概率论与数理统计第四章习题及答案 下载本文

内容发布更新时间 : 2024/6/18 21:57:33星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

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概率论与数理统计习题 第四章 随机变量的数字特征

习题4-1 某产品的次品率为0.1,检验员每天检验4次,每次随机地取10件产品进行检验,如发现其中的次品数多于1个,就去调整设备,以X表示一天中调整设备的次数,试求E(X)(设诸产品是否为次品是相互独立的).

解:设表示一次抽检的10件产品的次品数为ξ

P=P(调整设备)=P (ξ>1)=1-P (ξ≤1)= 1-[P (ξ=0)+ P (ξ=1)]

1-0.7361=0.2639.

查二项分布表

?4?04

因此X表示一天调整设备的次数时X~B(4, 0.2639). P (X=0)=??0??×0.2639×0.7361

??=0.2936.

?4??4?1322

??P (X=1)=?×0.2639×0.7361=0.4210, P (X=2)= ?1??2??×0.2639×0.7361=0.2264. ?????4??4?30

??P (X=3)=?×0.2639×0.7361=0.0541, P (X=4)= ?3??4??×0.2639×0.7361=0.0049. ????从而

E (X)=np=4×0.2639=1.0556

j?2j?13?习题4-2 设随机变量X的分布律为P?X?(?1)?,?jj?3?j?1,2,?,说明X的数学期望不存在.

解: 由于

?(?1)j?1?j?1j???3j3j221j?13P(X?(?1))???,而级数发散,故级数2??jjjj?1j3j?1jj?1j?(?1)j?1?j?1j3jj?13P(X?(?1))不绝对收敛,由数学期望的定义知,X的数学期望不存在. jj习题4-3 设随机变量X的分布律为

X pk 求E(X),E(X),E(3X?5).

22-2 0.4 0 0.3 2 0.3 解 E(X)=(-2)0.4+00.3+20.3=-0.2

由关于随机变量函数的数学期望的定理,知

E(X2)=(-2)20.4+020.3+220.3=2.8

E(3X2+5)=[3 (-2)2+5]0.4+[3 02+5]0.3+[322+5]

如利用数学期望的性质,则有

E(3X2+5)=3E(X2)+5=32.8+5=13.4

可编辑

0.3=13.4

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E(X)??2?0.4?0?0.3?2?0.3??0.2,E(X2)?(?2)?0.4?2?0.3?2.8,22

E(3X2?5)?3E(X)?5?13.4?e?x,习题4-4 设随机变量X的概率密度为f(x)???0,求(1)Y?2X;(2)Y?e解

?2X2x?0, x?0的数学期望.

(I)E(Y)?E(2X)??2xf(x)dx?2(?x?0dx????????0??0xe?xdx)

?2(?xe?x?0????0e?xdx)??2e?x???0?2?(II)E(Y)?E(e?2X)????0e?2x?edx???x0e?3x?1?3xdx?e3?01 3

?12y2,习题4-5 设(X,Y)的概率密度为f(x,y)???0,求E(X),E(Y),E(XY),E(X?Y).

220?y?x?1,其它解 各数学期望均可按照E[g(X,Y)]???????????g(x,y)f(x,y)dxdy计算。因f(x,y)仅

在有限区域G:{(x,y)|0?y?x?1}内不为零,故各数学期望均化为G上相应积分的计算。

E(X)???????????xf(x,y)dxdy???12xy2dxdy??dx?12xy2dy?G001x1x4 5E(Y)???????????yf(x,y)dxdy???12yy2dxdy??dx?12y3dy?G001x3 51 2E(XY)???????????xyf(x,y)dxdy???12xyy2dxdy??dx?12xy3dy?G001xE(X?Y)???(x?y)12ydxdy??dx?12(x2y2?y4)dy?G002222216 15习题4-6 将n只球(1~n)号随机地放进n只(1~n)盒子中去,一只盒子装一只球,若一只球装入与球同号的盒子中,称为一个配对,记X为总的配对数,求E(X).

可编辑

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?1第i只球放在第i只盒子中解:Xi??

?0第i只球没有放在第i只盒子中 X??Xi 表示所有配对的个数

i?1n P?Xi?1?? ?EXi?n11P?Xi?0??1? nn1 n1?1 n?EX??EXi?n?i?1?x?x2/2?2,?e习题4-7 设随机变量X服从瑞利分布,其概率密度为f(x)???2??0,其中??0是常数,求E(X),D(X).

解 E(X)????x?0,x?0

??xf(x)dx??x????x?2e?x2/2?2dx

令u?x2/2?22????0u1/2e?udu?2??(3/2)?2?1??(1/2)??22E(X2)??????x2f(x)dx??222????x2x?2e?x2/2?2dx

令u?x/2?2????0ue?udu?2?2?(2)?2?2故 D(X)?E(X2)?(E(X))2?2?2??2?2?4??2? 2?1?,习题4-8 设二维随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)?????0,试验证:X和Y是不相关的,但X和Y不是相互独立的. 设D?{(x,y)|x?y?1}.

22x2?y2?1,其它

E(X)?? =?????????xf(x,y)dxdy?1??2xdxdy πx2?y?112π1rcos?grdrd??0. ??00π可编辑

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同理E(Y)=0. 而 Cov(X,Y)? ???????????[x?E(x)]g[y?E(Y)]f(x,y)dxdy

112π12xydxdy?rsin?cos?rdrd??0, ????00πx2?y2?1π由此得?XY?0,故X与Y不相关. 下面讨论独立性,当|x|≤1时,fX(x)1?y2?1?x21?1?x212dy?1?x2. ππ当|y|≤1时,fY(y)?1?1?y212dx?1?y2. ππ显然fX(x)gfY(y)?f(x,y). 故X和Y不是相互独立的.

习题4-9 设随机变量(X,Y)具有概率密度

?1?(x?y),f(x,y)??8??0,0?x?2,0?y?2,其它

求E(X),E(Y),Cov(X,Y),?XY,D(X?Y).

解 因f(x,y)仅在有限区域G:{(x,y)|0?x?2,0?y?2}内不为零,故有

x(x?y)dy

?????0082x2xy227 ??(xy?)|0dx??(x?1)dx?

0804262????22x22 E(X)???xf(x,y)dxdy??dx?(x?y)dy

????00822x2xy225 ??(xy?)|0dx??(x2?x)dx?

080423????22xy E(XY)???xyf(x,y)dxdy??dx?(x?y)dy

????0082xy2xy2244 ??(xy?)|0dx??(x?)dx?

0804233由x,y在f(x,y)的表达式中的对称性(即在表达式f(x,y)中将x和y互换,表达式不变),得知

E(X)??????xf(x,y)dxdy??dx?2275,E(X2)?E(Y2)?, 635711且有 D(Y)?D(X)?E(X2)?[E(X)]2??()2?,

3636E(X)?E(Y)?可编辑

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而 Cov(X,Y)?E(XY)?E(X)E(Y)?449?1 ??33636?XY?Cov(X,Y)D(X)D(Y)?5?1; D(X?Y)?D(X)?D(Y)?2Cov(X,Y)?

911习题4-10 设(X,Y)服从二维正态分布,且X~N(0,3),Y~N(0,4),相关系数

?XY??1/4,试写出X和Y的联合概率密度.

解 因?1??2?0,?1?3,?2?2,???1,故X和Y的联合概率密度为 4xyy2?1x2f(x,y)?exp[(??)]

2(1?1/16)3443?1?1/16431xyy2?8x2?exp[(??)]

153435?431可编辑