重庆大学概率论习题六

 习题六 A 组 1.设1 ,,nX X 是来自总体 X 的样本,设总体分布分别为(1)均匀分布 [ , ] U a b ;(2)泊松分布 ( ) P  ;(3)正态分布2( , ) N   。求 1 ,,nX X 的联合密度函数或联合分布律。

 解:(1)1 211, , 1,2, ,( ) ( , , , ) ( )0,ninn iia x b i nb a f x x x f x     其它

 (2)11 21 11( , , , ) ( )!!nii ixxn nnn i ni iiiif x x x f x e exx       

 (3)2212 2( )( )2 2 21 2221 11 1( , , , ) ( ) ( )22nii ixxnn nn ii if x x x f x e e       2.设1 ,,nX X 是来自总体 X 的样本,设总体分布分别为(1)二项分布 ( , ) B N p ;(2)

  泊 松 分 布 ( ) P  ;( 3 )

 均 匀 分 布 [ , ] U a b ;( 4 )

 正 态 分 布 ( ,1) N  。

 求 ( ), E X

 ( ) D X ,2( ) E S 。

 解:(1)

 ( ) E X Np  ;1( ) (1 ) D X Np pn  ;2( ) (1 ) E S Np p   ;

 (2)

 ( ) E X   ;1( ) D Xn  ;2( ) E S   ;

 (3)

 ( )2a bE X ;2( )( )12b aD Xn ;22( )( )12b aE S ;

 (4)

 ( ) E X   ;1( ) D Xn ;2( ) 1 E S  ; 3.下面是 100 个学生身高的测量情况(单位:cm),试作出学生身高的样本频率直方图,并用直方图估计学生身高在 160cm 与 175cm 之间的概率。

 身高/cm 154~158 158~162 162~166 166~170 170~174 174~178 178~182 学生数 10 14 26 28 12 8 2 它是否近似于某个正态分布的密度函数?

 解:直方图如下:

  由图形可看出它近似于正态分布。

 由直方图可估计出学生身高近似服从   166,33.78 N

 从而得    175 166 160 166160 175 0.93943 1 0.8485 0.7933.78 33.78P X                   4.设1 2, , ,nX X X 为总体 ~ [ , ] X U a b 的样本,试分别确定统计量(1)X 和( ) nX 的密度函数。

 解:均匀分布的密度函数和分布函数为:

 0,1,( ) ( ) ,0,1,x aa x b x af x F x a x b b ab ax b           其它 2)( ) nX 的密度函数:

 11( )1( ) ( ) ,( ) ( ) ( )0,n nnnn x a a x bf x nf x F x b a    其它 1)(1)X 的密度函数:

 11(1)1( ) ( ) ,( ) ( )[1 ( )]0,n nnn b x a x bf x nf x F x b a     其它 156 160 164 168 172 176 18000.050.10.150.20.250.30.35

 5.设总体 X 具有密度函数:

 2 , 0 1( )0,x xf x   其他 1 2, , ,nX X X 是来自该总体 X 的样本,求 1)(1)X 的密度函数;

  2)( ) nX 的密度函数。

 解:总体的密度函数和分布函数为:

 20, 02 , 0 1( ) ( ) , 0 10,1, 1xx xf x F x x xx       其它 1)

 (1)X 的密度函数:

 2 11(1)2 (1 ) , 0 1( ) ( )[1 ( )]0,nnnx x xf x nf x F x      其它 2)( ) nX 的密度函数:

 2 11( )2 , 0 1( ) ( ) ( )0,nnnnx xf x nf x F x    其它 6.设1 2 5, , , X X X 为总体 (12, 4) X ~ N 的样本,试求 1)(1){ 10} P X  ;

 2)(5){ 15} P X  。

 解:1)55 5(1)10 12{ 10} 1 [1 (10)] 1 1 1 (1) 0.57852P X F                   ; 2)5(5){ 15} 1 [ (15)] P X F   5515 121 1 [ (1.5)] 0.29232                 7.从总体2X~N(52,6.3 ) 中抽取容量为 36 的样本,求样本均值落在 50.8 到 53.8 之间的概率。

 解:因为26.3~ (52, )36X N

 所以求解概率:

 50.8 52 52 53.8 52{50.8 53.8} { }6.3/ 36 6.3/ 36 6.3/ 36(1.714) ( 1.143) 0.9564 0.8729 1 0.8293XP X P             8 . 已 知 样 本1 2 16, , , X X X 来 自 正 态 总 体 (0,1) X ~ N , X 为 样 本 均 值 , 若{ } 0.01 P X c   ,求参数 c 。

 解:

 { } 1 0.011/ 16cP X c      ,   4 0.99 c  

 4 2.33, 0.5825 c c   。

 9.设样本1 20, , X X 来自正态总体2( , ) X ~ N   ,令10 201 113 4i ii iY X X   ,试确定 Y 的分布。

 解:2(-10 ,250 ) Y ~ N   。

 10.设样本1 1, ,nX X来自正态总体2( , ) N   ,令11,( 1,2, , 1)1ni i jjV X X i nn   ,则iV 服从什么分布。

 解:因为11 1(1 )1 1 1ni i jjnEV EX EXn n n       ;

  21 11 2( ) cov( , ) ,( 1,2, , )1 1n ni i j i jj jDV DX DX X X i nn n      

  222 2 2 221 2 11 1 ( 1)n nnn n n               2 222 2 21 1 211 1 3 11 11nn n jjn nDV DX DX nn nn                    

 所以 ~iV2221 1( , )1 ( 1)n nNn n   , 221 21 3 11, , ; ,11nn ni n V Nnn        11.从总体 (20,3) X ~ N 中分别抽取容量为 10 与 15 的两个独立的样本,求它们的均值之差的绝对值大于 0.3 的概率。

 解:设容量为 10 的样本均值 )103, 20 ( ~ N X ,容量为 15 的样本均值 )153, 20 ( ~ N Y

 则 )153103, 0 ( ~   N Y X (独立性),即 )21, 0 ( ~ N Y X 

 6744 . 0 )) 4243 . 0 ( 1 ( 2) 4243 . 0 ( ) 4243 . 0 ( 1 } 2 3 . 0 | | 2 { } 3 . 0 | {|               Y X P Y X P 12.设1 16, , X X 来自正态总体2(0, ) X ~ N  ,4 8 12 162 2 2 21 5 9 13( ) ( ) ( ) ( )i i i ii i i iY X X X X          则当常数 C =214 时, CY 服从2 分布, ( ) E CY = 4, ( ) D CY = 8 。

 13.设1 2, , ,nX X X 是总体 (0, 4) X ~ N 的样本,试确定 C ,使得 05 . 0 } {1012 C X Pii。

 解:因为 ~ (0,1)2iXN ,并且它们相互独立,则 ) 10 ( ~ )2(21012 iiX 所以 05 . 0 }4 41{ } {10121012     CX P C X Piiii

  95 . 0 }4 41{1012 CX Pii,又因为 307 . 18 ) 10 (295 . 0  ,即 C=4×18.307=73.228 14.设1 2, , ,nX X X 为总体 X 的样本,2( , ) X ~ N   。求 ] ) ( [ ] ) ( [1212   niiniiX X D X X E 与

 解:因为

 ) 1 ( 2 ] ) (1[ , 1 ] ) (1[122122       n X X D n X X Eniinii  412 212) 1 ( 2 ] ) ( [ , ) 1 ( ] ) ( [           n X X D n X X Eniinii 15.设1 1, , , ,n n n mX X X X 是来自正态总体2(0, ) X ~ N  的样本,试确定下列统计量的分布。

 (1)1121niin mii nm XYn X  ,

  (2)21221niin mii nm XYn X 

 解:1)因为 ) ( ~1), , 0 ( ~1212221m XnN Xnm nn iinii   ; 由 t-分布的定义知:

 ); ( ~11112112212m t YX nX mXmXnm nn iiniim nn iinii    2)因为 ) ( ~1), ( ~121222122m X n Xm nn iinii   

 由 F-分布的定义知:

 ); , ( ~1121212122122m n F YX nX mXmXnm nn iiniim nn iinii    16.设 ~ ( ) T t n ,试证:2~ (1, ) T F n 。

 证明:设2, ~ (0 1) ~ ( )XT X N Y nY n  其中 ,, (按定义)

 则 ) ( ~ ) 1 ( ~ ,2 2 222n Y Xn YXT   , 显然 

 由 F 分布函数的定义知,2~ (1, ) T F n 。

 17 . 设 ( ), ( , )p pt n F m n 分 别 为 ( ) t n 分 布 和 ( , ) F m n 分 布 的 p 分 位 数 , 求 证 :21 /2 1[ ( )] (1, )p pt n F n  。

 证明:设 ~ ( ) T t n ,1- /2{|

 | < ( ) } = 1-pP T t n p , 又2 21- /2{

 < ( ) } =1- pP T t n p

  (1)

 由 14 题的结论知:2~ (1, ) T F n ,所以21{

 < (1, )} = 1-pP T F n p

 (2)

 综合(1)(2)两式,得到结论:21 /2 1[ ( )] (1, )p pt n F n  。

 18.假设一种轴承能够承受的压强2(60000, ) X ~ N  ,从中取出 16 个样品,测得它们承受 的 压 强 的 平 均 数 59600 x  , 标 准 差 3600 s  , 令60000=900XT, 如 果(1) { } 0.05, (2) { } 0.05, (3) { } 0.05 P T P T P X          。

 在上述三种情况下求  的值。

 解:因为60000 60000= ~ (15)900 /X XT tS n 

 所以(1)0.95{ } 0.05 (15) 1.7531 P T t        ;

  (2)0.975{ } 0.05 = (15) 2.1315 P T t       ;

  (3)0.95{ } 0.05 =900 (15) 60000 61577.79 P X t        。

 19.设1 2, , ,nX X X 为总体2( , ) X ~ N   的样本,其中11;niiX Xn 2 211( ) ;1niiS X Xn 当 20 n  时,求:

 1)概率 { };4.472P X  

  2)确定 C ,使概率 { } 0.90SP CX  。

 解:1)20{ } { 20 } (1) 0.8413;4.472 4.472XP X P      

 2)确定 C ,使概率 { } 0.90SP CX  

 20{ 20 } 0.90,XPS C  

 因为 t 0.9 (19)=-1.3277.

  所以201.3277C ,C = 3.3683。

 B 组

  1.设总体 X 的密度, 1( ) ,0 ,x xf x 其它1 2 50, , , X X X 来自总体 X 。求:(1)

 X 的期望值与方差,(2)2S 的期望。

 解:因为11| | 0 EX x x dx ,1 12 2 31 01| | 22DX EX x x dx x dx    

 所以(1)1 10,50 100EX DX DX    ;

 (2)212ES DX   。

 2.设21 16, , ~ ( , ) X X N   , , X S 分别为样本1 16, , X X 的均值和标准差,试确定 c ,使得 { } 0.95 P X cS     。(0.95 (15)1.7531 t  )

 答案:1.75314c   。

 3. 设总体 X 服从正态分布21( , ) N   ,设总体 Y 服从正态分布22( , ) N   ,11 ,,nX X 和21 ,,nY Y 分别来自总体 X Y 和 的简单样本,求1 22 21 11 2( ) ( )2n ni ji jX X Y YEn n             解:答案2

 4. 设总体 , X Y 相互独立且都服从正态分布2(0, ) N  ,1 1, , , , ,m nX X Y Y 分别来自总体, X Y ,已知统计量12 212( ),mnX XTY Y 服从 t 分布,则mn

 。

 答案:14。

 5.设总体 ~ (0,1) X N ,1 2, X X 来自总体 X 的样本,试求常数 c ,使得 21 22 21 2 1 2( )0.05( ) ( )X XP cX X X X       

 解:可以证明21 21 2~ (1,1)X XY FX X    ,1 2 1 2 1 2cov( , ) 0 X X X X DX DX     

 21 22 21 2 1 2( )( ) ( ) 1X X YZX X X X Y    

    { } { } 0.051 1Y cP Z c P c P YY c      

  则0.95 (1,1)161.451cFc ,解出 0.9938 c  。

 6 . 设1 2 2, , ,nX X X ( 2 n  )

 是 总 体2( , ) N   的 样 本 ,212nii=1X = Xn , 求21) 2 (  nii n iX X X Y 的数学期望 EY 。

 解一:

 令 , 1,2,...,i i n iY X X i n   ,则 ( 1,2,..., )iY i n  独立同分布于2(2 ,2 ) N   。

 且11( ) 2ni n iiY X X Xn   所以,221 1( 2 ) ( )n ni n i ii iY X X X Y Y       根据抽样分布定理知,22~ ( 1)2Yn  ,22( ) 1, 2( 1)2YE n EY n     。

 解二:因为,1 21 1 11 1 12 ( )n n ni n i i n ii i iX X X X X X Xn n n           2 21 21 1( 2 ) ( )n ni n i i n ii iY X X X X X X X         

  2 21 2 1 21 1 1( ) ( ) 2 ( )( )n n ni n i i n ii i iX X X X X X X X            2 21 2 1 21 1 12 2 2[ ( ) ] [ ( ) ] 2 ( )( )( 1) ( 1) 0 2( 1)n n ni n i i n ii i iEY E X X E X X E X X X Xn n n                    

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