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一本学生《概率论数理统计》练习题参考答案

时间:2022-07-05 15:40:03 浏览次数:

 一本 《 概率论 与 数理统计 》 练习一答案 一、单项选择题 1 、设 ) , ( ~ ), , ( ~22 221 1    N Y N X ,且 Y X, 相互独立,则(

 C

 )

 (A) ) , ( ~2221 2 1    N XY

  (B) ) , ( ~2221 2 1       N Y X

 (C) ) , ( ~2221 2 1       N Y X

  (D) ) / , / ( ~ /2221 2 1    N Y X

 2 、下列函数中可作为随机变量分布函数是(

 B

 )。

 (A)  0 , ) 1 (0 , 0) (1 2x xxx F

 (B)    1 , ) 1 (1 , 1) (1 2x xxx F

 (C) 0 , 00 ,) (xx ex Fx

  (D)    1 ), 1 ln(0 , 1) (2x xxx F

 3 、设15 2 1, , , X X X  是来自总体 ) 1 , 0 ( ~ N X 为 的一个容量为 15 的简单随机样本,记) ( 22152122112102221X X XX X XY    ,则( A

 )。

 (A) ) 5 , 10 ( ~ F Y

 (B) ) 10 , 5 ( ~ F Y

 (C) ) 15 ( ~2 Y

 (D) ) 15 ( ~ t Y

 4 、设 A, B 是两个随机事件,且 ), | ( ) | ( , 0 ) ( , 1 ) ( 0 A B P A B P B P A P    

 则必有(C)

 )

 (A) ) | ( ) | ( B A P B A P 

  (B) ) | ( ) | ( B A P B A P 

  (C) ) ( ) ( ) ( B P A P AB P 

  (D) ) ( ) ( ) ( B P A P AB P 

 5 、设 ) 9 , 108 ( ~ N X ,则    } 6 . 117 1 . 101 { X P ( (

 D

 )。

 (A) 1 ) 2 . 3 ( 2  

  (B) 1 ) 3 . 2 ( 2  

  (C) ) 3 . 2 ( ) 2 . 3 ( 2    

 (D) 1 ) 3 . 2 ( ) 2 . 3 (    

 二、填空题 6 、已知 , 50 . 4 ) 5 , 30 (05 . 0 F 则  ) 30 , 5 (95 . 0F ( (

 2/9

 )。

 7 、设 0 ) ( , 0 ) (   B P A P ,则 ) ( ), ( ), ( B A P AB P A P  和 ) ( ) ( B P A P  四个数中最大的是( ) ( ) ( B P A P 

 ),最小的是(

 ) (AB P

  )。

 8 、设 Y X, 相互独立, 且均服从 ) , 0 (  上的均匀分布, 则 则 )] , [min( Y X E = ( 3)。

 9 、设随机变量 Y X, 相互独立,且 , 6 . 0 } 1 {   X P , 4 . 0 } 0 {   X P

 , 5 . 0 } 1 {   Y P , 5 . 0 } 0 {   Y P 则    } 1 { Y X P ( ( 0.5

 )

 10 、对某一目标进行射击,直到击中为止。如果每次击中的概率均 为 p ,则射击次数 X 的概率分布为(  , 2 , 1 , ) 1 ( } {1   k p p k X Pk

 )。

 三、解答题 11 、设二维随机变量 ) , ( Y X 的概率密度为

   ) , ( y x f              其它 , 04 , 2 ), 6 ( y x y x k

 (1) 确定常数 k ; ;

 (2) 求边缘密度函数 ) ( ) ( y f x fY X和 ; ;

 (3) 判断 X 与 Y 是否相互独立,并证明你的结论; (4) 求 求 } 5 0 , 5 . 1 {     Y X P 。

 。

 解 解: (1) 由 由   2042) 6 ( dy y x k dx  208 ) 2 6 ( k dx x k 1 , 解得81 k 。

 。

 (2) x dy y x4143) 6 (8142   , 故有  其它 , 02 0 ,4143) (x xx f X 。

 。

 y dx y x4145) 6 (8120   , 故有  其它 , 04 2 ,4145) (y yx f Y 。

 。

 (3) X 与 Y 不独立,因为 ) , ( ) ( ) ( y x f y f x fY X 。

 。

 (4) } 5 0 , 5 . 1 {     Y X P3227) 6 (815 . 1042     dy y x dx 。

 。

 12为 、两台车床加工同样的零件,第一台出次品的概率为 0.02 ,第二台出废品的概为 率为 0.03 。加工出来的零件放在一起,已知的 第二台加工的零件数是第一台的 3 倍。求 求: (1) 从加工出来的零件中任取一件,是合格品的概率; (2) 若任取一件是次品,求它是由第一台车床加工的概率。

 解 解: 设事件iA 表示“ 零件由第 i 台车床加工”, 2 , 1  i , 事件 B 表示“ 任取一个零件是次品” 。依题意有 03 . 0 ) | ( , 02 . 0 ) | ( ,43) ( ,41) (2 1 2 1    A B P A B P A P A P 。

 (1)

 ) | ( ) ( ) | ( ) ( )) ( ( ) (2 2 1 1 2 1A B P A P A B P A P A A B P B P    

 ) 03 . 0 1 (43) 02 . 0 1 (41      9725 . 0  。

 。

 (2)

 1129725 . 0 102 . 041) ( 1) | ( ) () () () | (1 1 11 B PA B P A PB PB A PB A P 。

 。

 13 、设总体 X 的概率密度为0 , 00 ,) (2xx xex fx ,其中 0   是未知参数。nX X X , , ,2 1 是来自总体的一个简单随机样本,求参数  的极大似然估计。

 解:似然函数为   221 1) (ixniinnixie x e x L   , , 取对数,    niinix Lx ni121) (ln ln ln  , , 由 由 0 ln12 ) (  niiLxndd , , 解得niixn12 ,从而参数  的极大似然估计为niiXn12^。

 。

 14查 、从某厂生产的滚珠中随机抽查 9 这 个,测得这 9 个滚珠直径的平均值为mm x 9 . 14  。若滚珠直径服从正态分布,且已知标准差为 mm 15 . 0 。求该厂生产为 的滚珠直径均值的置信水平为 0.95 的置信区间。

 附 :

 306 . 2 ) 8 ( , 833 . 1 ) 9 ( , 96 . 1 , 645 . 1025 . 0 05 . 0 025 . 0 05 . 0    t t u u

  解 解: 用 用 U 估计法。由 15 . 0 , 9 . 14 , 96 . 1 , 9025 . 0 2 /     x u u n

  计算得: ) 998 . 14 , 802 . 14 ( ) , (2 / 2 /    unx unx

  15为 、食品加工厂用自动装罐机装食品罐头,规定标准重量为 500 克。现随机抽取25 罐,测得其平均重量为 502 克,样本标准差为 8 克。假定罐头重量服从正态分布,问机器工作是否正常? ) 05 . 0 (  

 附:

 71 . 1 ) 24 ( , 06 . 2 ) 24 ( , 65 . 37 ) 25 ( , 42 . 36 ) 24 (05 . 0 025 . 0205 . 0205 . 0    t t  

  解 解: 0H : 1 0, 500 H     : 0   。2 未知, 用 用 T 检验法。

 由 ) 1 ( ~/0 n tn SXT得拒绝域为 ) 1 (2 /  n t T计算得

 06 . 2 ) 24 ( 25 . 125 / 8500 502/025 . 00   tn sxt 故接受原假设,机器工 作正常。

 一本《概率统计》练习二答案第 5 页(共 4 页)

 一本《 概率统计 》练习二答案 一、单项选择题 1 1 、 设 , , A B C 为随机事件,下列命题中正确的是(

 D )

 (A) ABC ABC ABC   表示 , , A B C 至少两个发生

 (B)

 , A B 相互独立,则 , A B 必互不相容

 (C) ( ) ( ) ( ) P A B P A P B   

  (D)

 ( ) ( ) ( ) ( ) P A B P AB P A P AB    

  2 2 、已知 ( ) 0.4 P A  , ( ) 0.7 P A B  ,当 , A B 互不相容时,设 ( ) P B p  ;当 , A B相互独立时,设 ( ) P B q  ,则 (

 C )

 (A) 0.3 p q  

  (B)

 0.5 p q  

  (C) 0.3, 0.5 p q  

  (D) 0.3, 0.6 p q  

  3 3 、已知2~ (3, ) X N  , {3 6} 0.34 P X    ,则 { 0} P X   (

 A )

 (A) 0.16

  (B)

 0.34

  (C) 0.56

  (D)

 0.28

  4 4 、 设1 2( , , , )nX X X 是来自正态总体(2( , ) X N   )

 的样本,下列各式不正确的是(

 D )

 ( ) A2( , ) X N n  

  ( ) B221( )niiXn    

 ( ) C

  222( 1)( 1)n Sn 

  ( ) D (0,1)XN

 5 5 、 在如下关于常用分布的数学期望或方差的结论中,正确的是(

 C )

 (A) ~ ( , ), X B n p

  则 ; DX np 

  (B) ~ ( ), X P  则2, ; EX DX    

  (C) ~ ( , ) X U a b ,则2( )12b aDX

  (D) ~ ( ) X e  ,则1. EX DX 

  二、填空题 6 6 、 已知 3, 4, EX DX   则 ( 1)(2 1) E X X   

  22

 。

 7 7 、设随机变量 X 与 Y 相互独立, 且 ~ (2,3), ~ ( 3,4) X N Y N  ,则

 2 4~ Z X Y    (3,16). N . .

 一本《概率统计》练习二答案第 6 页(共 4 页)

 8 8 、已知 F 分布的上侧分位数0.051(10,5) ,3F  则0.95 (5,10)F 

  3

  。

 9 9 、 设总体 X 的数学期望和方差皆存在,对于其简单随机样本,比较 两个 无偏估计量1 2 3124X X X  和1 2 323X X X  ,则2 较1 有效。

 10 、设某微生物存活能到 0 30 小时的概率是 0.8 ,能到 0 50 小时的概率是 0.6 ,已知该微生物已存活至 0 30 小时,则还能到 0 50 小时的概率为

 0.75

  。

 三、解答题 11 、一袋中装有 7 7 枚正品硬币和 3 3 枚次品硬币(次品硬币的两面都是国徽图案)。从袋中任取一枚硬币,并将它投掷 3 3 次。

 (1 1 )求所掷三 次皆为国徽图案的概率;

 (2 2 )若已知三次皆掷出国徽图案,求所取出的这枚硬币是正品的概率。

 解:设1B 表示所取硬币为正品,2B 表示所取硬币为次品,A A 表示所掷三次皆为国徽图案。

 (1 1 )31 1 2 27 1 3 31( ) ( ) ( | ) ( ) ( | )10 2 10 80P A P B P A B P B P A B        

 (2 2 )1 1 117 1( ) ( ) ( | ) 710 8( | )31( ) ( ) 3180P AB P B P A BP B AP A P A    .

  12 、(1 1 )甲、乙二人独立地各进行两次射击,设甲的命中率为12,乙的命中率为23,以 X Y 和 分别表示甲和乙的命中次数,求 X Y 和 ; 的联合分布率;

 (2 2 )设二维随机变量 ) , ( Y X 的概率密度为

  ) , ( y x f4.8(2 ) , 1, 00,x y x y x        其它

 求边缘概率密度 ( )Xf x 。

 解:

 (1 1 )21 1{ 0}2 4P X     ,2121 1{ 1}2 2P X C     ,21 1{ 2}2 4P X     ;21 1{ 0}3 9P Y     ,121 2 4{ 1}3 3 9P Y C    ,22 4{ 2}3 9P Y     . .

 一本《概率统计》练习二答案第 7 页(共 4 页)

 由 { , } { } { } P X i Y j P X i P Y j      ,得 X Y 和 的联合分布率为

 X Y Y

 0 0

 1 1

 2 2

 0 0

 136

 118

 136

 1 1

 19

 29

 19

 2 2

 19

 29

 19

 (2 2 )当 0 1 x   时,20( ) ( , ) 4.8 (2 ) 2.4(2 ) .xXf x f x y dy x ydy x x     

 当 [0,1] x 时, ( ) ( , ) 0.Xf x f x y dy 

 即 ( )Xf x 22.4(2 ) , 10,x x x     其它

 13 、已知随机变量 X 的分布函数是21, 1( )1, 12xF xxx     ,

 (1 1 )计算概率 { 3 2} P X     , {2 3} P X   和 { 1} P X   ;

 (2 2 )回答 X 是否为连续型随机变量,并说明理由。

 解:(1 1 )1 1 5{ 3 2} ( 2) ( 3)6 11 66P X F F            ;

 {2 3} (3) (2) 1 1 0 P X F F        ;

 1 2{ 1} ( 1) ( 1 ) 13 3P X F F         ;

 (2 2 )因为 1 x 为 ( ) F x 的间断点, ( ) F x 在 ( , )   上不连续,故 X 不是连续型随机变量。

 14 、设总体 X 的分布率为

 0 1 2~1 1 13 3 3X      ,其中 ( 1 1)      是未知参数。若已知来自总体 X 的样本观察值为 2,0,0, 2,1,1, 2,

  求

 (1 1 )参数  的矩估计值;

 (2 2 )参数  的极大似然估计值。

 解:(1 1 )87x  ,1 2(1 ) 3 23 3 3EX      ,由

 3 2 83 7  ,得

 3.14  

 一本《概率统计》练习二答案第 8 页(共 4 页)

 (2 2 )2 2 31 1 1( )3 3 3L                  ,

 ln ( ) 2ln(1 ) 3ln(1 ) 7ln3 L         ,

 由2 3ln ( ) 01 1dLd     ,得^15   。

 15 、从自动线上被分装成小袋包装的某种产品,其重量2( , ) X N   ,现从一批产品 抽取 9 9 包,测得这 9 9 包重量的平均值为 15.06 x g  ,

 (1 1 )若已知20.04   ,求该产品重量均值  的置信度为 5 0.95 的置信区间;

 (2 2 )若2 未知,而求得样本标准差 0.23 s g  ,试检验:可否认为这批产品的重量均值 15.00g   ? ) 05 . 0 (  

  附:0.05 0.025 0.05 0.025 0.0251.645, 1.96, (9) 1.833, (9) 2.262, (8) 2.306 u u t t t     

  2 2 20.05 0.05 0.95(9) 16.92, (8) 15.51, (8) 3.33.      

  解:(1 1 )

 用 U 估计法。由/2 0.0259, 1.96, 15.06, 0.2. n u u x     

  计算得 : /2 /2( , ) (14.929, 15.191) x u x un n    

  (2 2 )

 0H : 0 115 ; g H     : 015g     。2 未知 , 用 T 检验法。

 由0~ ( 1) (8)/XT t n ts n    得拒绝域为/2 0.025( 1) (8) T t n t  

  计算得00.02515.06 150.783 (8) 2.306/ 0.23/ 9xt ts n       ,

 故接受原假设,可以认为这批产品的重量均值 15.00g   。

 一本《概率统计》练习三答案第 9 页(共 4 页)

 一本《 概率统计 》练习三答案 一、单项选择题 1、 、 设 , , A B C 为随机事件, 则与 ) ( B A P  相等的关系式是( C

 )

 (A) ) ( ) ( ) ( AB P B P A P   ; ;

 (B) ) ( ) ( B P A P  ; ; (C) ) ( ) ( AB P A P  ; ;

  (D) ) ( ) ( ) ( ) ( B A P B P B P A P   。

 。

 2、 、 设 , , A B C 为 随机事件

 41) ( ) ( ) (    C P B P A P ,81) (  AB P , 0 ) ( ) (   AC P BC P ,

 则 , , A B C 三个随机事件中至少有一个发生的概率是 (

 B )

 ). . (A)43; ;

 (B)85; ;

  (C) 83; ;

  (D) 81。

 。

 3 、已知随机变量 X 的分布密度为

     

 , 01 0

 ,) (其他x b axx f

 且85)21(   X P ,则 b a, 的值为

 ( C )。

 (A) 0 , 1   b a ; ;

 (B)21, 2    b a ; ;

 (C)21, 1   b a ; ;

 (D) 1  b a 。

 。

  4、 、 设随机变量 X 的取值范围是   1

 , 1  ,以下可以作为 X 的分布密度的是 (

 A )

 )

 (A)

   其它

 01 x 1

 21;

 (B)

    其它

 01 x 1

 2;

 (C)

    其它

 01 x 1 x

  ;

 (D)

    其它

 01 x 1

  x2。

 。

 5、 、 若 ) ( ~ n t X ,那么 ~2X (

 A

 )

  (A) ) , 1 ( n F ; ;

  (B) ) 1 , (n F ; ;

 (C) ) (2n  ;

 (D) ) (n t 。

 二、填空题 6 6 、将 S C, C, E, E, I, N, S 等七个字母随机地排成一行, , 那么, , 恰好排成英文单词 词 E SCIENCE 的概率为

 1/1260

  。

 7 7 、 设随机变量 ) , 2 ( ~2 N X ,且   3 . 0 4 2    X P ,则   0  X P = =

 0.2

 。

 8、 、 已知 5 . 0 ) ( , 5 . 0 ) ( , 8 . 0 ) (     B P B A P A P , 则  ) ( B A P  _ __ _1 1 __ 。

 一本《概率统计》练习三答案第 10 页(共 4 页)

 9、 、 若总体 ) 2 , 0 ( ~2N X , 10 2 1, , , X X X  为来自总体样本容量为 0 10 的简单随机样本 , 则101241iiX Y 服从于_ __ _ х2 2 _ __ _ 分布 , 其分布参数为 ___ _ 10 ____ _。

 。

 10、 、 若 总体 ) , ( ~2  N X ,且2 未知,用样本检验假设0H :0   时,采用统计量是n SX/0 。

 。

 三、解答题

 11、 、 从一批有 0 10 个合格品与 3 3 个次品的产品中一件一件地抽取产品,各种产品被抽到的可能性相同,求在下列二种情 况下,直到取出合格品为止,所抽取次数 X 的分布率。(1 1 )放回

 (2 2 )不放回

 解

 (1 1 )

 ) 13 / 10 ( ) 13 / 3 ( ) (1  kk X P

   , 2 , 1  k

  (2 2 )

 12、 、 设商场出售的某元件是由甲、乙、丙厂生产的,产品的比例为 1 :

 2 :

 1 ,且它们的产品合格率分别为 9 0. 、 85 0. 、 8 0. ,现从该商场买了一个元件

 (1) 问恰取到一件合格品的概率是多少?

 (2) 若已知取到一件合格品,求其是丙厂生产的概率。

 解

 (1 1 )设

 iB { { 取到一件 i i 厂的产品} } ,3 i=1 ,2 ,3 对应甲、乙、丙

 A={ 取出的产品是合格品} } ,由全概率公式

 85 . 0 8 . 04185 . 0219 . 041) (        A P

  (2)  ) () ( ) () (3 33A PB A P B PA B P 17 / 4 2353 . 085 . 08 . 0 25 . 0  13. 设随机变量 X 的 分布密度 为

  

  , 00

  ,2cos21) (其他 xxx f

  (1) 求 X 的分布函数。

 (2) 求 )21 (   X P

  (3) 求 X Y 5 . 0  的分布密度。

 解

 (1) 当 0  x 时, 0 ) (  x F

  X

 1 2 3 4 P

 10/13 (3/13)(10/12) (3/13)(2/12)(10/11) (3/13)(2/12)(1/11)

 一本《概率统计》练习三答案第 11 页(共 4 页)

  当 当    x 0 时,2sin2cos21) (0xdttx Fx  

 当 当   x 时, 1 ) (  x F

  (2) )21 (   X P22) 1 ( )2(     F F

 (3) 由于 Y X 2  , 其他

  , 020

 , cosy yf Y

  14 、 设 ) , ( Y X 的联合分布密度为 x y x x Ay y x f       0 , 1 0 ), 1 ( ) , ( ,

 (1 1 )求系数 A A ,

 (2 2 )求关于 X 及 Y 的边缘分布密度。

 (3 3 )

 X 与 Y 是否相互独立?

 (4 4 )

   E XY 及 ( ) D XY .. 解 解 (1 1 )由     10103 2024) (2) 1 (Adx x xAdydx x Ayx, ,

 24  A

  (2 2 )当 1 0   x 时, ) ( 12 ) 1 ( 24 ) (3 20x x dy x y x fxX    

  当 1 0   y 时, ) 2 ( 12 ) 1 ( 24 ) (3 21y y y dx x y y fyy     

     其他

  0,1 x 0

 ), ( 123 2x xf X

      其他

  0,1 y 0

 ), 2 ( 123 2Yy y yf

 (3 3 )

 X 与 Y 不相互独立

 (4 4 )   10 0) 1 ( 24 ) (xdy x y xy dx XY E 15 / 4 ) ( 8105 4    dx x x

  28 / 3 ) 1 ( 24 ) (10 02 2 2 2    xdy x y y x dx Y X E

  036 . 0630022722516283) (     XY D

 15、 、 随机从一批灯泡中抽查 1 16 6 个灯泡,测得其使用时数的平均值为 X 0 =1500 小时,样本方 差2 220 S  小时 , 设灯泡使用时数服从正态分布。试求均值  的置信度为 为 95% 的置信区间。

 (

 附数据:0.025 (16)2.1199 t  ;

 0.025 (15)2.1315 t 

  )

 解 解 X =1500 ,2 220 S  , 16  n ,0.025 (15)2.1315 t 

 置信度为 95% 的置 信区间

 一本《概率统计》练习三答案第 12 页(共 4 页)

 ) 6575 . 1510

  , 3425 . 1489 ( ) 15 ( ), 15 (025 . 0 025 . 0  tnSX tnSX

  16 、 (1)设 设1 2, , ,nX X X  为总体 X 的一个样本, , 母体 X 的分布密度为

  其它

 , 01 0

  ,) (1x xx f, 0  

  试求  的矩估计和极大似然估计( ( 其他专业做) ) 。

 (2) 设总体 X 的分布律为

        2 1 ) 1 ( 23 2 1 0~2 2X

  其中 5 . 0 0    是未知参数,若总体 X 有样本观测值:3 3 ,1 1 ,3 3 ,0 0 ,3 3 ,1 1 ,2 2 ,3 3 ,求参数  的矩估计与极大似然估计( ( 会计学、国贸、公共管理专业做) ) 。

 解 解

 (1)

 1) (10  dx x X E

  由

 X X E  ) ( ,则  的矩估计是21XX

 似然函数为

  12 1211) (    nnniix x x x L 

  ) ln( ) 1 ( ln2) ( ln2 1 nx x xnL       

  由 0 ln212ln1  niixndL d  ,

 有

 212) ln ( niixn

 (2)  4 3 ) (   X E

  , , 2  X

  4 / 1  

 似然函数为

 4 2 6) 2 1 ( ) 1 ( 4 ) (        L

  ) 2 1 ln( 4 ) 1 ln( 2 ln 6 4 ln ) ( ln           L

       2 1812 6 lndL d) 2 1 )( 1 (12 14 322     

 则

 1213 7  

 一本《概率统计》练习四答案第 13 页(共 4 页)

 一本《 概率统计 》练习四答案 一、填空题

 1、 、 设 , , A B C 为三个随机事件, 则下列选项中不可以用来表示事件“ , , A B C 中至少有一个出现 ”的是(

 D

 )

 (A) A B C ; ;

 (B) ABC ; ; (C) ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC       ; ;

  (D) ABC 。

 。

 2、 、 下列各式正确的是 (

 A )

 )

 (A) ( ) ( ) ( ) P A B P A P B    ; ;

 (B) ( ) ( ) ( ) P A B P A P B    ; ;

  (C) ( ) ( ) ( ) P AB P A P B  ; ;

  (D) ( )( )( )P AAPB P B 。

 。

 3 、下列函数中,可以作为随机变量的分布函数的是 ( B )

 (A) , 0( )0, 0xe xF xx  ; ;

 (B)1 1( ) arctan2F x x  ; ;

  (C)1 sgn( )( )2xF x ; ;

 (D)21, 1( )1, 11xF xxx   。

 。

 4、 、 已知 X 服从 [2,4] 上的均匀分布,则 {3 2 11.6} P X    (

 D )

 (A)

 0 ;

 (B)

 1 ;

 (C)

 0.8 ;

 (D)

 0.6 。

 5、 、 设总体 X 服从正态分布2( , ) N   ,1 2, ,nX X X 是 X 的一个样本,样本均值11niiX Xn,样本方差2 211( )1niiS X Xn , ,

 则服从 ( 1) t n 的是(

 D

 )

  (A)21niiX     ; ;

  (B) Xn; ;

 (C) 21niiX X   ;

 (D) XS n 。

 二、填空题 6 6 、设 ( , ) X Y 在区域2 22 2{( , ) 1}x yD x ya b   上服从均匀分布,则其分布密度函数为1,( , )( , )0,x y Df x y ab  其它

 7 7 、 设随机变量 ~ (2, 3) X N , ~ (3,0.4) Y B ,X X 、Y Y 相互独立,则

 一本《概率统计》练习四答案第 14 页(共 4 页)

 X+2Y E (- )

 = =

 0.4 , D(2X-3Y-1) = = ____ 18.48

  8、 、3 3 1( ) , ( ) , ( )3 7 4P A P B A P B    已知,则 ( ) P B A 

 51/56

 9 、已知 2 EX  , 1 DX   , 2 EY   , 4 DY   , 0.5XY    , , 则 { 6} P X Y   

 1/12

 . 10、 、 若 ) ( ~ n t X ,那么 ~2X ) , 1 ( n F 。

 。

 三、解答题 11、 、 设甲袋中有三个红球及一个白球,乙袋中有四个红球及两个白球,从 甲袋中任取一个球,不看颜色,放入乙袋中后,再从乙袋中任取一个球

 (1 1 )求从乙袋中取到红球的概率:

 (2 2 )若已知从乙袋中取到的是红球,求开始从甲袋中拿出的也是红球的概率。

 解:设 A A 表示从甲袋中拿到红球,B B 表示从乙袋中拿到红球

 (1 1 )5 3 4 1 19( ) ( ) ( ) ( ) ( )7 4 7 4 28P B P B A P A P B A P A       

  (2)

 ( ) ( ) ( ) 15( )( ) ( ) 19P AB P B A P AP A BP B P B  

  12、 、 甲、乙二人独立地各进行两次射击,设甲的命中率为12,乙

 的命中率为23,以 X Y 和 分别表示甲和乙的命中次数。

 (1)求 求 ( , ) X Y 的分布律;

 (2)求 求 ( ) E XY 。

 。

 解:(1 )

 Y X 0 1 2 0 1/36 4/36 4/36 1 2/36 8/36 8/36 2 1/36 4/36 4/36

  (2)

 XY 0 1 2 4 P 12/36 8/36 12/36 4/36 ( ) 4 3 E XY 

  13 、设随机变量 ( , ) X Y 的分布密度为2 ,01,0 1( , )0,cxy x yf x y     其它地方,

 一本《概率统计》练习四答案第 15 页(共 4 页)

 求(1 1 )参数 c ;

 (2 2 )

 { 1} P X Y   ;

 (3)

 DX

  (4)

 X 与 Y 是否相互独立,为什么?

 解:(1 1 )1 120 0( , ) 1 66cf x y dxdy cxy dxdy c        ,

  (2 2 )1 1 12 2 3 40 0 01{ 1} 6 (3 6 3 )10yP X Y xy dxdy y y y dy        

 (3 3 )21 1 1 12 2 2 2 20 0 0 01 4 1( ) 6 62 9 18DX EX EX x xy dxdy x xy dxdy            

 (4 4 )2 ,0 1( ) ( , )0,Xx xf x f x y dy    其它,

 23 ,0 1( ) ( , )0,Yy yf y f x y dx    其它

 ( , ) ( ) ( )X Yf x y f x f y   ,所以 X 与 Y 是相互独立的。

  14 、设总体 X 服从均匀分布 ( , ) U a b , , a 已知,求 b 的矩估计和极大似然估计量。

 解:(1 1 )

 22a bX EX b X a    

  (2 2 )极大似然函数为1( ) ( , 1,2, , )( )inL b a x b i nb a   ,

 1 2max{ , , , }nb x x x 

  15、 、 某车间生产滚珠,已知直径2~ ( , ) X N   且标准差为 5 0.15 毫米,现从某天生产的产品中随机抽取 9 9 , 个,

 经测试,已经算得这 9 9 个滚珠直径的均值 为 14.9 x  (毫米),求直径均值的置信水平为 5 0.95 的置信区间。

 附表:标准正态分布函数 ( ) x  取值表

 x

  1.28

 1.645

 1.96

 2.33

 ( ) x 

  0.900

 0.950

 0.975

 0.990

 解:置信区间为2 2( , ) X U X Un n     

 取 14.9 x  , n=9 ,20.15, 0.05, 1.96 U       ,得( 14.802 , 14.998 )

 一本《概率统计》练习四答案第 16 页(共 4 页)

 16 、某工厂采用新的方法处理废水,测量其中所含某种有毒物质的浓度,得到 10个数据(单位:毫克/ 升):22, 14, 17, 13, 21, 16, 15, 16, 19, 18 ,而以往用老办为 法处理后,该种有毒物质的平均浓度为 19 ,问新处理方法是否比老处理方法效果好?(设该种有毒物质的浓度服从正态分布,取显著性水平 0.05   )。

 附:96 . 1 645 . 1228 . 2 ) 10 ( 262 . 2 ) 9 ( 812 . 1 ) 10 ( 833 . 1 ) 9 (025 . 0 05 . 0025 . 0 025 . 0 05 . 0 05 . 0    u ut t t t 解:0 0 1 0: 19 ( : ) H H        ,

 采取 T T 检验法,拒绝域为0( 1)xT t nsn     ,

 将2010, 0.05, 19, 17.1, 8.544 n x s        代入,

 0.0517.1 192.056, ( 1) (9) 1.8338.54410T t n t      ,拒绝0H

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