概率论与数理统计袁荫棠课后答案

1、概率论与数理统计袁荫棠课后答案【篇一：概率论与数理统计学习指导】txt 一、教学目的与课程性质、任务。教学目的：本课程为学生讲授概率论与数理统计的基本概念、基本方法、基本技巧和基本理论。主要培养学生对随机数学理论的掌握和实际问题的分析与理解能力，尽量引导学生针对实际随机现象进行科学的分析，从而达到增强学生动手能力和提高学生数学思维能力。二、教学要求概率论与数理统计是在理论基础上实践性很强的课程，它主要讲授随机现象统计规律性的一门数学科学。要求学生能够奠定较扎实的概率论理论基础，同时也能利用随机变量及其分布有关理论知识讨论数理统计中的有关统计推断问题 .要求学生能对现实中的工程实际问题、保险问题

2、、金融问题、可靠性问题等方面利用合理的概率论和数理统计有关理念予以解释和分析 .在教学环节上，对学生的学习提出 “掌握 ”和“了解 ”两个层次上要求，所谓 “掌握 ”，是指学生在课后，必须能将所学内容用自己理解后的数学术语复述出来，这是将所学知识熟练应用到实践中的基础。所谓“了解 ”，是要求学生对所学内容有初步的认知，不要求完全复述出来，但在遇到相关问题时要求能够辨识。教学以课堂讲授为主，辅之以课堂具体的事例分析等方式。三、教学进度表四、教学内容与讲授方法【篇二： 1-4 章习题解答】（修订本 1989 年） 袁荫棠编 中国人民大学出版社14 章习题解答习题一1 解： (1) 互不相容 （2）

3、对立 （3）互不相容（ 4）相容 （5）互不相容 （6）对立2解： 样本点为： （x,y ）,a=(x,y) x+y=3,5,9,11,3 解： 5a?ai 表示五次中至少有一次i?1击中目标 ,a?a1a2a3a4a5, 五次均未击中目标 :五次中击中次数至多有两次。4解：(1) (a+b)(b+c)=ab+ac+b+bc ab+bc ?b(a+b)(b+c)=b+ac（2）所有非平装书都是中文图书 （3）是 6解：p（a）=86880/100000=0.8688,p(b)=0.80521, p(c)=0.677877?解：这批产品合格率为： p=68/ （5+68+7 ）=0.85?解：若

4、一个门：p? c7c3c102 11? c32 c102?0.53?若二个门：p?10 解 p?24!?0.0833 c3 2 c102 ? 345?0.066611?解：记次品数分别为 0、1、2、3 的概率分别为p0,p1,p2,p3 p0?p2? c97c100 255?0.8559,p1? 3 c3c97c100c3c97c10053 2 5 14?0.14 c3c97c1005?0.006,p3?0.00006 12解：p? 13解cncn?n1 kn?k1 cn n c5c3c211114?解：前面两个邮筒没有信，则后面两个应为 2 个中取 2 个的重复排列?概率为221 1 p?

5、 24? 14,(或 p?c2c216?0.25)p? c3c24 2 11 ? 3?216?0.375?第一个邮筒只有一封信： ?合格率为： 0.8+0.16=0.96 16 解p?(c2c3c5?c2c3c5?c2c3c5?c2c3c5?c2c3c5?c2c3c5)/c10?1262 52?0.5122131230221212203517?解：由 11 题的结果得次品数不超过 1 个的概率为： p0+p1=0.8559+0.14=0.995921解解：类似于例 4（p16 ）22 ?解：设 a、b、c 分别为同一种零件被三个机床分别加工的这一事件，d 表示合格品。则 p(a)=0.5 ，p

6、(b)=0.3 ，p（c）=0.224解：（ 1）设 a=取得一个为废品， b1= 取得一箱为甲厂，b2= 取得一箱为乙厂 。则 a 只能与 b1，b2 之一同时发生才发生。又因为： p（a/b1)=0.06,p(a/b2)=0.05,p(b1)=30/50=3/5, p(b2)=20/50=2/5, 故由全概率公式： p（a）=p(b1)p(a/b1)+p(b2)p(a/b2)=0.056. 25解：设 a、b 分别表示加工 a、b 零件的事件 p(a)=1/3,p(b)=2/3设 c 为这个机床停机的时间则 p(c/a)=0.3,p(c/b)=0.4【篇三：概率论与数理统计课程教学大纲】=

7、txt 一、课程基本信息二、课程简介概率论与数理统计是一门研究随机现象规律性，并在此基础上进行统计推断的学科。在经济、管理的数据分析、预测与决策中有着广泛的应用。本课程旨在向 2 年级的大学生介绍概率论的基本原理和概念、以及利用数据进行知情管理决策的统计推断的基本技术。course brief description probability theory and statistics is a discipline of statisticalinference based on the fundamental principles of randomevents. it has compre

8、hensive applications on economic andmanagerial data analysis, forecast and decision making. this course is designed to introduce second-year students tothe fundamental principles and concepts from probabilitytheory as well as the basic statistical inference techniques ofusing data to make informed m

9、anagement decisions. topics covered include rules of probability, axiomaticdefinition of probability, conditional probability, independenceof events, bayes theorem, discrete and continuous randomvariable probability distribution, probability density functionandcumulative distribution function, joint

10、 probability distribution,function of random variables, expectation and variance,covariance and correlation, binomial distribution, hypergeometric distribution, poisson distribution, exponentialdistribution, normal distribution, law of great numbers and thecentral limit theorem, sampling distributio

11、n,parameterestimations including point and interval estimation,hypotheses testing for the mean and variance of a population,inference procedures for two populations, simple linearregression, and multiple linear regression.三、教学目的与基本要求通过课程的学习，使学生掌握随机现象及其基本规律，学会基本的统计推断方法并能够运用于解决简单的管理分析、决策问题。具体包括：1.了解随机

12、现象、必然现象、及随机事件的概念； 2.能用随机变量描述随机现象； 3.掌握一些常见的随机变量的分布；4.掌握随机变量的概率分布律或者概率分布密度函数与分布函数之间的关系，能用随机变量的概率分布计算有关事件的概率；5.掌握随机变量的数字特征的概念，并能在已知其分布的条件下计算其数学期望、方差及随机变量间的协方差和相关系数；6.了解大数定律与中心极限定理的含义，认识大多数随机变量均服从正态分布的真正原因；7.了解马尔柯夫链的概念以及它在经济问题中的简单应用；8.掌握总体与样本的关系，能根据样本资料计算其分布函数、样本平均数、样本方差等，熟练掌握几个常见的、重要的样本统计量的分布； 9.能根据样本

13、资料对总体的参数进行最大似然估计和区间估计； 10.能根据样本资料对正态总体的参数的各种假设进行显著性检验； 11. 了解对影响总体的各种因素及水平进行统计分析的方法（方差分 析）； 12. 能根据样本资料对变量间的相关关系进行显著性检验，并 建立回归数学模型。四、教学进度表五、考核方式和成绩评定办法1、考核方式：闭卷考试2、成绩评定办法：成绩评定办法：平时、期中、期末成绩分别为10% 、20% 、70% （平时成绩由作业成绩、课堂讨论成绩、小测验成绩等构成）六、内容提要第一章 随机事件及其概率（教学时数 10）教学目的及要求：1了解随机现象、必然现象、随机事件、必然事件的概念； 2了解事件的

14、概率的各种定义，并能按各种定义计算事件的概率；3能熟练运用概率的加法法则和乘法法则； 4熟练掌握独立试验序列型的各种有关概率计算。 本章重点：1随机事件的概念； 2有关事件概率的计算； 3条件概率的概念及计算；4全概率公式和贝叶斯公式的运用； 5独立事件的有关概率计算。本章难点：1随机事件的概念； 2古典概率的计算； 3全概率公式和贝叶斯公式； 4独立试验序列概型。 主要教学方法：课堂讲授和学生自学相结合、讲授与讨论相结合的教学组织形式和方法。本课程是一门实践性很强的基础课，每一章后面安排了大量的习题，供学生检验学习本章的效果，同时也要求学生必须做完课后的大部分习题。为使学生按时完成作业，及时地弄懂所学的内容，每章安排 2 学时的习题课或讨论课。教学内容第一节 随机事件 1、随机事件的概念 2、随机事件与集合 3、随机事件间的关系及其运算 第二节 概率 1、概率的统计定义 2、概率的古典定义 3、几何概率 4、计算概率的例题 第三节 概率的加法法则1、狭义的加法法则 2、广义的加法法则 第四节 条件概率与乘法法则 1、条件概率 2、乘法法则 3、全概率公式 4、贝叶斯公式 第五节 独立试验概型 1、事件的独立性 2、独 立试验序列概型 3、贝努里定理 本章基本概念：随机事件、古典概率、概率的加法法则、条件概率、概率的乘法法则、互斥