北交《概率论与数理统计》在线作业一0002561文档格式.docx
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0.7
0.3
0.5
B
一口袋装有6只球，其中4只白球、2只红球。
从袋中取球两次，每次随机地取一只。
采用不放回抽样的方式，取到的两只球中至少有一只是白球的概率（）
4/9
1/15
14/15
5/9
C
一个工人照看三台机床，在一小时内，甲、乙、丙三台机床需要人看管的概率分别是0.8,0.9和0.85，求在一小时内没有一台机床需要照看的概率（）
0.997
0.003
0.338
0.662
三人独立破译一密码，他们能单独译出的概率分别为1/5,1/3,1/4,则此密码被译出的概率是
2/5
3/4
1/5
3/5
D
已知P（A）=0.3,P（B）=0.4,P（AB）=0.2,则P（B|A）=________.
1/3
2/3
1/2
3/8
同时抛掷3枚均匀的硬币，则恰好有两枚正面朝向上的概率为（）。
0.125
0.25
0.375
事件A与B互为对立事件，则P（A+B）＝
2
1
一台设备由10个独立工作折元件组成，每一个元件在时间T发生故障的概率为0.05。
设不发生故障的元件数为随即变量X,则借助于契比雪夫不等式来估计X和它的数学期望的离差小于2的概率为（ ）
0.43
0.64
0.88
0.1
投掷n枚骰子，则出现的点数之和的数学期望是
5n/2
3n/2
2n
7n/2
炮弹爆炸时产生大、中、小三块弹片。
大、中、小三块弹片打中某距离的装甲车的概率分别等于0.1，0.2，0.4。
当大、中、小三块弹片打中装甲车时其打穿装甲车的概率分别为0.9，0.5，0.01。
今有一装甲车被一块炮弹弹片打穿（在上述距离），则装甲车是被大弹片打穿的概率是（ ）
0.761
0.647
0.845
0.464
电路由元件A与两个并联的元件B、C串联而成，若A、B、C损坏与否是相互独立的，且它们损坏的概率依次为0.3，0.2，0.1，则电路断路的概率是
0.325
0.369
0.496
0.314
设两个相互独立的随机变量X，Y方差分别为6和3，则随机变量2X-3Y的方差为（）
51
21
-3
36
事件A与B相互独立的充要条件为
A+B=Ω
P（AB）=P（A）P（B）
AB=Ф
P（A+B）=P（A）+P（B）
甲乙两人投篮，命中率分别为0.7，0.6，每人投三次，则甲比乙进球数多的概率是
0.569
0.856
0.436
0.683
如果两个事件A、B独立，则
P（AB）=P（B）P（A∣B）
P（AB）=P（B）P（A）
P（AB）=P（B）P（A）+P（A）
P（AB）=P（B）P（A）+P（B）
200个新生儿中，男孩数在80到120之间的概率为（ ），假定生男生女的机会相同
0.9954
0.7415
0.6847
0.4587
设离散型随机变量X的取值是在2次独立试验中事件A发生的次数，而在每次试验中事件A发生的概率相同并且已知，又设EX＝1.2。
则随机变量X的方差为（ ）
0.48
0.62
0.84
0.96
某单位有200台电话机，每台电话机大约有5%的时间要使用外线电话，若每台电话机是否使用外线是相互独立的，该单位需要安装（）条外线，才能以90%以上的概率保证每台电话机需要使用外线时而不被占用。
至少12条
至少13条
至少14条
至少15条
设P（A）=a,P（B）=b,P（A+B）=C，则B的补集与A相交得到的事件的概率是
a-b
c-b
a（1-b）
a（1-c）
设两个相互独立的事件A和B都不发生的概率为1/9，A发生B不发生的概率与B发生A不发生的概率相等，则P（A）=
1/4
下列哪个符号是表示必然事件（全集）的
θ
δ
Ф
Ω
已知随机变量X服从二项分布，且E（X）=2.4，D（X）=1.44，则二项分布的参数n,p的值为（）
4，0.6
6，0.4
8，0.3
24，0.1
假设一厂家一条自动生产线上生产的每台仪器以概率0.8可以出厂，以概率0.2需进一步调试，经调试后，以概率0.75可以出厂，以概率0.25定为不合格品而不能出厂。
现该厂新生产了十台仪器（假设各台仪器的生产过程相互独立），则十台仪器中能够出厂的仪器期望值为（ ）
9.5
6
7
8
不可能事件的概率应该是
<
p>
0<
/p>
设X,Y为两个随机变量，则下列等式中正确的是
E（X+Y）=E（X）+E（Y）
D（X+Y）=D（X）+D（Y）
E（XY）=E（X）E（Y）
D（XY）=D（X）D（Y）
如果随机变量X和Y满足D（X+Y）=D（X-Y），则下列式子正确的是（）
X与Y相互独立
X与Y不相关
DY=0
DX*DY=0
一批10个元件的产品中含有3个废品，现从中任意抽取2个元件，则这2个元件中的废品数X的数学期望为（ ）
4/5
设随机变量X和Y独立，如果D（X）＝4，D（Y）＝5，则离散型随机变量Z＝2X+3Y的方差是（ ）
61
43
33
事件A＝{a,b,c}，事件B={a,b}，则事件A+B为
{a}
{b}
{a,b,c}
{a,b}
如果相互独立的r,s服从N（u,d）和N（v,t）正态分布，那么E（2r+3s）=2u+3v
错误
正确
对于两个随机变量的联合分布，如果他们是相互独立的则他们的相关系数可能不为0。
随机变量的期望具有线性性质，即E（aX+b）=aE（X）+b
袋中有白球b只，黑球a只，以放回的方式第k次摸到黑球的概率与第一次摸到黑球的概率不相同
样本均值是泊松分布参数的最大似然估计。
对于两个随机变量的联合分布，两个随机变量的相关系数为0则他们可能是相互独立的。
如果随机变量A和B满足D（A+B）=D（A-B），则必有A和B相关系数为0
若随机变量X服从正态分布N（a,b），则c*X+d也服从正态分布
在某一次随机试验中，如掷硬币试验，概率空间的选择是唯一的
若A与B相互独立，那么B补集与A补集不一定也相互独立
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