南京理工大学2013概率统计(强化) 下载本文

(D) FX(x)FY(x)必为某一随机变量的分布函数.

注:(1)应该熟悉一个函数成为密度函数和分布函数充分必要条件;

(2)如果熟悉相互独立的两个随机变量X ,Y的函数Z?max{X,Y}的分布为FX(x)FY(y),则可得到答案D;

【练习】设F1(x),F2(x)为两个分布函数,相应概率密度函数为f1(x),f2(x)是连续函数,则必为概率密度的是( D )

(A)f1(x)f2(x) (B) 2f2(x)F1(x); (C)f1(x)F2(x) (D) f1(x)F2(x)?f2(x)F1(x)

【例2】设随机变量X的密度函数为fX(x),分布函数为FX(x),且fX(?)x?()fXx,则对于任意实数a,FX(?a)?( D )

(A)FX(a) (B)0.5?FX(a) (C)2FX(a)?1 (D)1?FX(a) 解 FX(?a)???a??f(t)dt????af(u)du?1?F(a)

?0,x?0;?【例3】设随机变量X的分布函F(x)??0.5,0?x?1; 则P{X?1}=( C )

?1?e?x,x?1?1 (A)0 (B)1 (C)?e?1 (D)1?e?1

2分析:考察利用分布函数求概率,属于基本题。

注:(1)记住P(X?x)?F(x?0),便可由此轻易得到其他相关公式; (2)这个随机变量是混合型随机变量。

【例4】设f1(x)为标准正态分布的概率密度,f2(x)为[?1,3]上均匀分布的概率密

?af(x),x?0度, 为使得f(x)??1( A ) (a?0,b?0)为概率密度,则a,b应满足,

?bf2(x),x?0(A)2a?3b?4 (B)3a?2b?4 (C)a?b?1 分析:考察密度函数的性质,属于基本题。答案:A 思考:设随机变量X的密度函数为f(x),求EX,DX。 【练习】设X则( A )

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(D)a?b?2

N(?,?2),密度函数为f(x),且a?b?c满足f(a)?f(c)?f(b),

a?cb?ca?ba?c??????(A);(B);(C)a???b(D)b???c 2222分析 根据正态分布函数的图像关于x??对称,可知

a?b???2??b?c?2??a,整理即得。

题型2 随机变量的分布律和分布函数的求解

?f1(x), a?x?b?Xf(x)?设随机变量的概率密度为 ?f2(x), b?x?c求分布函数F(x)。【例5】

?0, 其他?x解 F(x)?????0,x?a?x???af1(t)dt,a?x?bf(t)dt??b x??f1(t)dt??f2(t)dt,b?x?cb?a??1,x?c11P(X??1)?,P(X?1)?设随机变量X的绝对值不大于1,。在事件【例6】

84{?1?X?1}出现的条件下,X在区间(-1,1)内的任一子区间上取值的条件概

率与该子区间的长度成正比。试求X的分布函数F(x)?P(X?x)。 解 ?x?R,F(x)?P(X?x),当x??1时,F(x)?0;当x?1时,F(x)?1; 当?1?x?1时,

F(x)?P(X?x)?P(X??1)?P(?1?X?x)1??P(?1?X?1)?P(?1?X?x|?1?X?1)81 ??[1?P(X??1)?P(X?1)]?k(x?1)8111??[1??]?k(x?1)88415???k(x?1)88由已知条件,当(a,b)?(?1,1)时,P(a?X?b|?1?X?1)?k?(b?a) 注意到,1?P(?1?X?1|?1?X?1)?k?2,所以k?1, 2 14

?0,当x??1?15?综上F(x)??+(x?1),当?1?x?1

?816??1,当x?1注意: X为混合型随机变量。

3的液体,假设一个小孔出现在容器4的6个侧面的任何一部位是等可能的,现在容器侧面出现了一个小孔,液体经此孔流出,求

3(1)容器内剩余液体液面的高度X的分布函数F(x);(2)P(X?)

43解 ?x?R,F(x)?P(X?x),当x?0时,F(x)?0;当x?时,F(x)?1;

43当0?x?时,{X?x}意味着小孔出现在下底面或者除了上顶面以外的四个侧

41?4x面中与底面距离?x的区域,由几何概型可知:?x?R,F(x)?P(X?x)?。

6(以下略)

【练习】从学校乘汽车到火车站的途中有3个交通岗,假设再各个交通岗遇到红

【例7】一边长为1的正方体容器内赚装有

灯的事件是相互独立的,并且概率都是2.设X为途中遇到红灯的次数,求随机变量

5X的分布律、分布函数和数学期望.

题型3 利用常见分布求解概率

【例8】设随机变量X

N(?,?2),则随着?的增大,概率P(|X??|??)

(B)单调减小。 (D)增减不定。

(A)单调增大。 (C)保持不变。

(2013,1)、设X1,X2,X3是随机变量,且 【例9】

X1~N(0,1),X2~N(0,4),X3~N(5,9),pi?P(?2?Xi?2),则( ) (A) p1?p2?p3;(B)p2?p1?p3;(C)p3?p1?p2;(D)p1?p3?p2 解:事实上,设X~N(0,1),则

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p1?P(?2?X1?2)?2?(2)?1

p2??(1)??(?1)?P(?1?X?1)p1?2?(1)?1,

77p3??()??(1)?P(1?X?),

33根据标准正态分布的图像,可以知道,p2?p3

(2013,1)设随机变量Y服从参数为1的指数分布,a为正常数,则【例10】

P(Y?a?1|Y?a)? 解 可直接计算,也可由指数分布的无记忆性,得P(Y?a?1|Y?a)?1?e?1。 【例11】设XN(2,?2),且P(2?X?4)?0.3,则P(X?0)?

22解 P(2?X?4)?0.3??()??(0)?0.3??()?0.8

???22P(X?0)??()?1??()?0.2

??【练习】若随机变量X服从N(2,?2),且P(2?X?4)?0.3则P(X?0)?___0.2__.

题型4 常见分布的逆问题

22【例12】设随机变量X~N(?,?),且二次方程y?4y?X?0无实根的概率

为0.5,则μ=______4____.

【例13】设随机变量X服从正态分布N(0,1),对给定的?(0???1),数u?满足

P{X?u?}??,若P{X?x}??,则x等于[ C ]

(A) u?. (B) u21??2. (C) u1?? . (D) u1?? .

2分析:考察正态分布的上?分位点的概念。

评注:应该注意一般分布的上?分位点的概念。

22【例14】 设随机变量X服从正态分布N(?1,?1),Y服从正态分布N(?2,?2),

且P{|X??1|?1}?P{|Y??2|?1},则必有 A (A)?1??2. (B)?1??2. (C)?1??2. (D)?1??2.

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