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1、4习题四1.设随机变量X的分布律为X -1 0 1 2P1/8 1/2 1/8 1/4求E(X),E(X2),E(2X+3).【解】(1) (2) (3) 2.已知100个产品中有10个次品,求任意取出的5个产品中的次品数的数学期望、方差.【解】设任取出的5个产品中的次品数为X,则X的分布律为X012345P故 3.设随机变量X的分布律为X -1 0 1Pp1 p2 p3且已知E(X)=0.1,E(X2)=0.9,求P1,P2,P3.【解】因,又,由联立解得4.袋中有N只球,其中的白球数X为一随机变量,已知E(X)=n,问从袋中任取1球为白球的概率是多少?【解】记A=从袋中任取1球为白球,则
2、5.设随机变量X的概率密度为f(x)=求E(X),D(X).【解】 故 6.设随机变量X,Y,Z相互独立,且E(X)=5,E(Y)=11,E(Z)=8,求下列随机变量的数学期望.(1) U=2X+3Y+1;(2) V=YZ -4X.【解】(1) (2) 7.设随机变量X,Y相互独立,且E(X)=E(Y)=3,D(X)=12,D(Y)=16,求E(3X -2Y),D(2X -3Y).【解】(1) (2) 8.设随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)=试确定常数k,并求E(XY).【解】因故k=2.9.设X,Y是相互独立的随机变量,其概率密度分别为fX(x)= fY(y)=求E(XY).【解】
3、方法一:先求X与Y的均值 由X与Y的独立性,得 方法二:利用随机变量函数的均值公式.因X与Y独立,故联合密度为于是10.设随机变量X,Y的概率密度分别为fX(x)= fY(y)=求(1) E(X+Y);(2) E(2X -3Y2).【解】 从而(1)(2)11.设随机变量X的概率密度为f(x)=求(1) 系数c;(2) E(X);(3) D(X).【解】(1) 由得.(2) (3) 故 12.袋中有12个零件,其中9个合格品,3个废品.安装机器时,从袋中一个一个地取出(取出后不放回),设在取出合格品之前已取出的废品数为随机变量X,求E(X)和D(X).【解】设随机变量X表示在取得合格品以前已取
4、出的废品数,则X的可能取值为0,1,2,3.为求其分布律,下面求取这些可能值的概率,易知 于是,得到X的概率分布表如下:X0123P0.7500.2040.0410.005由此可得 13.一工厂生产某种设备的寿命X(以年计)服从指数分布,概率密度为f(x)=为确保消费者的利益,工厂规定出售的设备若在一年内损坏可以调换.若售出一台设备,工厂获利100元,而调换一台则损失200元,试求工厂出售一台设备赢利的数学期望.【解】厂方出售一台设备净盈利Y只有两个值:100元和 -200元 故 (元).14.设X1,X2,Xn是相互独立的随机变量,且有E(Xi)=,D(Xi)=2,i=1,2,n,记,S2=
5、.(1) 验证=, =;(2) 验证S2=;(3) 验证E(S2)=2.【证】(1) (2) 因 故.(3) 因,故同理因,故.从而 15.对随机变量X和Y,已知D(X)=2,D(Y)=3,Cov(X,Y)= -1,计算:Cov(3X -2Y+1,X+4Y -3).【解】 (因常数与任一随机变量独立,故Cov(X,3)=Cov(Y,3)=0,其余类似).16.设二维随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)=试验证X和Y是不相关的,但X和Y不是相互独立的.【解】设. 同理E(Y)=0.而 ,由此得,故X与Y不相关.下面讨论独立性,当|x|1时, 当|y|1时,.显然故X和Y不是相互独立的.17
6、.设随机变量(X,Y)的分布律为XY -1 0 1 -1011/8 1/8 1/81/8 0 1/81/8 1/8 1/8验证X和Y是不相关的,但X和Y不是相互独立的.【解】联合分布表中含有零元素,X与Y显然不独立,由联合分布律易求得X,Y及XY的分布律,其分布律如下表18X -101 PY -101 PXY -101 P由期望定义易得E(X)=E(Y)=E(XY)=0.从而E(XY)=E(X)E(Y),再由相关系数性质知XY=0,即X与Y的相关系数为0,从而X和Y是不相关的.又从而X与Y不是相互独立的.18.设二维随机变量(X,Y)在以(0,0),(0,1),(1,0)为顶点的三角形区域上服
7、从均匀分布,求Cov(X,Y),XY.【解】如图,SD=,故(X,Y)的概率密度为题18图从而同理而 所以.从而 19.设(X,Y)的概率密度为f(x,y)=求协方差Cov(X,Y)和相关系数XY.【解】 从而同理 又 故 20.已知二维随机变量(X,Y)的协方差矩阵为,试求Z1=X -2Y和Z2=2X -Y的相关系数.【解】由已知知:D(X)=1,D(Y)=4,Cov(X,Y)=1.从而 故 21.对于两个随机变量V,W,若E(V2),E(W2)存在,证明:E(VW)2E(V2)E(W2).这一不等式称为柯西许瓦兹(Couchy -Schwarz)不等式.【证】令显然 可见此关于t的二次式非
8、负,故其判别式0,即 故22.假设一设备开机后无故障工作的时间X服从参数=1/5的指数分布.设备定时开机,出现故障时自动关机,而在无故障的情况下工作2小时便关机.试求该设备每次开机无故障工作的时间Y的分布函数F(y). 【解】设Y表示每次开机后无故障的工作时间,由题设知设备首次发生故障的等待时间XE(),E(X)=5.依题意Y=min(X,2).对于y0,f(y)=PYy=0.对于y2,F(y)=P(Xy)=1.对于0y2,当x0时,在(0,x)内无故障的概率分布为PXx=1 -e -x,所以F(y)=PYy=Pmin(X,2)y=PXy=1 -e -y/5.23.已知甲、乙两箱中装有同种产品
9、,其中甲箱中装有3件合格品和3件次品,乙箱中仅装有3件合格品.从甲箱中任取3件产品放乙箱后,求:(1)乙箱中次品件数Z的数学期望;(2)从乙箱中任取一件产品是次品的概率. 【解】(1) Z的可能取值为0,1,2,3,Z的概率分布为, Z=k0123Pk因此,(2) 设A表示事件“从乙箱中任取出一件产品是次品”,根据全概率公式有 24.假设由自动线加工的某种零件的内径X(毫米)服从正态分布N(,1),内径小于10或大于12为不合格品,其余为合格品.销售每件合格品获利,销售每件不合格品亏损,已知销售利润T(单位:元)与销售零件的内径X有如下关系T=问:平均直径取何值时,销售一个零件的平均利润最大?
10、 【解】 故得 两边取对数有解得 (毫米)由此可得,当u=10.9毫米时,平均利润最大.25.设随机变量X的概率密度为f(x)=对X独立地重复观察4次,用Y表示观察值大于/3的次数,求Y2的数学期望.(2002研考)【解】令 则.因为及,所以,从而26.两台同样的自动记录仪,每台无故障工作的时间Ti(i=1,2)服从参数为5的指数分布,首先开动其中一台,当其发生故障时停用而另一台自动开启.试求两台记录仪无故障工作的总时间T=T1+T2的概率密度fT(t),数学期望E(T)及方差D(T). 【解】由题意知:因T1,T2独立,所以fT(t)=f1(t)*f2(t).当t0时,fT(t)=0;当t0
11、时,利用卷积公式得故得由于Ti E(5),故知E(Ti)=,D(Ti)=(i=1,2)因此,有E(T)=E(T1+T2)=.又因T1,T2独立,所以D(T)=D(T1+T2)=.27.设两个随机变量X,Y相互独立,且都服从均值为0,方差为1/2的正态分布,求随机变量|X -Y|的方差. 【解】设Z=X -Y,由于且X和Y相互独立,故ZN(0,1).因 而 ,所以 .28.某流水生产线上每个产品不合格的概率为p(0p1=P=0,PX=1,Y= -1=PU -1,U1.故得X与Y的联合概率分布为.(2) 因,而X+Y及(X+Y)2的概率分布相应为, .从而 所以31.设随机变量X的概率密度为f(x
12、)=,( -x+)(1) 求E(X)及D(X);(2) 求Cov(X,|X|),并问X与|X|是否不相关?(3) 问X与|X|是否相互独立,为什么? 【解】(1) (2) 所以X与|X|互不相关.(3) 为判断|X|与X的独立性,需依定义构造适当事件后再作出判断,为此,对定义域 -x+中的子区间(0,+)上给出任意点x0,则有所以故由得出X与|X|不相互独立.32.已知随机变量X和Y分别服从正态分布N(1,32)和N(0,42),且X与Y的相关系数XY= -1/2,设Z=.(1) 求Z的数学期望E(Z)和方差D(Z);(2) 求X与Z的相关系数XZ;(3) 问X与Z是否相互独立,为什么? 【解
13、】(1) 而所以 (2) 因 所以 (3) 由,得X与Z不相关.又因,所以X与Z也相互独立.33.将一枚硬币重复掷n次,以X和Y表示正面向上和反面向上的次数.试求X和Y的相关系数. 【解】由条件知X+Y=n,则有D(X+Y)=D(n)=0.再由XB(n,p),YB(n,q),且p=q=,从而有 所以 故= -1.34.设随机变量X和Y的联合概率分布为YX -1 0 1010.07 0.18 0.150.08 0.32 0.20试求X和Y的相关系数. 【解】由已知知E(X)=0.6,E(Y)=0.2,而XY的概率分布为YX -101P0.080.720.2所以E(XY)= -0.08+0.2=0
14、.12Cov(X,Y)=E(XY) -E(X)E(Y)=0.12 -0.60.2=0从而 =035.对于任意两事件A和B,0P(A)1,0P(B)1,则称=为事件A和B的相关系数.试证:(1) 事件A和B独立的充分必要条件是=0;(2) |1. 【证】(1)由的定义知,=0当且仅当P(AB) -P(A)P(B)=0.而这恰好是两事件A、B独立的定义,即=0是A和B独立的充分必要条件.(2) 引入随机变量X与Y为 由条件知,X和Y都服从0 -1分布,即 从而有E(X)=P(A),E(Y)=P(B),D(X)=P(A)P(),D(Y)=P(B)P(),Cov(X,Y)=P(AB) -P(A)P(B)所以,事件A和B的相关系数就是随机变量X和Y的相关系数.于是由二元随机变量相关系数的基本性质可得|1.36. 设随机变量X的概率密度为fX(x)=令Y=X2,F(x,y)为二维随机变量(X,Y)的分布函数,求:(1) Y的概率密度fY(y);(2) Cov(X,Y);(3). 解: (1) Y的分布函数为.当y0时, ,;当0y1时,;当1y4时, ;当y4时,.故Y的概率密度为(2) , , ,故 Cov(X,Y) =.(3) .