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概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)浙江大學(xué)第四版課后習(xí)題答案-資料下載頁

2025-06-21 23:58本頁面
  

【正文】 .[二十五] 設(shè)隨機(jī)變量X和Y的聯(lián)合分布為:XY-101-1001驗(yàn)證:X和Y不相關(guān),但X和Y不是相互獨(dú)立的。證:∵ P [X=1 Y=1]= P [X=1]= P [Y=1]= P [X=1 Y=1]≠P [X=1] P [Y=1]∴ X,Y不是獨(dú)立的又 E (X )=-1+0+1=0 E (Y )=-1+0+1=0 COV(X, Y )=E{[X-E (X )][Y-E (Y )]}= E (XY )-EXEY = (-1)(-1) +(-1)1+1(-1)+11=0∴ X,Y是不相關(guān)的27.已知三個(gè)隨機(jī)變量X,Y,Z中,E (X )= E (Y )=1, E (Z )=-1,D (X )=D (Y )=D (Z )=1, ρXY=0 ρXZ=,ρYZ=-。設(shè)W=X+Y+Z 求E (W ),D (W )。解:E (W )= E (X+Y+Z)= E (X )+ E (Y )+ E (Z )=1+1-1=1 D (W )= D (X+Y+Z)=E{[ (X+Y+Z)-E (X+Y+Z)]2} = E{[ X-E (X )]+[ Y-E (Y )]+Z-E (Z )}2 = E{[ X-E (X )]2+[ Y-E (Y )]2+ [Z-E (Z )]2+2[ X-E (X )] [ Y-E (Y )] +2[ Y-E (Y )] [Z-E (Z )]+2[Z-E (Z )] [ X-E (X )]} = D (X )+D (Y )+D (Z )+2 COV(X, Y )+ 2 COV(Y, Z )+ 2 COV(Z, X ) = D (X )+D (Y )+D (Z )+2 +=1+1+1+2 26.[二十八] 設(shè)隨機(jī)變量(X1,X2)具有概率密度。, 0≤x≤2, 0≤y≤2求 E (X1),E (X2),COV(X1,X2),解: D (X1+X2)= D (X1)+ D (X2)+2COV(X1, X2) =28.[二十九]設(shè)X~N(μ,σ 2),Y~N(μ,σ 2),且X,Y相互獨(dú)立。試求Z1= αX+βY和Z2= αX-βY的相關(guān)系數(shù)(其中是不為零的常數(shù)).解:由于X,Y相互獨(dú)立Cov(Z1, Z2)=E(Z1,Z2)-E(Z1) E(Z2)=E (αX+βY ) (αX-βY )-(αEX+βEY ) (αEX-βEY ) =α2EX 2-βEY 2-α2 (EX ) 2+β(EY ) 2=α2DX-β 2DY=(α2-β 2) σ 2DZ1=α2DX+β 2DY=(α2+β 2) σ 2, DZ2=α2DX+β 2DY=(α2+β 2) σ 2,(利用數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)2176。3176。)故29.[二十三] 卡車裝運(yùn)水泥,設(shè)每袋水泥重量(以公斤計(jì))服從N(50,).解:已知X~N(50,)=AX~N(50A,).故由題意得P {Y≥2000}≤即 解得A≥39.30.[三十二] 已知正常男性成人血液中,每一毫升白細(xì)胞數(shù)平均是7300,均方差是700,利用契比雪夫不等式估計(jì)每毫升含白細(xì)胞數(shù)在5200~9400之間的概率p.解:由題意知μ=7300,σ=700,則由契比雪夫不等式31.[三十三]對(duì)于兩個(gè)隨機(jī)變量V,W若E(V2 )E (W2 )存在,證明[E (VW)]2≤E (V2 )E (W 2 )這一不等式稱為柯西施瓦茲(CauchySchwarz)不等式.證明:由和關(guān)于矩的結(jié)論,知當(dāng)E (V2 ), E (W 2 )存在時(shí)E (VW),E(V ), E(W ), D (V ), D (W ), (V2 ), E (W 2 )至少有一個(gè)為零時(shí),不妨設(shè)E (V2 )=0,由D (V )= E (V2 )-[E (V )]2≤E (V2 )=0知D (V )=0,此時(shí)[E (V )]2 = E (V2 )=0即E (V )=0。再由方差的性質(zhì)知P (V=0)= (VW=0)=(VW )=0,不等式成立. 當(dāng)E (V2 )0,E (W 2 )0時(shí),對(duì)有E (W-tV )2 = E (V2 ) t2-2 E(VW )t+ E (W 2 )≥0.(*)(*)式是t的二次三項(xiàng)式且恒非負(fù),所以有?=[-2 E(VW )] 2-4 E (V2 ) E (W 2 ) ≤0故CauchySchwarz不等式成立。[二十一](1)設(shè)隨機(jī)變量X1,X2,X3,X4相互獨(dú)立,且有E (Xi )=i, D (Xi )=5-i, i=1,2,3,4。設(shè)Y=2 X1-X2+3X3-X4,求E (Y),D (Y)。(2)設(shè)隨機(jī)變量X,Y相互獨(dú)立,且X~N(720,302),Y~N(640,252),求Z1=2X+Y,Z2=X-Y的分布,并求P {XY }, P {X+Y1400 }解:(1)利用數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)2176。,3176。有E (Y )= 2E (X1 )-E (X2 )+3 E (X3 )-E (X4 )=7利用數(shù)學(xué)方差的性質(zhì)2176。,3176。有D (Y )=22 D (X1 )+ (-1)2 D (X2 )+32 D (X3 )+()2 D (X4 )=(2)根據(jù)有限個(gè)相互獨(dú)立的正態(tài)隨機(jī)變量的線性組合仍然服從正態(tài)分布,知Z1~N( ,),Z2~N( ,)而E Z1=2EX+Y=2720+640, D (Z1)= 4D (X )+ D (Y )= 4225E Z2=EX-EY=720-640=80, D (Z2)= D (X )+ D (Y )= 1525即 Z1~N(2080,4225), Z2~N(80,1525)P {XY }= P {X-Y 0 }= P {Z20 }=1-P {Z2 ≤0 }=P {X+Y 1400 }=1-P {X+Y ≤1400 }同理X+Y~N(1360,1525)則P {X+Y 1400 }=1-P {X+Y ≤1400 } =[二十二] 5家商店聯(lián)營(yíng),它們每周售出的某種農(nóng)產(chǎn)品的數(shù)量(以kg計(jì))分別為X1,X2,X3,X4,X5,已知X1~N(200,225),X2~N(240,240),X3~N(180,225),X4~N(260,265),X5~N(320,270),X1,X2,X3,X4,X5相互獨(dú)立。(1)求5家商店兩周的總銷售量的均值和方差;(2)商店每隔兩周進(jìn)貨一次,問商店的倉庫應(yīng)至少儲(chǔ)存多少公斤該產(chǎn)品?解:(1)令為總銷售量。已知E X1=200,E X2=240,E X3=180,E X4=260,E X5=320,D (X1)=225,D (X2)=240,D (X3)=225,D (X4)=265,D (X5)=270,利用數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)3176。有利用方差的性質(zhì)3176。有 (2)設(shè)商店倉庫儲(chǔ)存a公斤該產(chǎn)品,使得P {Y ≤ a}由相互獨(dú)立的正態(tài)隨機(jī)變量的線性組合仍然服從正態(tài)分布,并注意到(1),得Y~ N(1200,1225)查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表知∴ a至少取1282.第五章 大數(shù)定理和中心極限定理1.[一] 據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)?zāi)撤N電器元件的壽命服從均值為100小時(shí)的指數(shù)分布,現(xiàn)在隨機(jī)的抽取16只,設(shè)它們的壽命是相互獨(dú)立的,求這16只元件壽命總和大于1920小時(shí)的概率。解:設(shè)第i只壽命為Xi,(1≤i≤16),故E (Xi )=100,D (Xi )=1002(l=1,2,…,16).依本章定理1知 從而3.[三] 計(jì)算機(jī)在進(jìn)行加法時(shí),對(duì)每個(gè)加數(shù)取整(取為最接近它的整數(shù)),設(shè)所有的取整誤差是相互獨(dú)立的,且它們都在(-,)上服從均勻分布, (1)若將1500個(gè)數(shù)相加,問誤差總和的絕對(duì)值超過15的概率是多少? (2) 解: (1)設(shè)取整誤差為Xi(,1500),它們都在(-, )上服從均勻分布。 于是: 8.某藥廠斷言,醫(yī)院檢驗(yàn)員任意抽查100個(gè)服用此藥品的病人,如果其中多于75人治愈,就接受這一斷言,否則就拒絕這一斷言。(1),問接受這一斷言的概率是多少?(2),問接受這一斷言的概率是多少?解:設(shè)X為100人中治愈的人數(shù),則X~B (n, p)其中n=100(1) (2)p= 7.[七] 一復(fù)雜的系統(tǒng),由100個(gè)互相獨(dú)立起作用的部件所組成。為了整個(gè)系統(tǒng)起作用至少必需有85個(gè)部件工作。求整個(gè)系統(tǒng)工作的概率。(2)一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),由n個(gè)互相獨(dú)立起作用的部件所組成,每個(gè)部件的可靠性(即部件工作的概率)。且必須至少有80%部件工作才能使整個(gè)系統(tǒng)工作。解:(1)設(shè)每個(gè)部件為Xi (i=1,2,……100)設(shè)X是100個(gè)相互獨(dú)立,服從(0-1)分布的隨機(jī)變量Xi之和X=X1+ X2+……+ X100由題設(shè)知 n=100 P {Xi=1}=p=, P {Xi=0}= E (Xi ) =p= D (Xi ) =p (1-p)== nE (Xi ) =100=90, n D (Xi ) =100=9 = = 由中心極限定理知 查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表 =φ() =解:(2)設(shè)每個(gè)部件為Xi (i=1,2,……n)P {Xi=1}=p=, P {Xi=0}=1-p=E (Xi ) =p=, D (Xi ) ==由問題知 求n=?而 = =1-由中心極限定理知 =查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表得解得n≥取n=25,.[八] 隨機(jī)地取兩組學(xué)生,每組80人,分別在兩個(gè)實(shí)驗(yàn)室里測(cè)量某種化合物的PH值,各人測(cè)量的結(jié)果是隨機(jī)變量,它們相互獨(dú)立,且服從同一分布,其數(shù)學(xué)期望為5,以分別表示第一組和第二組所得結(jié)果的算術(shù)平均:(1)求P {} (2)}解:由中心極限定理知~N (0,1) ~N (0,1)(1) (2)由Xi , Yj的相互獨(dú)立性知獨(dú)立。從而U,V獨(dú)立。于是U-V~N (0, 2)而 =2-1=[九] 某種電子器件的壽命(小時(shí))具有數(shù)學(xué)期望μ(未知),方差σ2=400 為了估計(jì)μ,隨機(jī)地取幾只這種器件,在時(shí)刻t=0投入測(cè)試(設(shè)測(cè)試是相互獨(dú)立的)直到失敗,測(cè)得其壽命X1,…,Xn,以作為μ的估計(jì),為使問n至少為多少?解:由中心極限定理知,當(dāng)n很大時(shí) = 所以查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表知即n至少取1537。第六章 樣本及抽樣分布1.[一] 在總體N(52,)中隨機(jī)抽一容量為36的樣本。解:2.[二] 在總體N(12,4)中隨機(jī)抽一容量為5的樣本X1,X2,X3,X4,X5.(1)求樣本均值與總體平均值之差的絕對(duì)值大于1的概率。(2)求概率P {max (X1,X2,X3,X4,X5)15}.(3)求概率P {min (X1,X2,X3,X4,X5)10}.解:(1) =(2)P {max (X1,X2,X3,X4,X5)15}=1-P {max (X1,X2,X3,X4,X5)≤15} =(3)P {min (X1,X2,X3,X4,X5)10}=1- P {min (X1,X2,X3,X4,X5)≥10} =4.[四] 設(shè)X1,X2…,X10為N(0,)的一個(gè)樣本,求解:7.設(shè)X1,X2,…,Xn是來自泊松分布π (λ )的一個(gè)樣本,S2分別為樣本均值和樣本方差,求E (), D (), E (S 2 ).解:由X~π (λ )知E (X )= λ ,∴E ()=E (X )= λ, D ()=[六] 設(shè)總體X~b (1,p),X1,X2,…,Xn是來自X的樣本。(1)求的分布律;(2)求的分布律;(3)求E (), D (), E (S 2 ).解:(1)(X1,…,Xn)的分布律為 =(2) (由第三章習(xí)題26[二十七]知)(3)E ()=E (X )=P, [八]設(shè)總體X~N(μ,σ2),X1,…,X10是來自X的樣本。(1)寫出X1,…,X10的聯(lián)合概率密度(2)寫出的概率密度。解:(1)(X1,…,X10)的聯(lián)合概率密度為 (2)由第六章定理一知~即的概率密度為第七章 參數(shù)估計(jì)1.[一] 隨機(jī)地取8只活塞環(huán),測(cè)得它們的直徑為(以mm計(jì)) 求總體均值μ及方差σ2的矩估計(jì),并求樣本方差S2。解:μ,σ2的矩估計(jì)是 。2.[二]設(shè)X1,X1,…,Xn為準(zhǔn)總體的一個(gè)樣本。求下列各總體的密度函數(shù)或分布律中的未知參數(shù)的矩估計(jì)量。(1) 其中c0為已知,θ1,θ為未知參數(shù)。(2) 其中θ0,θ為未知參數(shù)。(5)為未知參數(shù)。解:(1),得(2)(5)E (X) = mp 令mp =
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