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延安大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(习题与答案)习题四

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习题四 1.下列给出的数列,哪些是随机变量的分布律,并说明理由。 (1)P仿=012,34,5; pi i=0,1,2,3; 6 P 3,4.5; (4)p i+1 ,i=1,2,3,4,5。 解要说明题中给出的数列,是否是随机变量的分布律,只要验证p,是否满 足下列二个条件:其一条件为p20.1=12,…,其二条件为∑p,=1 依据上面的说明可得(1)中的数列为随机变量的分布律;(2)中的数列不 是随机变量的分布律,因为p 5-94 66-0;(3)中的数列为随机变量的分布 律:(4)中的数列不是随机变量的分布律,这是因为∑=29=1。 2.试确定常数c,使P(x=)=,(=01234)成为某个随机变量ⅹ的分布律, 并求:P(X≤2) <X 解要使成为某个随机变量的分布律,必须有∑=1,由此解得c=16 (2)P(X≤2)=P(X=0)+P(X=1)+P(X=2) (3)叫|<x<2|=P(x=1)+P(x=2) 16/1 4)31 3.一口袋中有6个球,在这6个球上分别标有-3,-3,1,1,1,2这样的 数字。从这袋中任取一球,设各个球被取到的可能性相同,求取得的球上标明

习题四 1. 下列给出的数列,哪些是随机变量的分布律,并说明理由。 (1) , 0,1,2,3,4,5 15 = i = i pi ; (2) ( ) , 0,1,2,3 6 5 2 = − = i i pi ; (3) , 2,3,4,5 4 1 pi = i = ; (4) , 1,2,3,4,5 25 1 = + = i i pi 。 解 要说明题中给出的数列,是否是随机变量的分布律,只要验证 i p 是否满 足下列二个条件:其一条件为 pi  0,i =1,2,  ,其二条件为  =1 i pi 。 依据上面的说明可得(1)中的数列为随机变量的分布律;(2)中的数列不 是随机变量的分布律,因为 0 6 4 6 5 9 3 = −  − p = ;(3)中的数列为随机变量的分布 律;(4)中的数列不是随机变量的分布律,这是因为 = =  5 1 1 25 20 i pi 。 2. 试确定常数 c ,使 ( ) ,( 0,1,2,3,4) 2 = = i = c P X i i 成为某个随机变量 X 的分布律, 并求: P(X  2) ;         2 5 2 1 P X 。 解 要使 i c 2 成为某个随机变量的分布律,必须有 1 2 4 0  = i= i c ,由此解得 31 16 c = ; (2) P(X  2) = P(X = 0)+ P(X =1)+ P(X = 2) 31 28 4 1 2 1 1 31 16  =      = + + (3) ( 1) ( 2) 2 5 2 1  = = + =      P  X  P X P X 31 12 4 1 2 1 31 16  =      = + 。 3. 一口袋中有 6 个球,在这 6 个球上分别标有-3,-3,1,1,1,2 这样的 数字。从这袋中任取一球,设各个球被取到的可能性相同,求取得的球上标明

的数字X的分布律与分布函数 解ⅹ可能取的值为3,1,2,且P(x=-)=1,P(x=1)=1,P(x=2)=2,即x 的分布律为 X|-312 概率 X的分布函数 0 F(x)=P(X≤x) 3≤x<1 1≤x<2 4.一袋中有5个乒乓球,编号分别为1,2,3,4,5,从中随机地取3个, 以Ⅹ表示取出的3个球中最大号码,写出X的分布律和分布函数 解依题意X可能取到的值为3,4,5,事件{x=3表示随机取出的3个球 的最大号码为3,则另两个球的只能为1号,2号,即x=33=10:事件{x=4 表示随机取出的3个球的最大号码为4,因此另外2个球可在1、2、3号球中任 选,此时P(x=4) 6 5)=i:同理可得x==(= X的分布律为 X345 概率 X的分布函数为 F(x) 3≤x<4

的数字 X 的分布律与分布函数。 解 X 可能取的值为-3,1,2,且 ( ) ( ) ( ) 6 1 , 2 2 1 , 1 3 1 P X = −3 = P X = = P X = = ,即 X 的分布律为 X -3 1 2 概率 3 1 2 1 6 1 X 的分布函数 0 x  −3 F(x) = P(X  x) = 3 1 −3  x 1 6 5 1 x  2 1 x  2 4. 一袋中有 5 个乒乓球,编号分别为 1,2,3,4,5,从中随机地取 3 个, 以 X 表示取出的 3 个球中最大号码,写出 X 的分布律和分布函数。 解 依题意 X 可能取到的值为 3,4,5,事件 X = 3 表示随机取出的 3 个球 的最大号码为 3,则另两个球的只能为 1 号,2 号,即 ( ) 10 1 3 5 1 3 =         P X = = ;事件 X = 4 表示随机取出的 3 个球的最大号码为 4,因此另外 2 个球可在 1、2、3 号球中任 选,此时 ( ) 10 3 3 5 2 3 1 4 =                  P X = = ;同理可得 ( ) 10 6 3 5 2 4 1 5 =                  P X = = 。 X 的分布律为 X 3 4 5 概率 10 1 10 3 10 6 X 的分布函数为 0 x  3 F(x) = 10 1 3  x  4

4≤x<5 10 5.在相同条件下独立地进行5次射击,每次射击时击中目标的概率为06 求击中目标的次数X的分布律 解依题意X服从参数n=5,p=06的二项分布,因此,其分布律 604,k=0,1,…,5 具体计算后可得 0 概率 16 243 31256256256256253125 6.从一批含有10件正品及3件次品的产品中一件一件的抽取。设每次抽取 时,各件产品被抽到的可能性相等。在下列三种情形下,分别求出直到取得正 品为止所需次数ⅹ的分布律。 (1)每次取出的产品立即放回这批产品中再取下一件产品; (2)每次取出的产品都不放回这批产品中; (3)每次取出一件产品后总是放回一件正品 解(1)设事件A,=12,…表示第次抽到的产品为正品,依题意,A,…,A 相互独立,且P(4)=0,;=12,…而 P(x=8)=4)=P)-P(x-14)=(等)1=12 即ⅹ服从参数p=10的几何分布 (2)由于每次取出的产品不再放回,因此,X可能取到的值为1,2,3,4, P(x=12=10,P(x=2)=3×10=5 P(X=3) 3×2×105 3×2×1×10 13×12×11143 13×12×11×10286 X的分布律为

10 4 4  x  5 1 x  5 5. 在相同条件下独立地进行 5 次射击,每次射击时击中目标的概率为 0.6, 求击中目标的次数 X 的分布律。 解 依题意 X 服从参数 n = 5, p = 0.6 的二项分布,因此,其分布律 ( ) 0.6 0.4 , 0,1, ,5 5   5 =        = = − k k P X k k k , 具体计算后可得 X 0 1 2 3 4 5 概率 3125 32 625 48 625 144 625 216 625 162 3125 243 6. 从一批含有 10 件正品及 3 件次品的产品中一件一件的抽取。设每次抽取 时,各件产品被抽到的可能性相等。在下列三种情形下,分别求出直到取得正 品为止所需次数 X 的分布律。 (1)每次取出的产品立即放回这批产品中再取下一件产品; (2)每次取出的产品都不放回这批产品中; (3)每次取出一件产品后总是放回一件正品。 解 (1)设事件 Ai ,i =1,2,  表示第 i 次抽到的产品为正品,依题意, A1 ,  , An ,  相互独立,且 ( ) , 1,2, 13 10 P Ai = i = 而 ( ) (  ) ( ) ( ) ( ) , 1,2, 13 10 13 3 1 1 1 1 1  =      = = = = − − − P X k P A A A P A P A P A k k k k k k 即 X 服从参数 13 10 p = 的几何分布。 (2)由于每次取出的产品不再放回,因此,X 可能取到的值为 1,2,3,4, ( ) ( ) ( ) ( ) . 286 1 13 12 11 10 3 2 1 10 , 4 143 5 13 12 11 3 2 10 3 , 26 5 13 12 3 10 , 2 13 10 1 =       = = =     = = =   = = = = P X P X P X P X X 的分布律为

2 概率 (3)X可能取到的值为1,2,3,4 P(X=1)=,P(Xx=2) 3×1133 PX=3) 3×2×1272 P(x=4)=3×2x 13×13×132197 13×13×132197 所求X的分布律为 X12 概率11 2197 2197 由于三种抽样方式不同,导致Ⅹ的分布律也不一样,请仔细体会它们的不同 处 7.设随机变量x~B6,p),已知P(x=1)=P(x=5),求p与P(x=2)的值 解由于x~B(6p,因此P(x=6)=60-p)4k=01…6。 由此可算得P(x=1)=6p(-p),P(x=5)=6p(-p 6p(-p)3=6p5(-p) 解得p=2 此时,P(x=2) 1_15 8.掷一枚均匀的硬币4次,设随机变量Ⅹ表示出现国徽的次数,求Ⅹ的分 布函数。 解一枚均匀硬币在每次抛掷中出现国徽的概率为,因此X服从n=4p=1 的二项分布,即 X=k ,k=0,2,3,4 由此可得X的分布函数 <0

X 1 2 3 4 概率 13 10 26 5 143 5 286 1 (3)X 可能取到的值为 1,2,3,4, ( ) ( ) ( ) ( ) . 2197 6 13 13 13 3 2 1 , 4 2197 72 13 13 13 3 2 12 3 , 169 33 13 13 3 11 , 2 13 10 1 =     = = =     = = =   = = = = P X P X P X P X 所求 X 的分布律为 X 1 2 3 4 概率 13 10 169 33 2197 72 2197 6 由于三种抽样方式不同,导致 X 的分布律也不一样,请仔细体会它们的不同 处。 7. 设随机变量 X ~ B(6, p) ,已知 P(X =1) = P(X = 5) ,求 p 与 P(X = 2) 的值。 解 由于 X ~ B(6, p) ,因此 ( ) (1 ) , 0,1, ,6 6 6   − 6 =        = = − p p k k P X k k 。 由此可算得 ( 1) 6 (1 ) , ( 5) 6 (1 ), 5 5 P X = = p − p P X = = p − p 即 6 (1 ) 6 (1 ), 5 5 p − p = p − p 解得 2 1 p = ; 此时, ( ) 64 15 2 1 2! 6 5 2 1 2 1 2 6 2 2 6 2 6  =         =                    = = − P X 。 8. 掷一枚均匀的硬币 4 次,设随机变量 X 表示出现国徽的次数,求 X 的分 布函数。 解 一枚均匀硬币在每次抛掷中出现国徽的概率为 2 1 ,因此 X 服从 2 1 n = 4, p = 的二项分布,即 ( ) , 0,1,2,3,4 2 1 2 4 1 4  =                    = = − k k P X k k k 由此可得 X 的分布函数 0, x  0

16 F l≤x<2 16 3≤x<4 16 x≥4 9.某商店出售某种物品,根据以往的经验,每月销售量X服从参数A=4的 泊松分布,问在月初进货时,要进多少才能以99%的概率充分满足顾客的需要? 解设至少要进n件物品,由题意n应满足 P(X≤n-1)<0.99P(X≤n)20.9 即P(x≤n-1) P(X≤n)=∑,e-20.99 查泊松分布表可求得n=9。 10.有一汽车站有大量汽车通过,每辆汽车在一天某段时间出事故的概率为 0.0001,在某天该段时间内有1000辆汽车通过,求事故次数不少于2的概率 解设Ⅹ为1000辆汽车中出事故的次数,依题意,X服从n=100p=0001的 二项分布,即x~B(0000,由于n较大,p较小,因此也可以近似地认为X 服从=mp=100001=01的泊松分布,即x~P(0),所求概率为 P(X≥2)=1-P(X=0)-P(X=1 0.1 0.1 0! 1-0.904837-0.090484=0.004679 1].某试验的成功概率为075,失败概率为0.25,若以Ⅹ表示试验者获得首 次成功所进行的试验次数,写出X的分布律。 解设事件4表示第次试验成功,则P(4)=075,且A2…,4n…相互独立。随 机变量ⅹ取k意味着前k-1次试验未成功,但第k次试验成功,因此有

16 1 , 0  x 1 F(x) = 16 5 , 1 x  2 16 11 , 2  x  3 16 15 , 3  x  4 1, x  4 9. 某商店出售某种物品,根据以往的经验,每月销售量 X 服从参数  = 4 的 泊松分布,问在月初进货时,要进多少才能以 99%的概率充分满足顾客的需要? 解 设至少要进 n 件物品,由题意 n 应满足 P(X  n −1)  0.99, P(X  n)  0.99, 即 ( ) 0.99 ! 4 1 1 0 4  − =   − = − n k k e k P X n ( ) 0.99 ! 4 0 4  =   = − n k k e k P X n 查泊松分布表可求得 n = 9。 10. 有一汽车站有大量汽车通过,每辆汽车在一天某段时间出事故的概率为 0.0001,在某天该段时间内有 1000 辆汽车通过,求事故次数不少于 2 的概率。 解 设 X 为 1000 辆汽车中出事故的次数,依题意,X 服从 n =1000, p = 0.0001 的 二项分布,即 X ~ B(1000,0.0001) ,由于 n 较大, p 较小,因此也可以近似地认为 X 服从  = np =1000  0.0001 = 0.1 的泊松分布,即 X ~ P(0.1) ,所求概率为 ( ) ( ) ( ) 1 0.904837 0.090484 0.004679. 1! 0.1 0! 0.1 1 2 1 0 1 0.1 1 0.1 0 = − − =  − −  = − = − = − − e e P X P X P X 11. 某试验的成功概率为 0.75,失败概率为 0.25,若以 X 表示试验者获得首 次成功所进行的试验次数,写出 X 的分布律。 解 设事件 Ai 表示第 i 次试验成功,则 P(Ai ) = 0.75 ,且 A1 ,  , An ,  相互独立。随 机变量 X 取 k 意味着前 k −1 次试验未成功,但第 k 次试验成功,因此有

P(x=k)=P(4…x14)=P(1)…P(G-)p(4)=025-075 所求的分布律为 2 概率0.75 0.25×0.75 0.25-×0.75 12.设随机变量X的密度函数为 f(x) 0<x<A 其他, 试求:(1)常数A;(2)X的分布函数。 解(1)f(x)成为某个随机变量的密度函数必须满足二个条件,其一为/(x)20; 其二为f(xk=1,因此有2xdk=1,解得A=1,其中A=-1舍去,即取A=1 (2)分布函数 (x)=P(X≤x)=f(x)x Ody 0≤x<1 Odx +[2xdx+[Odx X<0 0≤x<1 13.设随机变量X的密度函数为(x)=Ae1,-x<x<+o,求:(1)系数A;(2) P(0<X<1);(3)X的分布函数 解(1)系数A必须满足」Ae+kx=l,由于e为偶函数,所以 I Ae--ldx=2 Ae-idx=2"dx= 解得A (2)P(0<X<)=e+dx?x= (3)F(x)=f(rkx

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 0.25 0.75 1 1 1 1 1 − = = − = − = k P A Ak Ak P A P Ak P Ak P X k   所求的分布律为 X 1 2 … k … 概率 0.75 0.25  0.75 … 0.25 0.75 1  k− … 12. 设随机变量 X 的密度函数为 f (x) = 2x, 0  x  A 0, 其他, 试求:(1)常数 A ;(2)X 的分布函数。 解(1) f (x) 成为某个随机变量的密度函数必须满足二个条件,其一为 f (x)  0 ; 其二为 ( )  + − f x dx =1 ,因此有  = A xdx 0 2 1 ,解得 A = 1 ,其中 A = −1 舍去,即取 A =1。 (2)分布函数 ( ) ( ) ( ) − =  = x F x P X x f x dx =       + + + − − − x x x dx xdx dx dx xdx dx 1 0 1 0 0 0 0 2 0 0 2 0 1 0 1 0     x x x = 1 0 2 x 1 0 1 0     x x x 13. 设随机变量 X 的密度函数为 ( ) = −   + − f x Ae x x , ,求:(1)系数 A ;(2) P(0  X 1) ;(3)X 的分布函数。 解 (1)系数 A 必须满足  + − − Ae dx =1 x ,由于 x e − 为偶函数,所以    + − − + − + − = 2 = 2 =1 0 0 Ae dx Ae dx Ae dx x x x 解得 2 1 A = ; (2) ( ) ( ) 1 1 0 1 0 1 2 1 2 1 2 1 0 1 − − − P  X  =  e dx = e dx = −e x x ; (3) ( ) ( ) − = x F x f x dx

x≥0 e dx 0 ×c ≥0 14.证明:函数 f( (c为正的常数) X2时,F(x)=C05e'dx+025dtx+2odx=05+05=1 综合有

=    − − − − − + x x x x x e dx e dx e dx 0 0 2 1 2 1 2 1 0 0   x x =    − − − + x x x x x e dx e dx e dx 0 0 2 1 2 1 2 1 0 0   x x = ( ) x x e e − + 1− 2 1 2 1 2 1 0 0   x x = x x e e − − 2 1 1 2 1 0 0   x x 14. 证明:函数 f (x) = 0 2 2 c x e c x − 0 0   x x ( c 为正的常数) 为某个随机变量 X 的密度函数。 证 由于 f (x)  0 ,且 ( ) 1 2 0 2 2 0 2 2 2 2 2 = − =         = = − − + − + − + − + − −    c x c x c x e c x e d x e d c x f x d x , 因此 f (x) 满足密度函数的二个条件,由此可得 f (x) 为某个随机变量的密度函数。 15. 求出与密度函数 f (x) = 0 0.25 0.5 x e 2 0 2 0     x x x 对应的分布函数 F(x) 的表达式。 解 当 x  0 时, ( ) ( ) − − = = = x x x x F x f x dx 0.5e dx 0.5e 当 0  x  2 时, ( ) ( ) = − = − +  = + 0 0 F x f x dx 0.5e dx 0.25dx 0.5 0.25x x x x 当 x  2 时, ( ) 0.5 0.25 0 0.5 0.5 1 0 2 2 0 =  +  +  = + = − x x F x e dx dx dx 综合有

0.5e x≤0. F(x)={0.5+025x 0≤x≤2 16.设随机变量X在16)上服从均匀分布,求方程r2+X+1=0有实根的概率 解X的密度函数为 其他 方程2+x+1=0有实根的充分必要条件为x2-4≥0,即x2≥4,因此所求得概率 为 p(x2a4=(x52X2Px=2+x2)=0+ 17.设某药品的有效期X以天计,其概率密度为 f() 20000 (x+100) 0 其他. 求:(1)X的分布函数;(2)至少有200天有效期的概率 x (2)P(X>200÷-1-P(X52001=1-F(2001-1 0000 18.设随机变量X的分布函数为 0 (+x)e 求Ⅹ的密度函数,并计算P(x≤1)和P(x>2)。 解由分布函数F(x)与密度函数()的关系,可得在f(x)的一切连续点处有 f(x)=F(x),因此

F(x) = 1, 0.5 0.25 , 0.5 , x e x + 2. 0 2; 0;     x x x 16. 设随机变量 X 在 (1,6) 上服从均匀分布,求方程 1 0 2 t + Xt + = 有实根的概率。 解 X 的密度函数为 f (x) = , 5 1 1 x  6 ; 0, 其他. 方程 1 0 2 t + Xt + = 有实根的充分必要条件为 4 0 2 X −  ,即 4 2 X  ,因此所求得概率 为 ( ) ( ) ( ) ( )  =  −  =  − +  = +  = 6 2 2 5 4 5 1 P X 4 P X 2或X 2 P X 2 P X 2 0 d x 。 17. 设某药品的有效期 X 以天计,其概率密度为 f (x) = ( ) , 100 20000 3 x + x  0 ; 0, 其他. 求:(1) X 的分布函数;(2) 至少有 200 天有效期的概率。 解 (1) ( ) ( ) − = x F x f x dx = ( ) , 100 20000 0, 0 3 dx x x  + 0. 0;   x x = ( ) , 100 10000 1 0, 2 + − x 0. 0;   x x (2) ( ) ( ) ( ) ( ) 9 1 200 100 10000 200 1 200 1 200 1 1 2 =         + P X  = − P X  = − F = − − 。 18. 设随机变量 X 的分布函数为 F(x) = 1 (1 ) , 0, x x e − − + 0 0   x x 求 X 的密度函数,并计算 P(X 1) 和 P(X  2)。 解 由分布函数 F(x) 与密度函数 f (x) 的关系,可得在 f (x) 的一切连续点处有 f (x) = F(x) ,因此

(3 0 其他 所求概率P(x≤1)=F()=1-(+)k-1=1-2e-; P(x>2)=1-P(x≤2)=1-F(2)=1-(-(+2k2)=3 19.设随机变量Ⅹ的分布函数为F(x)=4+ B arctan x,-<x<+,求(1)常数A,B; (2)Px1<);:(3)随机变量X的密度函数 解:(1)要使F(x)成为随机变量Ⅹ的分布函数,必须满足lmF(x)=0.mF(x)=1 lim(A+B arctan)=0 lim (A+B)=1 A--B=0 计算后得 解得 另外,可验证当A=1,B=时,F(x)=1+1acnx也满足分布函数其余的几条 性质。 (2)P(x1<1)=P(-1<x<l)=F()-F(-1) +-arctanl-+-arctan(-1) 4 (3)Ⅹ的密度函数 /()=Ftx)=-.1 00<X<+0 +x 20.设顾客在某银行的窗口等待服务的时间(单位:min)服从=的指数 分布,其密度函数为/(x)= 某顾客在窗口等待服务,若超过 其他

f (x) = 0, , x xe − 其他 x  0 所求概率 ( ) ( ) ( ) 1 1 1 1 1 1 1 1 2 − − P X  = F = − + e = − e ; ( ) ( ) ( ) ( ( ) ) 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 2 3 − − P X  = − P X  = − F = − − + e = e 。 19. 设随机变量 X 的分布函数为 F(x) = A + Barctan x,−  x  + ,求(1) 常数 A, B ; (2) P( X 1) ;(3) 随机变量 X 的密度函数。 解:(1)要使 F(x) 成为随机变量 X 的分布函数,必须满足 lim ( ) = 0, lim ( ) =1 →− →+ F x F x x x , 即 ( ) lim ( arctan ) 1 lim arctan 0 + = + = →+ →− A B x A B x x x 计算后得 1 2 0 2 + = − = A B A B   解得  1 2 1 = = B A 另外,可验证当  1 , 2 1 A = B = 时, F(x) arctanx 1 2 1  = + 也满足分布函数其余的几条 性质。 (2) P( X 1)= P(−1 X 1) = F(1) − F(−1) ( )       = + − + arctan −1 1 2 1 arctan1 1 2 1   4 2 1 4 1       =      =  −  − (3)X 的密度函数 ( ) ( ) ( ) −   + + =  = x x f x F x , 1 1 2  。 20. 设顾客在某银行的窗口等待服务的时间(单位:min)服从 5 1  = 的指数 分布,其密度函数为 f (x) = 0 , 5 1 5 x e − 其他 x  0 ,某顾客在窗口等待服务,若超过

10min,他就离开 (1)设某顾客某天去银行,求他未等到服务就离开的概率; (2)设某顾客一个月要去银行五次,求他五次中至多有一次未等到服务的 概率 解(1)设随机变量Ⅹ表示某顾客在银行的窗口等待服务的时间,依题意Ⅹ服 从x=的指数分布,且顾客等待时间超过10min就离开,因此,顾客未等到服 务就离开的概率为 P(x≥10)= (2)设Y表示某顾客五次去银行未等到服务的次数,则Y服从n=5,p=c-的 二项分布,所求概率为 P(Y≤1)=P(y=0)+P(y=1) 21.设X服从N0),借助于标准正态分布的分布函数表计算:(1)P(x176);(3)P(x25) 解查正态分布表可得 (1)P(X1.76)=1-P(X≤1.76)=1-0(1.76)=1-09608=00392 (3)P(X2.5)=1-P(x125)=1-[2(2)- =2-2Φ(2.5)=2(1-0.9938)=00124 22.设X服从N(-1),借助于标准正态分布的分布函数表计算:(1)P(x-15);(3)P(x

10min,他就离开。 (1)设某顾客某天去银行,求他未等到服务就离开的概率; (2)设某顾客一个月要去银行五次,求他五次中至多有一次未等到服务的 概率。 解 (1)设随机变量 X 表示某顾客在银行的窗口等待服务的时间,依题意 X 服 从 5 1  = 的指数分布,且顾客等待时间超过 10min 就离开,因此,顾客未等到服 务就离开的概率为 ( )  + − −  = = 10 5 2 5 1 P X 10 e dx e x ; (2)设 Y 表示某顾客五次去银行未等到服务的次数,则 Y 服从 2 5, − n = p = e 的 二项分布,所求概率为 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) 4 2 2 4 2 2 5 2 0 2 1 4 1 1 1 5 1 0 5 1 0 1 − − − − − − = + − −         − +         =  = = + = e e e e e e P Y P Y P Y 21. 设 X 服从 (0,1) ,借助于标准正态分布的分布函数表计算:(1) P(X  2.2) ; (2) P(X 176) ;(3) P(X  −0.78) ;(4) P( X 1.55) ;(5) P( X  2.5)。 解 查正态分布表可得 (1) P(X  2.2) = (2.2) = 0.9861 ; (2) P(X 1.76) =1− P(X 1.76) =1− (1.76) =1− 0.9608 = 0.0392 ; (3) P(X  −0.78) = (− 0.78) =1− (0.78) =1− 0.7823 = 0.2177 ; (4) P( X 1.55)= P(−1.55  X 1.55) = (1.55) − (−1.55) = (1.55)−(1−(1.55)) = 2(1.55)−1= 20.9394 −1= 0.8788 (5) P( X  2.5)=1− P( X  2.5)=1− 2(2.5) −1 = 2 − 2(2.5) = 2(1− 0.9938) = 0.0124 。 22. 设X 服从 (−1,16) ,借助于标准正态分布的分布函数表计算:(1) P(X  2.44) ; (2) P(X  −1.5) ;(3) P(X  −2.8) ;(4) P( X  4) ;(5) P(− 5  X  2) ;(6) P( X −1 1)

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