概率论与数理统计第二章作业题详解.doc

第2章 习题详解:2.1解：123456123456723456783456789456789105678910116789101112由表格知X的可能取值为2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12。并且，；。即 (k=2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12)2.2.解：根据，得，即。 故 2.3 解：分别用表示甲乙第一、二次投中，则两人两次都未投中的概率为：，两人各投中一次的概率为：两人各投中两次的概率为：。所以：（1）两人投中次数相同的概率为(2) 甲比乙投中的次数多的概率为：2.4 解：(1) (2) 2.5 解： 2.6 解：(1) (2) .2.7 解：(1) ，由题意，所求事件的概率为.(2) , 由题意，所求事件的概率为.2.8 解：设应配备m名设备维修人员。又设发生故障的设备数为X，则。依题意，设备发生故障能及时维修的概率应不小于0.99，即，也即因为n=180较大，p=0.01较小，所以X近似服从参数为的泊松分布。查泊松分布表，得，当m+1=7时上式成立，得m=6。故应至少配备6名设备维修人员。2.9 解：一个元件使用1500小时失效的概率为 设5个元件使用1500小时失效的元件数为Y，则。所求的概率为。2.10 解：求每天的供电量仅有80万千瓦时, 该地区每天供电量不足的概率，只需要求出该地区用电量X超过80万千瓦时（亦即X0.8百万千瓦时）的概率：若每天的供电量上升到90万千瓦时, 每天供电量不足的概率为：2.11解：方程有实根，亦即,显然，当时，方程有实根；又由于所求概率为：。2.12 解：(1) 发射管寿命不超过100 小时的概率：=0.39(2) 发射管的寿命超过300 小时的概率：(3) 一只发射管的寿命不超过100 小时, 另一只发射管的寿命在100 至300 小时之间.。2.13 解：设每人每次打电话的时间为X，XE(0.5)，则一个人打电话超过10分钟的概率为又设282人中打电话超过10分钟的人数为Y，则。因为n=282较大，p较小，所以Y近似服从参数为的泊松分布。所求的概率为2.14 解：(1)(2)。2.15 解：设车门高度分别为。则：查表得，因此，由此求得车门的最低高度应为184厘米。2.16 解：X的可能取值为0,1,2。因为； ；所以X的分布律为X012PX的分布函数为2.17 解：X的可能取值为1,2,3。因为； ；所以X的分布律为X123P0.60.30.1X的分布函数为2.18 解：(1) (2) 2.19 解：(1)由及，得，故a=1,b=-1.(2) (3) 。2.20 解：(1) Y的可能取值为0, 2, 42。因为； ；所以Y的分布律为Y0242P0.20.70.1(2) Y的可能取值为-1,1。因为 ；所以Y的分布律为Y-11P0.70.32.21 解：(1) X的可能取值为F(x)的分界点，即-1,1,2。因为 ；所以X的分布律为X-112P0.30.50.2(2) Y的可能取值为1,2。因为 ；所以Y的分布律为Y12P0.80.22.22 解：设和分别为随机变量的分布函数和概率密度函数。(1)已知因为求导得 所以Y参数分别为-1, 22服从正态分布。(2) 当，当，由已知条件，求导得 (3) 当，当，由已知条件，求导得 2.23 解：(1)已知则求导得 因为当，即时，；当y取其他值时。所以 为所求的密度函数。（2）根据已知条件，由三角函数和反三角函数的性质，我们知道。当，由于随机变量，容易求得求导得 （3）根据已知条件，由三角函数和反三角函数的性质，我们知道。当，由于随机变量，容易求得求导得 第二章定义、定理、公式、公理小结及补充：（1）离散型随机变量的分布律如果离散型随机变量可能取值为，相应的取值的概率称 为随机变量的分布列，也称为分布律，简称分布。 也可以用下列表格或矩阵的形式来表示，称为随机变量的分布律：（2）连续型随机变量的分布密度设为随机变量，如果存在一个定义在整个实轴上的函数，满足条件： (1) (2) (3) 对于任意实数（）(a可以是- b也可以是 )，有；则称为连续型随机变量，而称为的概率密度函数，简称概率密度或密度。（3）离散与连续型随机变量的关系积分元在连续型随机变量理论中所起的作用与在离散型随机变量理论中所起的作用相类似。（4）分布函数设为随机变量，是任意实数，则函数称为随机变量X的分布函数，本质上是一个累积函数。 可以得到X落入区间的概率。分布函数表示随机变量落入区间（ ，x内的概率。分布函数具有如下性质：1 ；2 是单调不减的函数，即时，有 ；3 ， ；4 ，即是右连续的；5 。对于离散型随机变量，；对于连续型随机变量， 。（5）八大分布0-1分布二项分布在重贝努里试验中，设事件发生的概率为。事件发生的次数是随机变量，设为，则可能取值为。， 其中，则称随机变量服从参数为，的二项分布。记为。当时，这就是（0-1）分布，所以（0-1）分布是二项分布的特例。泊松分布设随机变量的分布律为，则称随机变量服从参数为的泊松分布，记为或者P()。泊松分布为二项分布的极限分布（np=，n）。超几何分布随机变量X服从参数为的超几何分布，记为。几何分布，其中p0，q=1-p。随机变量X服从参数为p的几何分布，记为G(p)。均匀分布设随机变量的值只落在a，b内，其密度函数在a，b上为常数，即axb 其他，则称随机变量在a，b上服从均匀分布，记为XU(a，b)。分布函数为 axb 0， xb。当ax1x2b时，X落在区间（）内的概率为。指数分布 ,0, ,其中，则称随机变量X服从参数为的指数分布。X的分布函数为 , x0。 记住积分公式：正态分布如果随机变量的概率密度为；其中为常数，则称服从参数为的正态分布(Normal d