概率论与数理统计习题答案第四章

概率论与数理统计习题答案第四章Tag内容描述：<p>1、第四章习题 2 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 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Zi表示第i次。</p><p>2、第四章 大数定律与中心极限定理4.1 设为退化分布：讨论下列分布函数列的极限是否仍是分布函数？解：（1）（2）不是；（3）是。4.2 设分布函数如下定义：问是分布函数吗？解：不是。4.3设分布函数列弱收敛于分布函数，且为连续函数，则在上一致收敛于。证：对任意的，取充分大，使有对上述取定的，因为在上一致连续，故可取它的分点：，使有，再令，则有（1）这时存在，使得当时有（2）成立，对任意的，必存在某个，使得，由（2）知当时有（3）（4）由（1），（3），（4）可得，即有成立，结论得证。4.5 设随机变量序列同时依概率收敛于随。</p><p>3、精品文档 第四章习题解答 解 P X 1 5 9 10 0 5 P X 2 5 5 8 10 0 2778 P X 3 5 4 5 7 10 0 1389 P X 4 5 4 3 5 6 10 0 0595 P X 5 5 4 3 2 5 5 10 0 0198 P X 6 5 5 10 0 004 P X 7 P X 8 P X 9 P X 10 0 验算 总和为1 解 a b 1 P X 1。</p><p>4、习题习题 4.1 1. 设随机变量 X 的概率密度为 (1) 其他 (2) 求 E(X) 解: (1) (2) 2. 设连续型随机变量 X 的分布函数为 试确定常数 a,b,并求 E(X). 解: (1) 其他 即 又因当 时 即 (2) 3. 设轮船横向摇摆的随机振幅 X 的概率密度为 求 E(X). 解: 4. 设 X1, X2, Xn独立同分布,均值为 ,且设 ,求 E(Y). 解: 5. 设(X,Y)的概率密度为 其他 求 E(X+Y). 解: 的导数为 的导数为 6. 设随机变量 X1, X2相互独立,且 X1, X2的概率密度分别为 求: 解: (1) (2) (3) 7. 已知二维随机变量(X,Y)的分布律为 0 1 2 1 0.1 0.2 0.1 2 0.3 0.1 0.2 求 E(X). 解:。</p><p>5、概率论与数理统计 习题及答案 第 四 章 1 一个袋子中装有四个球 它们上面分别标有数字1 2 2 3 今从袋中任取一球后不放回 再从袋中任取一球 以分别表示第一次 第二次取出的球上的标号 求的分布列 解 的分布列为 Y X。</p><p>6、习题4 1 1 设10个零件中有3个不合格 现任取一个使用 若取到不合格品 则丢弃重新抽取一个 试求取到合格品之前取出的不合格品数X的数学期望 解 可得的概率分布为 于是的数学期望为 2 某人有n把外形相似的钥匙 其中只。</p><p>7、第四章 经济效果评价方法,按是否考虑资金的时间价值，经济效果评价指标分为静态评价指标和动态评价指标。 不考虑资金时间价值的评价指标称静态评价指标；考虑资金时间价值的评价指标称动态评价指标。 静态评价指标主要用于技术经济数据不完备和不精确的项目初选阶段。 动态评价指标则用于项目最后决策前的可行性研究阶段。, 本章要求 （1）熟悉静态、动态经济效果评价指标的含义、特点； （2）掌握静态、动态经济效果评价指标计算方法和评价准则； （3）掌握不同类型投资方案适用的评价指标和方法。, 本章难点 （1）净现值与收益率的关系 。</p><p>8、第四章第四章 极限定理极限定理 一 教材说明一 教材说明 本章内容包括常用的几个大数定律与中心极限定理 大数定律涉及的是一种依概率收 敛 中心极限定理涉及按分布收敛 这些极限定理不仅是概率论研究的中心议题 而且。</p><p>9、河南理工大学精品课程概率论与数理统计 第四章随机变量的数字特征 数学期望及其性质 方差及其性质 协方差与相关系数 契比雪夫不等式 常见的重要分布的数字特征 河南理工大学精品课程概率论与数理统计 分布函数能完全。</p><p>10、1 5VnO6 SKY SK4 (A) 1.w, EX = 1,EY = 1.1. 2.d1 = P5 k=1PX = k = P5 k=1 C k C = 60 137, dEX = P5 k=1kPX = k = 5C = 300 137. 3.w, X?1,0,1?VO 1 6, 1 3, 1 2, dEX = 1 3. 4. EX 6= 1.y:eEX = 1,K1 = EX = R Rxf(x)dx = R1 0 x cxb= c b+2. q1 = R Rf(x)dx = R1 0 cxbdx = c b+1, g. 5.?u.E(X2) = 0.8,?(EX)2= 0.64. 6.dK E(Xn) = Z R xnf(x)dx = Z 1 0 xnxdx + Z 2 1 xn(2 x)dx = 2(2n+1 1) (n + 1)(n + 2) 7.dK。</p><p>11、4 1特征函数 4 2大数定律 4 3随机变量序列的两种收敛性 4 4中心极限定理 第四章大数定律与中心极限定理 4 1特征函数 特征函数是处理概率论问题的有力工具 其作用在于 可将卷积运算化成乘法运算 可将求各阶矩的积分运算化成微分运算 可将求随机变量序列的极限分布化成一般的函数极限问题 4 1 1特征函数的定义 定义4 1 1设X是一随机变量 称 t E eitX 为X的特征函数 必定存在。</p><p>12、概率论与数理统计第四章作业解答大龙在这里呢2017年10月22日摘要概率论与数理统计电子科技大学应用数学学院徐全智、吕恕主编，第三章作业题解答。目录1题型分布12习题解答21题型分布第四章随机变量的数字特征随机变量的分布函数完整地描述了随机变量的统计特性，但是对于更一般的随机变量，要确定其分布函数却不容易，并且对于许多实际问题，并不需要确定随机变量的分布函数，只要知道它的某些特征就足够了例如，在测量电源电压时，测量结果是一个随机变量，在实际工作中往往用测量电压的平均值来表示电源电压的大小；又如在测试电子元件。</p><p>13、4 Continuous Random Variable 连续型随机变量 Continuous random variables appear when we deal will quantities that are measured on a continuous scale For instance when we measure the speed of a car the。</p>