考研数学基础班概率统计讲义汤家凤.docx
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考研数学基础班概率统计讲义汤家凤
考研数学基础班概率统计讲义
第一章随机事件与概率
一、随机试验与随机事件
(一)基本概念
1、随机试验—具备如下三个条件的试验:
(1)相同条件下可重复。
(2)试验的可能结果是多样的且是确定的。
(3)某次试验之前不确定具体发生的结果,这样的试验称为随机试验,记为E。
2、样本空间—随机试验的所有可能的基本结果所组成的集合,称为随机试验的样本空间。
3、随机事件—样本空间的子集称为随机事件。
(二)事件的运算
1、事件的积—事件A与事件B同时发生的事件,称为事件A,B的积,记为AB。
2、事件的和—事件A或者事件B发生,称为事件A,B的和事件,记为A?
?
B。
3、事件的差—事件A发生而事件B不发生,称事件A,B的差事件,记为A?
?
B。
(三)事件的关系
1、包含—若事件A发生则事件B一定发生,称A包含于B,记为A?
?
B。
若A?
?
B且B?
?
A,称两事件相等,记A?
?
B。
2、互斥(不相容)事件—若A与B不能同时发生,即AB?
?
?
?
,称事件A,B不相容或互斥。
3、对立事件—若AB?
?
?
?
且A?
?
B?
?
?
?
称事件A,B为对立事件。
【注解】
(1)A?
?
(A?
?
B)?
?
AB,且A?
?
B与AB互斥。
(2)A?
?
B?
?
(A?
?
B)?
?
(B?
?
A)?
?
AB,且A?
?
B,B?
?
A,AB两两互斥。
(四)事件运算的性质
1、
(1)AB?
?
A(或B)?
?
A?
?
B;
(2)AB?
?
BA,A?
?
B?
?
B?
?
A;
2、
(1)A?
?
A?
?
A,A?
?
A?
?
A;
(2)A?
?
(B?
?
C)?
?
(A?
?
B)?
?
(A?
?
C),A?
?
(B?
?
C)?
?
(A?
?
B)?
?
(A?
?
C);
3、
(1)A?
?
(A?
?
B)?
?
A;
(2)(A?
?
B)?
?
A?
?
A?
?
B;
(3)A?
?
B?
?
(A?
?
B)?
?
AB?
?
(B?
?
A)。
4、
(1)A?
?
A?
?
?
?
;
(2)A?
?
A?
?
?
?
。
二、概率的定义与性质
(一)概率的定义—设随机试验的样本空间为?
?
,满足如下条件的随机事件的函数P(?
)称为所对应事件的概率:
1、对事件A,有P(A)?
?
0(非负性)。
2、P(?
)?
?
1(归一性)。
?
?
3、设A1,A2,L,An,L为不相容的随机事件,则有P(UAn)?
?
?
?
P(An)(可列可加性)。
(二)概率的基本性质
1、P(?
)?
?
0。
n?
1
n?
1
nn
2、设A1,A2,L,An为互不相容的有限个随机事件列,则P(UAk)?
?
?
?
P(Ak)。
k?
1
k?
1
3、P(A)?
?
1?
?
P(A)。
4、(减法公式)P(A?
?
B)?
?
P(A)?
?
P(AB)。
(三)概率基本公式
1、加法公式
(1)P(A?
?
B)?
?
P(A)?
?
P(B)?
?
P(AB)。
(2)P(A?
?
B?
?
C)?
?
P(A)?
?
P(B)?
?
P(C)?
?
P(AB)?
?
P(AC)?
?
P(BC)?
?
P(ABC)。
2、条件概率公式:
设A,B是两个事件,且P(A)?
?
0,则P(B|A)?
?
P(AB)。
P(A)
3、乘法公式
(1)设P(A)?
?
0,则P(AB)?
?
P(A)P(B|A)。
(2)P(A1A2LAn)?
?
P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1A2)LP(An|A1A2LAn?
1)。
三、事件的独立性
1、两个事件的独立—设A,B是两个事件,若P(AB)?
?
P(A)P(B),称事件A,B相互独立。
?
?
P(AB)?
P(A)P(B);
?
2、三个事件的独立—设A,B,C是三个事件,若?
P(AC)?
P(A)P(C);
?
P(BC)?
P(B)P(C);
?
?
P(ABC)?
P(A)P(B)P(C),
,称事件A,B,C相互独立。
【注解】
(1)A,B相互独立的充分必要条件是A,B
、A,B、A,B任何一对相互独立。
(2)设P(A)?
?
0或P(A)?
?
1,则A与任何事件B独立。
(3)设P(A)?
?
0,P(B)?
?
0,若A,B独立,则A,B不互斥;若A,B互斥,则A,B不独立。
四、全概率公式与Bayes公式
1、完备事件组—设事件组A1,A2,L,An满足:
(1)AiAj?
?
?
(i,j?
?
1,2,L,n,i?
j);
n
(2)UAi?
?
?
?
,则称事件组A1,A2,L,An为一个完备事件组。
i?
1
2、全概率公式:
设A1,A2,L,An是一个完备事件组,且P(Ai)?
?
0(i?
?
1,2,L,n),B为事件,则
n
P(B)?
?
?
?
P(Ai)P(B|Ai)。
i?
1
3、贝叶斯公式:
设A1,A2,L,An为一个完备事件组,且P(Ai)?
?
0(i?
?
1,2,L,n),B为任一随机事件,
P(B)?
?
0,则P(A|B)?
?
P(Ai)P(B|Ai)。
iP(B)
例题选讲
一、填空题
1、设P(A)?
?
0.4,P(A?
?
B)?
?
0.7,
(1)若A,B不相容,则P(B)?
;
(2)若A,B相互独立,则P(B)?
。
2、设P(A)?
?
P(B)?
?
P(C)?
。
1,P(AB)?
?
P(AC)?
?
P(BC)?
?
1
46
,则事件A,B,C全不发生的概率为
3、设两两相互独立的事件A,B,C满足:
ABC?
?
?
P(A)?
?
P(B)?
?
P(C)?
?
1,且有P(A?
?
B?
?
C)?
?
?
9,
216
则P(A)?
。
4、设事件A,B满足P(AB)?
?
P(AB),且P(A)?
?
p,则P(B)?
。
5、设A,B为两个相互独立的随机事件,且A,B都不发生的概率为1,A发生B不发生的概率与A不发生B
9
发生的概率相等,则P(A)?
。
二、选择题:
1、设A,B是两个随机事件,且0?
?
P(A)?
?
1,P(B)?
?
0,P(B|A)?
?
P(B|A),则[]
(A)P(A|B)?
?
P(A|B);
(B)P(A|B)?
?
P(A|B);
(C)P(AB)?
?
P(A)P(B);
(D)P(AB)?
?
P(A)P(B)。
2、设事件A,B满足0?
?
P(A)?
?
1,0?
?
P(B)?
?
1,且P(A|B)?
?
P(A|B)?
?
1,则[]
(A)事件A,B对立;
(B)事件A,B相互独立;
(C)事件A,B不相互独立;
(D)事件A,B不相容。
三、解答题
1、一批产品共有10个正品和2个次品,任意抽取2次,每次抽取一个,抽取后不放回,求第二次抽取的是次品的的概率。
2、设工厂A与工厂B的次品率分别为1%和2%,现从由A和B生产的产品分别占60%和40%的一批产品中随机抽取一件,发现是次品,求该次品是A生产的概率。
3、设事件A在每次试验中的概率为p,三次独立重复试验中事件A至少出现一次的概率为19,求事件A
27
发生的概率p。
4、甲乙两人独立对同一目标射击一次,命中率分别为50%和60%,已知目标被命中,求是甲命中的概率。
第二章一维随机变量及其分布
一、基本概念
1、随机变量—设?
为随机试验E的样本空间,?
为定义在?
上的函数,对任意的?
?
?
?
?
,总存在唯一确定的?
?
(?
)与之对应,称?
?
为随机变量,若?
?
的可能取值为有限个或可列个,称?
?
为离散型随机变量,若?
?
在某可区间上连续取值,称?
?
为连续型随机变量。
2、分布函数—设?
?
为一个随机变量,称函数F(x)?
?
P{?
?
?
?
x}(?
?
?
?
?
x?
?
?
?
)为随机变量?
?
的分布函数。
【注解1】分布函数的四个特征为
(1)0?
?
F(x)?
?
1。
(2)F(x)单调不减。
(3)F(x)右连续。
(4)F(?
?
)?
?
0,F(?
?
)?
?
1。
【注解2】分布函数的性质
(1)P{X?
?
a}?
?
F(a?
?
0)。
(2)P{X
?
?
a}?
?
F(a)?
?
F(a?
?
0)。
(3)P{a?
?
x?
?
b}?
?
F(b)?
?
F(a)。
(4)P{a?
?
X?
?
b}?
?
F(b?
?
0)?
?
F(a)。
3、离散型随机变量的分布律—称P{X?
?
xi}?
?
pi(1?
?
i?
?
n)称为随机变量X的分布律。
【注解】
(1)pi?
?
0(1?
?
i?
?
n)。
(2)p1?
?
p2?
L?
?
pn?
?
1。
4、连续型随机变量的密度函数—设X的分布函数为F(x),若存在非负可积函数f(x),使得
x
F(x)?
?
?
?
f(t)dt,称f(x)为X的密度函数。
?
?
【注解】
(1)f(x)?
0。
(2)?
?
?
f(x)dx?
1。
二、常见随机变量及其分布
(一)离散型
n
1、二项分布—若随机变量X的分布律为P{X?
?
k}?
?
Ckpk(1?
?
p)n?
k(0?
?
k?
?
n),称随机变量X服从二项分布,记为X~B(n,p)。
k
2、Poisson分布—若随机变量X的分布律为P{X?
?
k}?
?
?
e?
?
?
(k?
?
0,1,2,L),称随机变量X服从泊松分
k!
布,记为X~?
?
(?
)。
3、几何分布—若随机变量X的分布律为P{X?
?
k}?
?
p(1?
?
p)k?
1(k?
?
1,2,L),称随机变量X服从几何分布,记为X~G(p)。
(二)连续型
?
?
?
1,a?
?
x?
?
b
?
1、均匀分布—若随机变量?
的密度函数为f(x)?
?
b?
a
?
?
0,其他
,称随机变量?
?
服从均匀分布,记为
?
?
0,x?
0
?
?
?
~U(a,b),其分布函数为F(x)?
?
?
?
x?
?
a,a?
?
x?
?
b。
?
b?
a
?
?
1,x?
b
?
2、正态分布—若随机变量?
?
的密度函数为f(x)?
?
?
?
?
?
1e
2?
?
(x?
?
?
)2
2?
?
2
(?
?
?
?
?
x?
?
?
?
),称随机变量?
?
服从正态
分布,记为?
?
~N(?
?
?
2),特别地,若?
?
?
?
0,?
?
?
?
1,称随机变量服从标准正态分布,记为?
?
~N(0,1),其密度
x
2
为?
(x)?
?
?
?
?
1e?
?
2(?
?
?
?
?
x?
?
?
?
),其分布函数为
2?
x
?
(x)?
?
?
?
?
(t)dt。
?
?
e?
?
xx?
3、指数分布—若随机变量?
?
的密度为f(x)?
?
?
0
(?
?
?
?
0),称随机变量?
?
服从指数分布,记为
?
0,x?
0
?
0,x?
0
?
?
~E(?
),其分布函数为F(x)?
?
?
?
1?
e
?
?
x
。
x?
?
0
【注解】
(1)?
(0)?
?
1,?
(?
a)?
?
1?
?
?
(a)。
2
(2)若?
?
~N(?
?
?
2),则P{?
?
?
?
?
}?
?
P{?
?
?
?
?
}?
?
1。
2
(3)若?
?
~N(?
?
?
2),则?
?
?
?
?
?
~N(0,1)。
?
(4)若?
?
~N(?
?
?
2),则P{a?
?
?
?
?
?
b}?
?
F(b)?
?
F(a)?
?
?
(b?
?
?
?
)?
?
?
(a?
?
?
?
)。
?
?
例题选讲
一、选择题
1、设X1,X2的密度为f1(x),f2(x),分布函数为F1(x),F2(x),下列结论正确的是[]
(A)F1(x)?
?
F2(x)为某随机变量的分布函数;
(B)f1(x)?
?
f2(x)为某随机变量的密度函数;
(C)F1(x)F2(x)为某随机变量的分布函数;
(D)f1(x)f2(x)为某随机变量的密度函数。
2、设随机变量X的密度函数f(x)为偶函数,其分布函数为F(x),则[]
(A)F(x)为偶函数;
(B)F(?
a)?
?
2F(a)?
1;
?
a1a
(C)F(?
a)?
1?
?
0
f(x)dx;
(D)F(?
a)?
?
20
f(x)dx。
3、设X~N(?
42),Y~N(?
52),令p?
?
P{X?
?
?
?
?
?
4},q?
?
P{Y?
?
?
?
?
?
5},则[]
(A)对任意实数?
?
都有p?
?
q;
(B)对任意实数?
?
都有p?
?
q;
(C)对个别?
?
,才有p?
?
q;
(D)对任意实数?
?
,都有p?
?
q。
4、设X~N(?
?
?
2),则随?
?
的增大,概率P{|X?
?
?
?
|?
?
?
?
}[]
(A)单调增大;
(B)单调减少;`(C)保持不变;
(D)增减不确定。
二、填空题
1、设X~N(?
?
?
2),方程y2?
?
4y?
?
X?
?
0无实根的概率为1,则?
?
?
。
2
2、设X~B(2,p),Y~B(3,p),若P{X?
?
1}?
?
5,则P{Y?
?
1}?
。
9
三、解答题
1、有3个盒子,第1个盒子有4个红球1个黑球,第2个盒子有3个红球2个黑球,第3个盒子有2个红球3个黑球,若任取一个盒子,从中任取3个求,以X表示红球个数。
(1)写处X的分布律;
(2)求红球个数不少于2个的概率。
?
?
0,x?
?
1
?
2、设离散型随机变量X的分布函数为F(x)?
?
0.3,?
1?
x?
1,求X的分布律。
?
0.7,1?
x?
2
?
?
1,x?
2
?
Aex,x?
0
?
?
3、设X的分布函数为F(x)?
?
B,0?
x?
1,
?
1?
Ae
?
(x?
1)
x?
?
1
(1)求A,B;
(2)求密度函数f(x);(3)求P{X?
?
1}。
3
4、设X~U(0,2),求随机变量Y?
?
X2的概率密度。
5、设X~N(0,1),且Y?
?
X2,求随机变量Y的概率密度。
第三章二维随机变量及其分布
一、基本概念
1、联合分布函数—设(X,Y)为二维随机变量,称F(x,y)?
?
P{X?
?
x,Y?
?
y}为(X,Y)的联合分布函数。
2、二维离散型随机变量的联合分布律—设(X,Y)为二维离散型随机变量,称
P{X?
?
xi,Y?
?
yj}?
?
pij(i?
?
1,2,L,m,j?
?
1,2,L,n)
为(X,Y)的联合分布律,称
nm
P{X?
?
xi}?
?
?
?
pij?
?
pi?
?
(i?
?
1,2,L,m),P{Y?
?
yj}?
?
?
?
pij?
?
p?
?
j(j?
?
1,2,L,n)
j?
1
i?
1
分别为随机变量X,Y的边际分布律。
3、连续型随机变量的联合密度函数—设(X,Y)为二维连续型随机变量,若存在f(x,y)?
?
0,使得
x
du
F(x,y)?
P{X?
x,Y?
y}?
?
?
?
y
?
?
?
f(u,v)dv,称f(x,y)为随机变量(X,Y)的联合密度函数,称
?
?
?
?
fX(x)?
?
?
?
f(x,y)dy,fY(y)?
?
?
?
f(x,y)dx
分别为随机变量X,Y的边际密度函数。
【注解】联合分布函数的特征有
(1)0?
?
F(x,y)?
?
1。
(2)F(x,y)关于x,y为单调不减函数。
(3)F(x,y)关于x或者y都是右连续。
(4)F(?
?
?
?
)?
?
0,F(?
?
?
?
)?
?
0,F(?
?
?
?
)?
?
0,F(?
?
?
?
)?
?
1。
二、常见的二维连续型随机变量
1、均匀分布—设二维连续型随机变量(X,Y)的联合密度为
f(x,y)
?
?
1,(x,y)?
?
D
?
?
?
?
A
,其中A为区域D的面积,称(X,Y)在区域D上服从均匀分布。
?
?
0,(x,y)?
D
2、正态分布—设二维连续型随机变量(X,Y)的联合密度为
1
f(x,y)?
1exp{?
1[(x?
?
?
1)2?
?
2?
?
(x?
?
?
1)(y?
?
?
2)?
?
(y?
?
?
2)2]}则称(X,Y)服
2?
?
1?
?
2
1?
?
?
?
2
2(1?
?
?
?
2)?
?
1?
?
2?
?
2
从二维正态分布,记为(X,Y)~N(?
?
?
?
?
2,?
?
2,?
?
),其中?
?
?
0,?
?
?
0。
121212
【注解】若(X,Y)~N(?
?
?
?
?
2,?
?
2,?
?
),则X~N(?
?
?
?
2),Y~N(?
?
?
2)。
1212
1122
二、随机变量的条件分布与随机变量的独立性
(一)二维离散型随机变量的条件分布
1、设P{Y?
?
yj}?
?
0,在事件{Y?
?
yj}发生的情况下,事件{X?
?
xi}发生的条件概率为
P{X?
?
xi|Y?
?
yj}?
pijp?
?
j
(i?
?
1,2,L);
2、设P{X?
?
xi}?
?
0,在事件{X?
?
xi}发生的情况下,事件{Y?
?
yj}发生的条件概率为
P{Y?
?
yj|X?
?
xi}?
(二)二维连续型随机变量的条件密度
pijpi?
(j?
?
1,2,L)。
f(x,y)
1、设fY(y)?
?
0,则在“Y?
?
y”的条件下,X的条件概率密度为fX|Y(x|y)?
。
fY(y)
f(x,y)
2、设fX(x)?
?
0,则在“X?
?
x”的条件下,Y的条件概率密度为fY|X(y|x)?
。
fX(x)
(三)随机变量的独立性
1、定义—设(X,Y)为二维随机变量,若对任意的x,y都有F(x,y)?
?
FX(x)FY(y),称随机变量X,Y相互独立。
2、独立的充分必要条件
(1)离散型随机变量—设(X,Y)为二维离散型随机变量,则X,Y相互独立的充要条件是
pij?
?
?
pi.?
?
p.j(i?
?
1,2,L;j?
?
1,2,L。
(2)连续型随机变量—设(X,Y)为二维连续型随机变量,则X,Y相互独立的充要条件是
f(x,y)?
fX(x)fY(y)(可以除去有限个点)。
【注解】若(X,Y)为二维连续型随机变量,求(X,Y)的分布或数字特征时常需要使用联合密度函数
f(x,y),一般有如下三种情况:
(1)题中直接给出f(x,y)(若其中含参数,用归一性求出)。
(2)X,Y服从的分布已知且X,Y独立,则f(x,y)?
fX(x)fY(y)。
(3)X的边缘分布已知,且Y的条件密度已知,则f(x,y)?
fX(x)fY|X(y|x)。
三、随机变量函数的分布
已知(X,Y)的分布,Z?
?
?
(X,Y),关于Z的分布有以下几种情形:
情形一:
设(X,Y)为离散型随机变量,Z?
?
?
(X,Y),则Z为离散型随机变量,求出其可能取值及对应的概率即可。
情形二:
(X,Y)为连续型随机变量,Z?
?
?
(X,Y),其中?
?
为连续函数,则Z为连续型随机变量,可用分布函数定义求Z的分布。
情形三:
X,Y中一个为连续型随机变量,一个为离散型随机变量,求Z?
?
?
(X,Y)的分布
例题选讲
一、选择题
1、设相互独立的随机变量X,Y分别服从N(0,1)及N(1,1),则[]
(A)P{X?
?
Y?
?
0}?
?
1;
2
(B)P{X?
?
Y?
?
1}?
?
1;
2
(C)P{X?
?
Y?
?
0}?
?
1;
2
(D)P{X?
?
Y?
?
1}?
?
1。
2
二、填空题
1、设
X,Y
为两个随机变量,且
P{X?
?
0,Y?
?
0}?
?
3,P{X?
?
0}?
?
P{Y?
?
0}?
?
4,则
77
P{max(X,Y)?
?
0}?
。
三、解答题
1、袋中有10个大小相同的球,其中6个红球4个白球,随机抽取2个,每次抽取1个,定义如下两个随机
?
1,第1次抽到红球
?
1,第2次抽到红球
变量:
X?
?
?
Y?
?
?
第1次抽到白球
,
第2次抽到白球
?
0?
0
就下列两种情况,求(X,Y)的联合分布律:
(1)每次抽取后放回;
(2)每次抽取后不放回。
?
Ae?
(x?
2y),x?
0,y?
0
2、设(X,Y)的联合密度为f(x,y)?
?
?
,求
?
0,其他
(1)常数A;
(2)(X,Y)的分布函数;(3)Z?
?
X?
?
2Y的分布函数;
(4)P{X?
?
2Y?
?
1}及P{X?
?
Y}。
3、设随机变量X~E(?
),求随机变量Y?
?
min{X,2}的分布函数。
4、设X
~E(?
1),Y~E(?
2)且X,Y独立。
(1)设Z?
?
max{X,Y},求Z的密度函数。
(2)Z?
?
min{X,Y},求Z的密度函数。
第四章随机变量的数字特征
一、数学期望及其性质
(一)数学期望的定义
?
1、离散型数学期望—设X的分布律为P{X?
?
xk}?
?
pk(k?
?
1,2,L),则EX?
?
?
?
xkpk。
k?
1
2、连续型数学期望—设X的概率密度为f(x),则其数学期望为
?
?
EX?
?
?
?
xf(x)dx。
3、二维离散型随机变量的数学期望—设离散型随机变量(X,Y)的联合分布律为
P{X?
?
xi,Y?
?
yj}?
?
pij(i?
?
1,2,L;j?
?
1,2,L),Z?
?
(X,Y),则
?
?
?
?
?
?
?
EZ?
?
?
?
(xi,yj)pij。
i?
1
j?
1
4、二维连续型随机变量的数学期望—设二维连续型随机变量(X,Y)的密度为f(x,y),Z?
?
(X,Y),则
?
?
?
?
EZ?
?
?
?
dx?
?
?
?
(x,y)f(x,y)dy。
(二)数学期望的性质
1、E(C)?
?
C。
2、E(kX)?
?
kEX。
3、E(X?
?
Y)?
?
EX?
?
EY。
4、E(aX?
?
bY)?
?
aEX?
?
bEY。
5、若随机变量X,Y相互独立,则E(XY)?
?
EX?
?
EY。
二、方差的定义及性质
(一)方差的定义—DX?
?
E(X?
?
EX)2。
(二)方差的计算公式—DX?
?
EX2?
?
(EX)2。
(三)方差的性质
1、D(C)?
?
0。
2、D(kX)?
?
k2DX。
3、设随机变量X,Y相互独立,则D(X?
?
Y)?
?
DX?
?
DY,D(aX?
?
bY)?
?
a2DX?
?
b2DY。
三、常见随机变量的数学期望和方差
1、二项分布:
X~B(n,p),EX?
?
np,DX?
?
npq。
2、泊松分布:
X~?
?
(?
),EX?
?
DX?
?
?
?
。
3、均匀分布:
X~U(a,b),EX?
a?
?
b
2
DX?
(b?
?
a)2
。
12
4、正态分布:
X~N(?
?
?
2),EX?
?
?
DX?
?
?
?
2。
四、协方差与相关系数
(一)定义
1、协方差—Cov(X,Y)?
?
E(X?
?
EX)(Y?
?
EY)。
2、相关系数—?
?
XY?
cov(X,Y)
,若?
?
XY
?
?
0,称随机变量X,Y不相关。
(二)协方差的计算公式:
Cov(X,Y)?
?
E(XY)?
?
EX?
?
EY
(二)性质
1、Cov(X,X)?
?
DX。
2、若X,Y独立,则Cov(X,Y)?
?
0。
3、Cov(X,Y)?
?
Cov(Y,X),4、Cov(aX,bY)?
?
abCov(X,Y)。
5、Cov(aX?
?
bY,Z)?
?
aCov(X,Z)?
?
bCov(Y,Z)。
6、D(X?
?
Y)?
?
DX?
?
DY?
?
2Cov(X,Y)。
例题选讲
一、填空题
1、设随机变量X,Y相互独立,且DX?
?
3,DY?
?
2,则D(3X?
?
2Y)?
。
2、随机变量X~E(?
),则P{X?
DX}?
。
3、设X,Y独立同分布,且都服从N(0,1),则E|X?
?
Y|?
D|X?
?
Y|?
。
2
4、设X表示10次独立重复射击命中目标的次数,每次射击命中概率为0.4,则EX2?
。
12
5、设随机变量X的密度为f(x)?
e?
?
x?
2x?
1,则EX?
?
DX?
。
6、设随机变量X服从参数为?
?
的泊松分布,且E[(X?
1)(X?
?
2)]?
?
1,则?
?
?
。
二、解答题
?
0,Y?
k
1、设Y~E
(1),Xk?
?
?
?
1,Y?
k
(k?
?
1,2),
(1)求(X1,X2)的联合分布律;
(2)E(X1?
?
X2)。
?
?
101?
?
?
01?
2、设X与Y的概率分布为X~?
?
1
11?
Y~?
1
1?
?
,且P{XY?
?
0}?
?
1,
?
?
?
4
24?
?
?
?
?
2
2?
?
(1)求X,Y的联合分布律;
(2)问X,Y是否相互独立?
为什么?
?
?
1,U?
?
1
?
?
1,U?
1
3、设U~U[?
2,2],X?
?
?
?
1,U?
?
1
Y?
?
?
,求
?
1,U?
1
(1)X,Y的联合分布律;
(2)D(X?
?
Y)。
4、试验成功的概率为
3,失败的概率为1,独立重复试验直到成功2次为止,以X表示所需要进行的试
44
验次数,求X的概率分布与数学期望。
?
1cosx,0?
x?
?
?
?
5、设X的密度函数为f(x)?
?
?
?
22
,对X独立