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大作业
1.仪器中有三个元件,它们损坏的概率都是0.2,并且损坏与否相互独立.当一个元件损坏时, 仪器发生故障的概率为0.25,当两个元件损坏时,仪器发生故障的概率为0.6,当三个元件损坏时,仪器发生故障的概率为0.95, 当三个元件都不损坏时,仪器不发生故障.求:(1)仪器发生故障的概率;(2)仪器发生故障时恰有二个元件损坏的概率. (1)解:设A表示事件“仪器发生故障”,i=1,2,3 P(A)=
?P(B)P(A/B),
i?1ii3P(B1)=3*0.2*0.80.2=0.384,P(B2)=3*0.22*0.8=0.096,P(B3)=0.23=0.008 所以P(A)=0.384*0.25+0.096*0.6+0.008*0.95+0.1612 (2) P(B2/A)=
p(AB2)P(A)=0.96*0.6/0.1612=0.3573
2.设连续型随机变量X的分布函数为
x??a,?0,?x?F(x)??A?Barcsin,?a?x?a,(a?0)
a?x?a,??1,?aa?求:(1)常数A、B.(2)随机变量X落在??,?内的概率.(3)X的概率密度函数.
?22?ππ1B=0,F(a-0) =A+B=1 所以A=0.5 B= 22πaaaa1 (2)P{- 22223解:(1)F(a+0)=A-1πa^2-x^2,| x|?a (3)f(x)=F(X)=?, 0,其他 2014-2015学年第一学期期末《概率论与数理统计》大作业 ?ke?(2x?y),x?0,y?0,3.已知二维随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y)?? 0,其它.?(1)求系数k;(2)判断X和Y是否相互独立;(3)计算概率P?X?2Y?1?;(4)求Z?min{X,Y}的密度函数fZ(z). 解:(1).由 ???∞?∞?∞?∞f(x,y)dxdy?1,得k?2. ?e^?y,y?0,?2e^?2x,x?0, ( 2).相互独立。X和Y的边缘概率密度分别为fx(x)=? fy(x)=?。 0,x??0,0,y??0.?? (3).P?x?2| Y?1??1?e^?4 ?1?e^?3z,z?0?3e^?3z,z?0(4).Z=min?x,y? 的分布函数为Fz(z)=?所以fz(z)=?0,z??00,z??0.?? 4.设二维离散型随机变量(X,Y)的联合概率分布为 Y X 0 1 2 0 1 2 1 120 0 1 120 1 30 1 41 4(1)写出关于X、Y及XY的概率分布;(2)求X和Y的相关系数?XY. 解: x p Y P XY P E(X)=4/3,E(Y)=4/3,COV(X,Y)=0,?XY=0 5.假设0.50,1.25,0.80,2.00是来自总体X的简单随机样本值。已知Y?lnX服从正态分布N(?,1). (1)求X的数学期望E(X); 0 5/12 1 1/3 4 1/4 0 1/3 1 1/3 2 1/3 0 1/6 1 1/3 2 1/2 2014-2015学年第一学期期末《概率论与数理统计》大作业 (2)求?的置信度为0.95的置信区间. 解:(1)Y的概率密度为:f?y??令t?y?? 于是有: 12?e??y???22,???y??? b?E?X??Ee??12????Y??12???eey??y???22dy?12??????et??e1?t22dt?e??12???12???e?1?t?1?22dt?e ??0.05标准正态分布的水平为??0.05的分位数等于1.96 故由Y2)当置信度1???0.95时, 服从于N(?,),得: 14P{y?1.96?其中y?14???y?1.96?14}?0.95 1?ln0.5?ln0.8?ln1.25?ln2??1ln1?0 于是有: 44P{?0.98???0.98}?0.95 从而??0.98,0.98?就是?的置信度为0.95的置信区间. 6.设总体X的概率密度为 ?(??1)x?,0?x<1,f(x)?? 0,其他,?其中???1是未知参数,X1,X2,估计量. ,Xn为来自总体X的样本,试求参数?的矩估计量和最大似然 解:(1) 因为 ?1?E(X)??0x(??1)x?dx?令 ?1?A1, 即 1??1, ??2??1?X , ??2解得?的矩估计量为 ?? ?2) 设x1,x2,2X?1 1?X,Xn的观测值(0?xi?1,i?1,2,,n),似然函数为 n,xn是样本X1,X2,nL(?)??f(xi)??(??1)xi??(??1)n(x1x2i?1i?1xn)?,??(9分 取对数得 lnL(?)?nln(??1)???lnxi i?1ndlnL(?)n???lnxi?0, 令 d???1i?1n 2014-2015学年第一学期期末《概率论与数理统计》大作业 ?解得?的最大似然估计值为 ???1? n?lnxii?1n,
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