{ 1} { 3} { 1, 3},10 10 100 10P X P Y P X Y         

 故 X 与 Y 不独立

  2. 设二维随机变量( X , Y )的概率密度为 f ( x , y )=  . , 0, 1 ,2 2其他y x y cx (1)

 试确定常数 c ; (2)

 求边缘概率密度.

  】

 【解】(1)

 ( , )d d ( , )d dDf x y x y f x y x y    如图

 21 12-14= d d 1.21xx cx y y c    得214c  . Y X

 (2) ( ) ( , )dXf x f x y y 

 212 4 221 21(1 ), 1 1, d8 40, 0, .xx x x x y y         其他 ( ) ( , )dYf y f x y x 

 52221 7d , 0 1,4 20, 0,

  .yyx y x y y        其他

 3. 设 X 和 Y 是两个相互独立的随机变量, X 在(0,1)上服从均匀分布, Y 的概率密度为 f Y ( y )=. , 0, 0 ,212 /其他yye (1)求 X 和 Y 的联合概率密度; (2)

 设含有 a 的二次方程为 a2 +2 Xa + Y =0,试求a 有实根的概率. 】

 【解】(1)

 因1, 0 1,( )0,Xxf x   其他;

 21e , 1,( )20,yYyf y   其他. 故/21e 0 1, 0,( , ) , ( ) ( ) 20, .yX Yx yf x y X Y f x f y   独立其他

 题 14 图 (2) 方程22 0 a Xa Y    有实根的条件是 2(2 ) 4 0 X Y    

 故

  X2 ≥ Y , 从而方程有实根的概率为:

 22{ } ( , )d dx yP X Y f x y x y 

  21/20 01d e d21 2 [ (1) (0)]0.1445.xyx y    

 4. 设随机变量( X , Y )的概率密度为 f ( x , y )=   . , 0, 1 0 , , 1其他x x y 求条件概率密度 f Y | X ( y | x ), f X | Y ( x | y ).

 题 11 图

 【解】

 ( ) ( , )dXf x f x y y 

 1d 2 , 0 1,0, .xxy x x    其他 111d 1 , 1 0,( ) ( , )d 1d 1 , 0 1,0, .yYyx y yf y f x y x x y y           其他 所以

  |1, | | 1, ( , )( | ) 2( )0, .Y XXy x f x yf y x xf x   其他

 |1,

  1,1( , ) 1( | ) , 1,( ) 10, .X YYy xyf x yf x y y xf y y     其他

 第三章

 作业三

 1. 设随机变量( X , Y )的分布律为

  0

 1

 2

 3

  4

 5

 0 1 2 3 0

 0.01

  0.03

 0.05

 0.07

  0.09 0.01

 0.02

 0.04

 0.05

 0.06

 0.08 0.01

 0.03

 0.05

  0.05

  0.05

  0.06 0.01

 0.02

 0.04

 0.06

  0.06

  0.05 (1)

 求 P { X =2| Y =2}, P { Y =3| X =0}; (2)

 求 V =max( X , Y )的分布律; (3)

 求 U =min( X , Y )的分布律; (4)

 求 W = X + Y 的分布律. 】

 【解】(1){ 2, 2}{ 2| 2}{ 2}P X YP X YP Y   

 50{ 2, 2} 0.05 1,0.25 2{ , 2}iP X YP X i Y     { 3, 0}{ 3| 0}{ 0}P Y XP Y XP X   

 30{ 0, 3} 0.01 1;0.03 3{ 0, }jP X YP X Y j     (2)

 { } {max( , ) } { , } { , } P V i P X Y i P X i Y i P X i Y i        

  10 0{ , } { , },i ik kP X i Y k P X k Y i       

  0,1,2,3,4,5 i 

 所以 V 的分布律为 V =max( X , Y ) 0 1 2 3 4 5 P 0 0.04 0.16 0.28 0.24 0.28

 (3) { } {min( , ) } P U i P X Y i   

 3 51{ , } { , }{ , } { , }k i k iP X i Y i P X i Y iP X i Y k P X k Y i             

  0,1,2,3, i 

 于是 U =min( X , Y ) 0 1 2 3 X Y

 P 0.28 0.30 0.25 0.17 (4)类似上述过程,有 W = X + Y

 0 1 2 3 4 5 6 7 8 P

 0 0.02 0.06 0.13 0.19 0.24 0.19 0.12 0.05

 2. 设 X , Y 是相互独立的随机变量,它们都服从参数为 n , p 的二项分布.证明 Z = X + Y 服从参数为 2 n , p 的二项分布. 【证明】方法一:

 X + Y 可能取值为 0,1,2,…,2 n . 0{ } { , }kiP X Y k P X i Y k i     

 00202( ) { }2kiki n i k i n k iikk n kik n kP X i P Y k in np q p qi k in np qi k inp qk                         方法二:设 μ 1 , μ 2 ,…, μ n ; μ 1 ′, μ 2 ′,…, μ n ′均服从两点分布(参数为 p ),则 X = μ 1 + μ 2 +…+ μ n , Y = μ 1 ′+ μ 2 ′+…+ μ n ′, X + Y = μ 1 + μ 2 +…+ μ n + μ 1 ′+ μ 2 ′+…+ μ n ′, 所以, X + Y 服从参数为(2 n , p )的二项分布.

 3. 雷达的圆形屏幕半径为 R ,设目标出现点( X , Y )在屏幕上服从均匀分布. (1)

 求 P { Y >0| Y > X }; (2)

 设 M =max{ X , Y },求 P { M >0}.

 题 20 图 【解】因( X , Y )的联合概率密度为 2 2 221, ,( , ) π0, .x y Rf x y R  其他 (1){ 0, }{ 0| }{ }P Y Y XP Y Y XP Y X   

  0( , )d( , )dyy xy xf x yf x y

 π2π/4 05 π42π/4 01d dπ1d dπRRr rRr rR  

 3/8 3;1/2 4 

 (2) { 0} {max( , ) 0} 1 {max( , ) 0} P M P X Y P X Y      

 001 31 { 0, 0} 1 ( , )d 1 .4 4xyP X Y f x y         

 4. 设某种型号的电子管的寿命(以小时计)近似地服从 N (160,202 )分布.随机地选取4

  只,求其中没有一只寿命小于 180 的概率. 【解】设这四只寿命为 X i ( i =1,2,3,4),则 X i ~ N (160,202 ), 从而 1 2 3 4 1 2{min( , , , ) 180} { 180} { 180}iP X X X X X P X P X    之间独立

 3 4{ 180} { 180} P X P X  

  1 2 3 4[1 { 180}] [1 { 180}] [1 { 180}] [1 { 180}] P X P X P X P X         

  4414 4180 160[1 { 180}] 120[1 (1)] (0.158) 0.00063.P X                 

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