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本资料是中科大版本 苏淳编著的概率论答案
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本资料是中科大版本 苏淳编著的概率论答案,此为本书前半部分答案,其中包含书中部分习题,系老师所布置的重点习题答案,因为文件较大,后半部分答案已在另一部分中上传。
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概率论作业
2022 年 11 月 14 日
1 10.12 作业
问题 1 : 5. 若对每个 n ⩾ 1, X
n
都是随机变量, 证明
sup
n⩾1
X
n
, inf
n⩾1
X
n
, lim sup
n→∞
X
n
, lim inf
n→∞
X
n
均为随机变量.
解: 注意到,对每个 ω ∈ Ω 与任何 x ∈ R
w : inf
n⩾1
X
n
(w) ≤ x
=
[
n⩾1
{w : X
n
(w) ≤ x} ∈ F
故,inf
n⩾1
X
n
是随机变量.
另一方面,有关系
sup
n≥1
X
n
= − inf
n≥1
(−X
n
)
lim sup
n→∞
X
n
= inf
i≥1
sup
n≥i
X
n
lim inf
n→∞
X
n
= −lim sup
n→∞
(−X
n
)
因此,其余三个也是随机变量
.
问题 2 : 1. 设 A 和 B 是同一个概率空间中的两个随机事件, 证明:(1) I
A△B
= (I
A
− I
B
)
2
; (2)
I
A△B
= |I
A
− I
B
|; (3) I
A∪B
= max {I
A
, I
B
} (4) I
A∩B
= min {I
A
, I
B
}; (5) I
A∩B
= I
A
· I
B
解:
1. 由下式可知,(1)式成立.
ω ∈ A∆B, I
A△B
= (I
A
− I
B
)
2
= 1
ω /∈ A∆B, I
A△B
= (I
A
− I
B
)
2
= 0
1
2 10.19 作业 2
2. 由下式可知,(2)式成立.
ω ∈ A∆B, I
A△B
= |I
A
− I
B
| = 1
ω /∈ A∆B, I
A△B
= |I
A
− I
B
| = 0
3. 由下式可知,(3)式成立.
ω ∈ A ∪ B, I
A∪B
= max {I
A
, I
B
} = 1
ω /∈ A ∪ B, I
A∪B
= max {I
A
, I
B
} = 0
4. 由下式可知,(4)式成立.
ω ∈ A ∩ B, I
A∩B
= min {I
A
, I
B
} = 1
ω /∈ A ∩ B, I
A∩B
= min {I
A
, I
B
} = 0
5. 由下式可知,(5)式成立.
ω ∈ A ∩ B, I
A∩B
= I
A
· I
B
= 1
ω /∈ A ∩ B, I
A∩B
= I
A
· I
B
= 0
综上,问题得证.
2 10.19 作业
问题 3 : 8. 在独立重复的 Bernoulli 试验中, 以 X
i
表示第 i 次成功的等待时间. 证明: X
2
− X
1
与 X
1
同分布.
证明: 令独立实验中成功的概率为 p, 失败的概率为 q.
由题意知 X
1
服从几何分布:X
1
∼ Geo(p), 有:
P (X
1
= k
1
) = pq
k
1
−1
由全概率公式知:
P (X
2
− X
1
= k
2
) =
+∞
X
k
1
=1
P (X
2
− X
1
= k
2
|X
1
= k
1
)P (X
1
= k
1
)
=
+∞
X
k
1
=1
pq
k
2
−1
pq
k
1
−1
=
+∞
X
k
1
=1
pq
k
1
−1
pq
k
2
−1
= pq
k
2
−1
显然:X
2
− X
1
∼ Geo(p)
综上,X
2
− X
1
与 X
1
同分布得证.
3 10.21 作业 3
问题 4 : 10. 两名篮球队员轮流投篮,直至某人投中为止,如果甲投中的概率为 0.4,乙投中的概
率为 0.6,现在让甲先投,求两球员投篮次数的分布律.
解:
1. 甲的分布律如下
P (X
1
= k) = (0.6)
k−1
(0.4)
k−1
0.4 = (0.6)
k−1
(0.4)
k
2. 乙的分布律如下
P (X
2
= k) = (0.6)
k
(0.4)
k−1
0.6 = (0.6)
k+1
(0.4)
k−1
问题 5 : 13. 某公司经理拟将一提案交董事代表会批准, 规定如提案获多数代表赞成则通过. 经理
估计各代表对此提案投赞成票的概率是 0.6 , 且各代表投票情况独立. 为以较大概率通过提案, 试
问经理请三名董事代表好还是五名好?
解: 令 X 表示 n 名董事代表中的赞成人数,显然 X 服从参数为 0.6 的二项分布 X ∼ B(n, 0.6).
当 n = 3 时,
P (X ≥ 1.5) = b(2; 3, 0.06) + b(3; 3, 0.06) = 0.648.
当 n = 5 时,
P (X ≥ 2.5) =
5
X
x=3
b(x; 5, 0.06) = 0.68256.
因此, 经理请五名董事代表好.
问题 6 : 17. 假设一试验有 r 个可能结果 A
1
, A
2
, ··· , A
r
,并且
P (A
i
) = p
i
, p
1
+ ··· + p
r
= 1.
将此实验独立的重复 n 次,求 A
i
恰出现 k
i
次的概率,其中 k
i
≥ 0,
P
r
i=1
k
i
= n.
解: 在第 n 次实验中 A
1
, ··· , A
r
分别出现 k
1
, ··· , k
r
次概率为
P (X
i
= k
i
) = C
k
1
n
p
k
1
1
C
k
2
n−k
1
p
k
2
2
···p
k
r
r
=
n!
k
1
!k
2
! ···k
r
!
p
k
1
1
p
k
2
2
···p
k
r
r
3 10.21 作业
问题 7 : 3. 分子运动速度的绝对值 X 服从 M axwell 分布,有概率密度函数
p (x) = ax
2
exp
−
x
2
b
,x > 0,
3 10.21 作业 4
其中 b > 0 是已知常数,a 是待定常数,求 a.
解: 由于 p(x) 是概率密度函数,则
Z
+∞
−∞
p (x)dx = 1.
则
Z
+∞
−∞
ax
2
exp
−
x
2
b
dx =
Z
+∞
0
ax
2
exp
−
x
2
b
dx
= −
ab
2
Z
+∞
0
xde
−
x
2
b
= −
ab
2
xe
−
x
2
b
|
∞
0
−
Z
∞
0
e
−
x
2
b
dx
=
ab
2
Z
∞
0
e
−
x
2
b
dx =
ab
2
√
b
√
π
2
= 1
因此,
a =
4
b
√
bπ
.
问题 8 : 4. 已知随机变量 X 的密度函数为
p (x) =
x, 0 < x ≤ 1,
2 − x, 1 < x ≤ 2.
试求:(1)X 的分布函数;(2)概率 P (0.2 < X < 1.3).
解: (1) 当 x ≤ 0 时
F (x) = P (x ≤ 0) = 0
当 0 < x ≤ 1 时
F (x) = P (x ≤ 1) = 0 +
Z
x
0
xdx =
1
2
x
2
当 1 < x ≤ 2 时
F (x) = P (x ≤ 2) = 0 +
Z
1
0
xdx +
Z
x
1
2 − xdx = 2x −
1
2
x
2
− 1
当 x > 2 时
F (x) = P (x < ∞) = 1
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金锋986321
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