资源描述
(完整版)概率论与数理统计吴赣昌主编课后习题答案
习题1试说明随机试验应具有的三个特点.
习题2将一枚均匀的硬币抛两次,事件A,B,C分别表示“第一次出现正面”,“两次出现同一面",“至少有一次出现正面",试写出样本空间及事件A,B,C中的样本点.
1。2 随机事件的概率
1。3 古典概型与几何概型
1。4 条件概率
1.5 事件的独立性
复习总结与总习题解答
习题3。 证明下列等式:
习题5.
习题6。
习题7
习题8
习题9
习题10
习题11
习题12
习题13
习题14
习题15
习题16
习题17
习题18
习题19
习题20
习题21
习题22
习题23
习题24
习题25
习题26
第二章 随机变量及其分布
2.1 随机变量
习题1随机变量的特征是什么?
解答:①随机变量是定义在样本空间上的一个实值函数。
②随机变量的取值是随机的,事先或试验前不知道取哪个值.
③随机变量取特定值的概率大小是确定的。
习题2试述随机变量的分类。
解答:①若随机变量X的所有可能取值能够一一列举出来,则称X为离散型随机变量;否则称为非离散型随机变量.②若X的可能值不能一一列出,但可在一段连续区间上取值,则称X为连续型随机变量。
习题3盒中装有大小相同的球10个,编号为0,1,2,⋯,9, 从中任取1个,观察号码是“小于5”,“等于5”,“大于5”的情况,试定义一个随机变量来表达上述随机试验结果,并写出该随机变量取每一个特定值的概率。
解答:分别用ω1,ω2,ω3表示试验的三个结果“小于5”,“等于5”,“大于5",则样本空间S={ω1,ω2,ω3}, 定义随机变量X如下:
X=X(ω)={0,ω=ω11,ω=ω2,2,ω=ω3
则X取每个值的概率为
P{X=0}=P{取出球的号码小于5}=5/10,
P{X=1}=P{取出球的号码等于5}=1/10,
P{X=2}=P{取出球的号码大于5}=4/10.
2.2 离散型随机变量及其概率分布
习题1设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2}, 求λ。
解答:由P{X=1}=P{X=2}, 得
λe—λ=λ^2/2e^-λ,解得λ=2.
习题2
设随机变量X的分布律为 P{X=k}=k15,k=1,2,3,4,5,
试求(1)P{12〈X<52; (2)P{1≤X≤3}; (3)P{X〉3}。
解答:(1)P{12〈X<52=P{X=1}+P{X=2}=115+215=15;
(2)P{≤X≤3}=P{X=1}+P{X=2}+P{X=3}
=115+215+315=25;
(3)P{X>3}=P{X=4}+P{X=5}=415+515=35。
习题3
已知随机变量X只能取-1,0,1,2四个值,相应概率依次为12c,34c,58c,716c, 试确定常数c, 并计算P{X〈1∣X≠0}。
解答:依题意知,12c+34c+58c+716c=1, 即3716c=1,解得
c=3716=2。3125。
由条件概率知 P{X<1∣X≠0}=P{X<1,X≠0}P{X≠0}=P{X=—1}P{X≠0}
=12c1-34c=24c-3=26.25=0。32.
习题4
一袋中装有5只球,编号为1,2,3,4,5. 在袋中同时取3只,以X表示取出的3只球中的最大号码,写出随机变量X的分布律.
解答:随机变量X的可能取值为3,4,5.
P{X=3}=C22⋅1C53=110, P{X=4}=C32⋅1C53=310, P{X=5}=C42⋅1C53=35,
所以X的分布律为
X
3
4
5
pk
1/10
3/10
3/5
习题5某加油站替出租车公司代营出租汽车业务,每出租一辆汽车,可从出租公司得到3元.因代营业务,每天加油站要多付给职工服务费60元,设每天出租汽车数X是一个随机变量,它的概率分布如下:
X
10
20
30
40
pi
0。15
0.25
0.45
0.15
求因代营业务得到的收入大于当天的额外支出费用的概率。
解答:因代营业务得到的收入大于当天的额外支出费用的概率为:
P{3X>60}, 即P{X〉20},
P{X〉20}=P{X=30}+P{X=40}=0。6。
就是说,加油站因代营业务得到的收入大于当天的额外支出费用的概率为0。6.
习题6设自动生产线在调整以后出现废品的概率为p=0.1, 当生产过程中出现废品时立即进行调整,X代表在两次调整之间生产的合格品数,试求:
(1)X的概率分布; (2)P{X≥5};
(3)在两次调整之间能以0。6的概率保证生产的合格品数不少于多少?
解答:(1)P{X=k}=(1—p)kp=(0.9)k×0。1,k=0,1,2,⋯;
(2)P{X≥5}=∑k=5∞P{X=k}=∑k=5∞(0。9)k×0。1=(0.9)5;
(3)设以0.6的概率保证在两次调整之间生产的合格品不少于m件,则m应满足
P{X≥m}=0。6,即P{X≤m—1}=0。4。 由于
P{X≤m-1}=∑k=0m—1(0。9)k(0。1)=1—(0.9)m,
故上式化为1—0.9m=0。4, 解上式得 m≈4.85≈5,
因此,以0。6的概率保证在两次调整之间的合格品数不少于5.
习题7设某运动员投篮命中的概率为0。6, 求他一次投篮时,投篮命中的概率分布.
解答:此运动员一次投篮的投中次数是一个随机变量,设为X, 它可能的值只有两个,即0和1。
X=0表示未投中,其概率为 p1=P{X=0}=1-0.6=0。4,
X=1表示投中一次,其概率为 p2=P{X=1}=0.6.
则随机变量的分布律为
X
0
1
P
0.4
0.6
习题8某种产品共10件,其中有3件次品,现从中任取3件,求取出的3件产品中次品的概率分布。
解答:
设X表示取出3件产品的次品数,则X的所有可能取值为0,1,2,3. 对应概率分布为
P{X=0}=C73C103=35120, P{X=1}=C73C31C103=36120,
P{X=2}=C71C32C103=21120, P{X=3}=C33C103=1120。
X的分布律为
X
0123
P
3512036120211201120
习题9一批产品共10件,其中有7件正品,3件次品,每次从这批产品中任取一件,取出的产品仍放回去,求直至取到正品为止所需次数X的概率分布。
解答:由于每次取出的产品仍放回去,各次抽取相互独立,下次抽取时情况与前一次抽取时完全相同,所以X的可能取值是所有正整数1,2,⋯,k,⋯.
设第k次才取到正品(前k-1次都取到次品), 则随机变量X的分布律为
P{X=k}=310×310×⋯×310×710=(310)k-1×710,k=1,2,⋯.
习题10设随机变量X∼b(2,p),Y∼b(3,p), 若P{X≥1}=59, 求P{Y≥1}.
解答:因为X∼b(2,p),
P{X=0}=(1-p)2=1-P{X≥1}=1-5/9=4/9,所以p=1/3。
因为Y∼b(3,p), 所以 P{Y≥1}=1-P{Y=0}=1—(2/3)3=19/27。
习题11纺织厂女工照顾800个纺绽,每一纺锭在某一段时间τ内断头的概率为0.005, 在τ这段时间内断头次数不大于2的概率。
解答:以X记纺锭断头数, n=800,p=0.005,np=4,
应用泊松定理,所求概率为:
P{0≤X≤2}=P{⋃0≤xi≤2{X=xi}=∑k=02b(k;800,0.005)
≈∑k=02P(k;4)=e-4(1+41!+422!)≈0。2381。
习题12设书籍上每页的印刷错误的个数X服从泊松分布,经统计发现在某本书上,有一个印刷错误与有两个印刷错误的页数相同,求任意检验4页,每页上都没有印刷错误的概率.
解答:\becauseP{X=1}=P{X=2}, 即
λ11!e—λ=λ22!e—λ⇒λ=2,
∴P{X=0}=e-2,
∴p=(e—2)4=e—8.
2。3 随机变量的分布函数
习题1F(X)={0,x<-20。4,-2≤x<01,x≥0, 是随机变量X的分布函数,则X是___________型的随机变量.
解答:离散.
由于F(x)是一个阶梯函数,故知X是一个离散型随机变量.
习题2设F(x)={0x<0x20≤1,1x≥1 问F(x)是否为某随机变量的分布函数.
解答:首先,因为0≤F(x)≤1,∀x∈(—∞,+∞)。
其次,F(x)单调不减且右连续,即
F(0+0)=F(0)=0, F(1+0)=F(1)=1,
且 F(-∞)=0,F(+∞)=1,
所以F(x)是随机变量的分布函数。
习题3已知离散型随机变量X的概率分布为P{X=1}=0.3,P{X=3}=0.5,P{X=5}=0.2,
试写出X的分布函数F(x),并画出图形。
解答:由题意知X的分布律为:
X
135
Pk
0。30.50。2
所以其分布函数F(x)=P{X≤x}={0,x〈10.3,1≤x〈30.8,3≤x〈51,x≥5.
F(x)的图形见图。
习题4设离散型随机变量X的分布函数为 F(x)={0,x<—10.4,—1≤x<10。8,1≤x〈31,x≥3,
试求:(1)X的概率分布; (2)P{X<2∣X≠1}.
解答:(1)
X
—113
pk
0。40。40。2
(2)P{X〈2∣X≠1}=P{X=—1}P{X≠1}=23.
习题5设X的分布函数为
F(x)={0,x<0x2,0≤x<1x—12,1≤x<1.51,x≥1。5,
求P{0.4<X≤1.3},P{X〉0。5},P{1.7<X≤2}。
解答:P{0。4〈X≥1.3}=P{1。3}—F(0.4)=(1。3-0.5)-0.4/2=0。6,
P{X>0.5}=1-P{X≤0。5}=1-F(0.5)=1—0。5/2=0。75,
P{1。7〈X≤2}=F(2)—F(1.7)=1-1=0.
习题6设随机变量X的分布函数为
F(x)=A+Barctanx(—∞〈x〈+∞),
试求:(1)系数A与B; (2)X落在(-1,1]内的概率.
解答:(1)由于F(—∞)=0,F(+∞)=1, 可知
{A+B(—π2)A+B(π2)=1=0⇒A=12,B=1π,
于是 F(x)=12+1πarctanx, —∞〈x〈+∞;
(2)P{-1〈X≤1}=F(1)—F(—1)
=(12+1πarctan1)—[12+1πarctanx(—1)]
=12+1π⋅π4—12-1π(—π4)=12。
习题7在区间[0,a]上任意投掷一个质点,以X表示这个质点的坐标。设这个质点落在[0,a]中任意小区间内的概率与这个小区间的长度成正比例,试求X的分布函数。
解答: F(x)=P{X≤x}={0,x〈0xa,0≤x〈a。1,x≥a
2.4 连续型随机变量及其概率密度
习题1设随机变量X的概率密度为
f(x)=12πe—(x+3)24(—∞<x<+∞),则Y=¯∼N(0,1)。
解答:应填3+X2。
由正态分布的概率密度知μ=-3,σ=2由Y=X-μσ∼N(0,1), 所以Y=3+X2∼N(0,1)。
习题2已知X∼f(x)={2x,0<x〈10,其它, 求P{X≤0.5};P{X=0。5};F(x)。
解答:P{X≤0.5}=∫—∞0。5f(x)dx=∫—∞00dx+∫00.52xdx=x2∣00.5=0.25,
P{X=0.5}=P{X≤0.5}—P{X〈0.5}=∫-∞0。5f(x)dx—∫-∞0.5f(x)dx=0.
当X≤0时,F(x)=0;
当0〈x<1时,F(x)=∫—∞xf(t)dt=∫-∞00dt+∫0x2tdt=t2∣0x=x2;
当X≥1时,F(x)=∫—∞xf(t)dt=∫-∞00dt+∫0x2tdt+∫1x0dt=t2∣01=1,故
F(x)={0,x≤0x2,0<x<1.1,x≥1
习题3设连续型随机变量X的分布函数为
F(x)={A+Be-2x,x〉00,x≤0,试求:(1)A,B的值;(2)P{—1<X〈1}; (3)概率密度函数F(x)。
解答:(1)\becauseF(+∞)=limx→+∞(A+Be-2x)=1, ∴A=1;
又 \becauselimx→0+(A+Be-2x)=F(0)=0, ∴B=-1。
(2) P{—1〈X<1}=F(1)—F(-1)=1—e-2。
(3)f(x)=F′(x)={2e—x,x〉00,x≤0。
习题4服从拉普拉斯分布的随机变量X的概率密度f(x)=Ae—∣x∣, 求系数A及分布函数F(x)。
解答:由概率密度函数的性质知,∫—∞+∞f(x)dx=1, 即
∫-∞+∞Ae—∣x∣dx=1,
而∫—∞+∞Ae—∣x∣dx=∫—∞0Aexdx+∫0+∞Ae-xdx
=Aex∣—∞0+(—Ae-x∣0+∞)=A+A=2A
或 ∫-∞+∞Ae-xdx=2∫0+∞Ae-xdx=—2Ae—x∣0+∞=2A, 所以2A=1, 即A=1/2.
从而f(x)=12e-∣x∣,-∞〈x〈+∞, 又因为F(x)=∫—∞xf(t)dt, 所以
当x<0时,F(x)=∫—∞x12e-∣t∣dt=12∫—∞xetdt=12et∣-∞x=12ex;
当x≥0时,F(x)=∫—∞x12e-∣x∣dt=∫-∞012etdt+∫0x12e-tdt
=12et∣—∞0-12e-t∣0x=12—12e-x+12=1-12e—x,
从而F(x)={12ex,x〈01—12e-x,x≥0。
习题5某型号电子管,其寿命(以小时计)为一随机变量,概率密度
f(x)={100x2,x≥1000,其它,
某一电子管的使用寿命为X, 则三个电子管使用150小时都不需要更换的概率.
解答:设电子管的使用寿命为X, 则电子管使用150小时以上的概率为
P{X〉150}=∫150+∞f(x)dx=∫150+∞100x2dx
=—100x∣150+∞=100150=23,
从而三个电子管在使用150小时以上不需要更换的概率为 p=(2/3)3=8/27.
习题6设一个汽车站上,某路公共汽车每5分钟有一辆车到达,设乘客在5分钟内任一时间到达是等可能的,试计算在车站候车的10位乘客中只有1位等待时间超过4分钟的概率。
解答:设X为每位乘客的候车时间,则X服从[0,5]上的均匀分布. 设Y表示车站上10位乘客中等待时间超过4分钟的人数. 由于每人到达时间是相互独立的。这是10重伯努力概型。 Y服从二项分布,其参数
n=10,p=P{X≥4}=15=0.2,
所以 P{Y=1}=C101×0.2×0。89≈0.268。
习题7
设X∼N(3,22).(1)确定C, 使得P{X>c}=P{X≤c};(2)设d满足P{X>d}≥0。9, 问d至多为多少?
解答:因为X∼N(3,22), 所以X-32=Z∼N(0,1).
(1)欲使P{X〉c}=P{X≤c}, 必有1-P{X≤c}=P{X≤c}, 即 P{X≤c}=1/2,
亦即Φ(c—32)=12, 所以 c-32=0, 故c=3.
(2)由P{X>d}≥0.9可得1-P{X≤d}≥0。9, 即 P{X≤d}≤0。1.
于是Φ(d—32)≤0.1,Φ(3—d2)≥0。9.查表得3—d2≥1.282, 所以d≤0.436。
习题8
设测量误差X∼N(0,102), 先进行100次独立测量,求误差的绝对值超过19.6的次数不小于3的概率.
解答:先求任意误差的绝对值超过19。6的概率p,
p=P{∣X∣>19。6}=1-P{∣X∣≤19。6}
=1—P{∣X10∣≤1。96=1—[Φ(1.96)-Φ(-1。96)]
=1-[2Φ(1。96)-1]=1-[2×0。975—1]=1—0.95=0.05。
设Y为100次测量中误差绝对值超过19.6的次数,则Y∼b(100,0。05).
因为n很大,p很小,可用泊松分布近似,np=5=λ, 所以
P{Y≥3}≈1—50e-50!-51e-51!-52e—52!=1-3722—5≈0.87.
习题9某玩具厂装配车间准备实行计件超产奖,为此需对生产定额作出规定. 根据以往记录,各工人每月装配产品数服从正态分布N(4000,3600)。假定车间主任希望10%的工人获得超产奖,求:工人每月需完成多少件产品才能获奖?
解答:用X表示工人每月需装配的产品数,则X∼N(4000,3600)。
设工人每月需完成x件产品才能获奖,依题意得P{X≥x}=0。1, 即
1-P{X<x}=0.1,
所以1—F(x)=0.1, 即 1—Φ(x-400060)=0。1, 所以Φ(x-400060)=0。9.
查标准正态人分布表得Φ(1。28)=0.8997, 因此 x-400060≈1.28, 即x=4077件,
就是说,想获超产奖的工人,每月必须装配4077件以上。
习题10某地区18岁女青年的血压(收缩压,以mm—HG计)服从N(110,122). 在该地区任选一18岁女青年,测量她的血压X.(1)求P{X≤105},P{100<X≤120};(2)确定最小的x, 使P{X>x}≤0.005.
解答:已知血压X∼N(110,122)。
(1)P{X≤105}=P{X—11012≤-512≈1—Φ(0.42)=0。3372,
P{100〈X≤120}=Φ(120-11012)-Φ(100-11012)
=Φ(0.833)—Φ(—0.833)=2Φ(0.833)-1≈0.595.
(2)使P{X>x}≤0.05, 求x, 即1—P{X≤x}≤0.05, 亦即 Φ(x-11012)≥0。95,
查表得x—10012≥1。645, 从而x≥129。74.
习题11设某城市男子身高X∼N(170,36), 问应如何选择公共汽车车门的高度使男子与车门碰头的机会小于0.01.
解答:X∼N(170,36), 则X-1706∼N(0,1)。
设公共汽车门的高度为xcm,由题意P{X〉x}〈0.01, 而
P{X〉x}=1—P{X≤x}=1-Φ(x—1706)<0.01,
即Φ(x—1706)〉0.99, 查标准正态表得x—1706>2。33, 故x〉183.98cm。
因此,车门的高度超过183.98cm时,男子与车门碰头的机会小于0。01.
习题12某人去火车站乘车,有两条路可以走. 第一条路程较短,但交通拥挤,所需时间(单位:分钟)服从正态分布N(40,102); 第二条路程较长,但意外阻塞较少,所需时间服从正态分布N(50,42), 求:
(1)若动身时离开车时间只有60分钟,应走哪一条路线?
(2)若动身时离开车时间只有45分钟,应走哪一条路线?
解答:设X,Y分别为该人走第一、二条路到达火车站所用时间,则 X∼N(40,102),Y∼N(50,42)。
哪一条路线在开车之前到达火车站的可能性大就走哪一条路线.
(1)因为P{X<60}=Φ(60-4010)=Φ(2)=0.97725, P{Y<60}=Φ(60-504)=Φ(2。5)=0。99379,
所以有60分钟时应走第二条路.
(2)因为P{X<45}=Φ(45-4010)=Φ(0。5)=0。6915,
P{X<45}=Φ(45-504)=Φ(-1.25)=1-Φ(1。25)=1-0。8925=0。1075
所以只有45分钟应走第一条路.
2.5 随机变量函数的分布
习题1已知X的概率分布为
X
—2
-1
0
1
2
3
pi
2a
1/10
3a
a
a
2a
试求:(1)a; (2)Y=X2-1的概率分布。
解答:(1)\because2a+1/10+3a+a+a+2a=1,
∴a=1/10.
(2)
Y
—1
0
3
8
pi
3/10
1/5
3/10
1/5
习题2设X的分布律为P{X=k}=12k,k=1,2,⋯, 求Y=sinπ2X的分布律。
解答:因为 sinxnπ2={1,当n=4k-10,当n=2k-1,当n=4k—3,
所以Y=sin(π2X)只有三个可能值-1,0,1. 容易求得 P{Y=-1}=215,P{=0}=13,P{Y=1}=815
故Y的分布律列表表示为
Y
—101
P
21513815
习题3
设随机变量X服从[a,b]上的均匀分布,令Y=cX+d(c≠0), 试求随机变量Y的密度函数。
解答: fY(y)={fX(y-dc)⋅1∣c∣,a≤y-dc≤b0,其它,
当c〉0时,fY(y)={1c(b—a),ca+d≤y≤cb+d0,其它,当c<0时,fY(y)={—1c(b—a),cb+d≤y≤ca+d0,其它。
习题4设随机变量X服从[0,1]上的均匀分布,求随机变量函数Y=eX的概率密度fY(y).
解答:f(x)={1,0≤x≤10,其它,
f=ex,x∈(0,1)是单调可导函数,y∈(1,e), 其反函数为x=lny, 可得
f(x)={fX(lny)∣ln′y,1〈y<e0,其它={1y,1<y〈e0,其它。
习题5设X∼N(0,1),求Y=2X2+1的概率密度.
解答:因y=2x2+1是非单调函数,故用分布函数法先求FY(y).
FY(y)=P{Y≤y}=P{2X2+1≤y}(当y>1时)
=P{-y—12≤X≤y—12=∫—y-12y-1212πe—x2dx,
所以fY(y)=F′Y(y)=22πe—12⋅y—12⋅122y—1,y〉1, 于是
fY(y)={12π(y—1)e-y-14,y〉10,y≤1.
习题6设连续型随机变量X的概率密度为f(x), 分布函数为F(x), 求下列随机变量Y的概率密度:
(1)Y=1X; (2)Y=∣X∣.
解答:(1)FY(y)=P{Y≤y}=P{1/X≤y}。
①当y〉0时,FY(y)=P{1/X≤0}+P{0<1/X≤y}
=P{X≤0}+P{X≥1/y}=F(0)+1—F(1/y),
故这时fY(y)=[—F(1y)]′=1y2f(1y);;
②当y〈0时,FY(y)=P{1/y≤X<0}=F(0)—F(1/y),
故这时fY(y)=1y2f(1y);
③当y=0时,FY(y)=P{1/X≤0}=P{X〈0}=F(0),
故这时取fY(0)=0, 综上所述
fY(y)={1y2⋅f(1y),y≠00,y=0。
(2)FY(y)=P{Y≤y}=P{∣X∣≤y}.
①当y〉0时,FY(y)=P{—y≤X≤y}=F(y)-F(-y)
这时fY(y)=f(y)+f(—y);
②当y〈0时,FY(y)=P{∅}=0, 这时fY(y)=0;
③当y=0时,FY(y)=P{Y≤0}=P{∣X∣≤0}=P{X=0}=0,
故这时取FY(y)=0, 综上所述 fY(y)={f(y)+f(-y),y>00,y≤0。
习题7某物体的温度T(∘F)是一个随机变量, 且有T∼N(98.6,2), 已知θ=5(T-32)/9, 试求θ(∘F)的概率密度。
解答:已知T∼N(98.6,2)。 θ=59(T—32), 反函数为T=59θ+32, 是单调函数,所以
fθ(y)=fT(95y+32)⋅95=12π⋅2e—(95y+32—98。6)24⋅95
=910πe—81100(y—37)2。
习题8设随机变量X在任一区间[a,b]上的概率均大于0, 其分布函数为FY(x), 又Y在[0,1]上服从均匀分布,证明:Z=FX—1(Y)的分布函数与X的分布函数相同。
解答:因X在任一有限区间[a,b]上的概率均大于0, 故FX(x)是单调增加函数,其反函数FX—1(y)存在,又Y在[0,1]上服从均匀分布,故Y的分布函数为
FY(y)=P{Y≤y}={0,y<0y,0≤y≤11,y〉0,
于是,Z的分布函数为
FZ(z)=P{Z≤z}=P{FX-1(Y)≤z}=P{Y≤FX(z)}
={0,FX(z)<0FX(z),0≤FX(z)≤1,1,FX(z)>1
由于FX(z)为X的分布函数,故0≤FX(z)≤1.
FX(z)<0和FX(z)>1均匀不可能,故上式仅有FZ(z)=FX(z), 因此,Z与X的分布函数相同.
总习题解答
习题1从1∼20的整数中取一个数,若取到整数k的概率与k成正比,求取到偶数的概率。
解答:设Ak为取到整数k, P(Ak)=ck, k=1,2,⋯,20。
因为P(⋃K=120Ak)=∑k=120P(Ak)=c∑k=120k=1, 所以c=1210,
P{取到偶数}=P{A2∪A4∪⋯∪A20} =1210(2+4+⋯+20)=1121.
习题2若每次射击中靶的概率为0.7, 求射击10炮,
(1)命中3炮的概率;(2)至少命中3炮的概率;(3)最可能命中几炮.
解答:若随机变量X表示射击10炮中中靶的次数。 由于各炮是否中靶相互独立,所以是一个10重伯努利概型,X服从二项分布,其参数为n=10,p=0.7, 故
(1)P{X=3}=C103(0.7)3(0.3)7≈0。009;
(2)P{X≥3}=1—P{X〈3}
=1-[C100(0。7)0(0.3)10+C101(0.7)1(0.3)9+C102(0。7)2(0.3)8]
≈0.998;
(3)因X∼b(10,0。7), 而 k0=[(n+1)p]=[(10+1)]×0.7=[7.7]=7,
故最可能命中7炮。
习题3在保险公司里有2500名同一年龄和同社会阶层的人参加了人寿保险,在1年中每个人死亡的概率为0。002,每个参加保险的人在1月1日须交120元保险费,而在死亡时家属可从保险公司里领20000元赔偿金,求:(1)保险公司亏本的概率;(2)保险公司获利分别不少于100000元, 200000元的概率.
解答:1)以“年”为单位来考虑,在1年的1月1日,保险公司总收入为
2500×120元=30000元。
设1年中死亡人数为X, 则X∼b(2500,0.002), 则保险公司在这一年中应付出200000X(元),要使保险公司亏本,则必须 200000X>300000即X>15(人).
因此,P{保险公司亏本}=P{X>15}
=∑k=162500C2500k(0.002)k×(0。998)2500—k
≈1—∑k=015e—55kk!≈0。000069,
由此可见,在1年里保险公司亏本的概率是很小的.
(2)P{保险公司获利不少于100000元}
=P{300000-200000X≥100000}=P{X≤10}
=∑k=010C2500k(0.002)×(0。998)2500—k≈∑k=010e-55kk!≈0.986305,
即保险公司获利不少于100000元的概率在98%以上.
P{保险公司获利不少于200000元}
=P{300000—200000X≥200000}=P{X≤5}
=∑k=05C2500k(0。002)k×(0。998)2500—k≈∑k=05e—55kk!≈0.615961,
即保险公司获利不少于200000元的概率接近于62%.
习题4一台总机共有300台分机,总机拥有13条外线,假设每台分机向总机要外线的概率为3%, 试求每台分机向总机要外线时,能及时得到满足的概率和同时向总机要外线的分机的最可能台数.
解答:设分机向总机要到外线的台数为X, 300台分机可看成300次伯努利试验,一次试验是否要到外线. 设要到外线的事件为A, 则P(A)=0.03, 显然X∼b(300,0.03), 即
P{X=k}=C300k(0。03)k(0。97)300—k(k=0,1,2,⋯,300),
因n=300很大,p=0。03又很小,
λ=np=300×0.03=9,
可用泊松近似公式计算上面的概率。 因总共只有13条外线,要到外线的台数不超过13,故
P{X≤13}≈∑k=0139kk!e—9≈0.9265, (查泊松分布表)
且同时向总机要外线的分机的最可能台数
k0=[(n+1)p]=[301×0.03]=9。
习题5在长度为t的时间间隔内,某急救中心收到紧急呼救的次数X服从参数t2的泊松分布,而与时间间隔的起点无关(时间以小时计), 求:
(1)某一天从中午12至下午3时没有收到紧急呼救的概率;
(2)某一天从中午12时至下午5时至少收到1次紧急呼救的概率.
解答:(1)t=3,λ=3/2, P{X=0}=e-3/2≈0。223;(2)t=5,λ=5/2, P{X≥1}=1-P{X=0}=1-e-5/2≈0。918.
习题6设X为一离散型随机变量,其分布律为
X
-101
pi
1/21-2qq2
试求:(1)q的值; (2)X的分布函数.
解答:(1)\because离散型随机变量的概率函数P{X=xi}=pi, 满足∑ipi=1, 且0≤pi≤1,
∴ {1/2+1-2q+q2=10≤1—2q≤1q2≤1,
解得q=1—1/2。 从而X的分布律为下表所示:
X
—101
pi
1/22-13/2-2
(2)由F(x)=P{X≤x}计算X的分布函数
F(x)={0,1/2,2—1/2,1,x<-1—1≤x<00≤x<0x≥1。
习题7设随机变量X的分布函数F(x)为
F(x)={0,x〈0Asinx,0≤x≤π/2,1,x>π/2
则A=¯,P{∣X∣〈π/6}=¯。
解答:应填1;1/2.
由分布函数F(x)的右连续性,有 F(π2+0)=F(π2)⇒A=1。
因F(x)在x=π6处连续,故P{X=π6=12, 于是有
P{∣X∣<π6=P{-π6<X<π6
=P{—π6<X≤π6=F(π6)—F(-π6)=12。.
习题8
使用了x小时的电子管,在以后的Δx小时内损坏的概率等于λΔx+o(Δx), 其中λ〉0是常数,求电子管在损坏前已使用时数X的分布函数F(x),并求电子管在T小时内损坏的概率.
解答:因X的可能取值充满区间(0,+∞), 故应分段求F(x)=P{X≤x}。
当x≤0时,F(x)=P{X≤x}=P(∅)=0;
当x>0时,由题设知P{x〈X≤x+Δx/X}=λΔx+o(Δx), 而
P{x〈X≤x+Δx/X}=P{x〈X≤x+Δx,X〉x}P{X>x}
=P{x〈X≤x+Δx}1—P{X≤x}=F(x+Δx)—F(x)1—F(x),
故F(X+Δx)—F(x)1-F(x)=λΔx+o(Δx), 即
F(x+Δx)—F(x)Δx=[1—F(x)][λ+o(Δx)Δx],
令o(Δx)→0, 得F′(x)=λ[1-F(x)]。
这是关于F(x)的变量可分离微分方程,分离变量dF(x)1—F(x)=λdx, 积分之得通解为
C[1—F(x)]=e—λx(C为任意常数)。
注意到初始条件F(0)=0, 故C=1。
于是F(x)=1—e-λx,x〉0,λ〉0, 故X的分布函数为
F(x)={0,x≤01—e—λx,x>0(λ>0),
从而电子管在T小时内损坏的概率为
P{X≤T}=F(T)=1-e-λT.
习题9设连续型随机变量X的分布密度为
f(x)={x,0〈x≤12—x,1〈x≤20,其它,
求其分布函数F(x).
解答:当x≤0时,F(x)=∫-∞x0dt=0;
当0<x≤1时,F(x)=∫—∞xf(t)dt=∫—∞00tdt+∫0xtdt=12x2;
当1<x≤2时,
F(x)=∫-∞xf(t)dt=∫—∞00dt+∫01tdt+∫1x(2-t)dt
=0+12+(2t—12t2)∣1x=-1+2x—x22;
当x〉2时,F(x)=∫—∞00dt+∫01tdt+∫12(2—t)dt+∫2x0dt=1, 故
F(x)={0,x≤212x2,0〈x≤1—1+2x—x22,1〈x≤21,x>2。
习题10某城市饮用水的日消费量X(单位:百万升)是随机变量,其密度函数为:
f(x)={19xe-x3,x〉00,其它,
试求:(1)该城市的水日消费量不低于600万升的概率;(2)水日消费量介于600万升到900万升的概率。
解答:先求X的分布函数F(x)。 显然,当x〈0时,F(x)=0, 当x≥0时有
F(x)=∫0x19te—t3dt=1—(1+x3)e-x3
故F(x)={1-(1+x3)e—x3,x≥00,x<0, 所以
P{X≥6}=1-P{X<6}=1—P(X≤6}=1—F(6)
=1-[1-(1+x3)e-x3]x=6=3e-2,
展开阅读全文