X=∑i=14Xi,
E(X)=∑i=14E(Xi)=4×72=14, D(X)=∑i=14D(Xi)=4×3512=353,
于是
P{10
习题2
设随机变量X与Y的数学期望分别为-2和2,方差分别为1和4,而相关系数为-0.5, 根据切比雪夫不等式估计P{∣X+Y∣≥6}. 解答:
E(X)=-2, E(Y)=2,
D(X)=1, D(Y)=4, ρX,Y=-0.5, ∴ E(X+Y)=E(X)+E(Y)=0,
D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2ρX,YD(X)D(Y)=1+4+2×(-0,5)×1×2=3, ∴ P{∣X+Y∣≥6}≤362=112.
习题3
设X1,X2,?,Xn为随机变量序列,a为常数,则{Xn}依概率收敛于a是指 . 解答:
应填:??>0,limn→∞P(∣Xn-a∣≥?)=0. 由依概率收敛定义即可得到结果.
习题4
设总体X服从参数为2的指数分布,X1,X2,?,Xn为来自总体X的一个样本,则当n→∞, Yn=1n∑i=1nXi2依概率收敛于 . 解答: 应填:1/2.
由题设,可知Xi~e(2), 因此
E(Xi2)=D(Xi)+E(Xi2)=1λ2+1λ2=2λ2=12.
根据切比雪夫大数定律的推广:若X1,X2,?具有相同的数学期望E(Xi)=μ, 则对于任意的正数?, 有
limx→∞P(∣1n∑i=1nXi-μ∣
因此,本题有limx→∞P(∣1n∑i=1nXi2-12∣
从某厂产品中任取200件,检查结果发现其中有4件废品,我们能否相信该产品的废品率不超过0.005? 解答:
若该工厂的废品率不大于0.005, 则检查200件产品中发现4件废品的概率应该不大于
p=C2004×0.0054×0.995196,
用泊松定理作近似计算
λ=200×0.005=1,
即p≈14e-14!≈0.0153.
这一概率很小,根据实际推断原理,这一小概率事件实际上不太会发生,故不能相信该工厂的废品率不超过0.005.
习题6
有一批建筑房屋用的木柱,其中80%的长度不小于3m.现从这批木柱中随机地取出100根,问其中至少有30根短于3m的概率是多少? 解答:
把抽一根木柱测其长度是否短于3m看做一次试验. 设事件A为“抽到的木柱长度短于3m”,则由已知条件知
P(A)=20100=0.2=p.
由于木柱数量很大,可把100次抽取看做是100重伯努利试验.记抽出的100根木柱中短于
3m的木柱数为X, 则X~b(100,0.2). 由题意和棣莫佛—拉普拉斯定理,有
P{X≥30}=1-P{X<30}
=1-P{X-100×0.2100×0.2×0.98<30-100×0.2100×0.2×0.98 ≈1-Φ(2.5)=0.0062.
习题7
一部件包括10部分,每部分的长度是一个随机变量,它们相互独立,服从同一分布,其数学期望为2mm, 均方差为0.05mm, 规定总长度为(20±0.1)mm时产品合格,试求产品合格的概率. 解答:
设各部分长度为Xi(i=1,2,?,10), 总长度
Z=∑i=110Xi.
已知E(Xi)=2,D(Xi)=(0.05)2, 则依题意可知,并用林德伯格—勒维极限定理得产品合格的概率为
P{20-0.1≤Z≤20+0.1}
=P{-0.10.0510≤Z-2×100.0510≤0.10.0510≈Φ(0.63)-Φ(-0.63) =2Φ(0.63)-1=2×0.7357-1=0.4714.
习题8
据以往经验,某种电器元件的寿命服从均值为100小时的指数分布. 现随机地取16只,设它们的寿命是相互独立的,求这16只元件的寿命的总和大于1920小时的概率. 解答:
设Xi表示第i只电器元件的寿命,i=1,2,?,16. Xi(i=1,2,?,16)间独立同指数分布,
E(Xi)=100小时,D(Xi)=100小时,n=16, 所求概率为
P{∑i=116Xi>1920=P{∑i=116Xi-16×100400>1920-1600400 ≈1-Φ(320400)=1-Φ(0.8)=1-0.7881=0.2119.
习题9
检验员逐个地检查某种产品,每次花10秒钟检查一个,但也可能有的产品需要重复检查一次再用去10秒钟,假定每个产品需要重复检查的概率为12,求在8小时内检验员检查的产品多于1900个的概率是多少? 分析: 解答:
换言之,即求检查1900个产品所花的时间不超过8小时的概率. 设Xi为检查第i个产品所需的时间,则X1,X2,?,X1900为独立同分布的随机变量,S=∑i=11900Xi为检查1900个产品所需的总时间. 由题设,有
Xi={10,第i个产品没有重复检验20,第i个产品重复检验,
且P{Xi=10}=P{Xi=20}=12,i=1,2,?, 于是
μ=E(Xi)=10×12+20×12=15, E(Xi2)=102×12+202×12=250(i=1,2,?),
σ2=D(Xi)=E(Xi2)-[E(Xi)]2=25.
由独立同分布中心极限定理,有
S~近似N(1900×15,1900×25)=N(28500,47500),
故所求之概率为
P{S≤8×3600}=近似P{S≤28800}≈Φ(28800-2850047500) =Φ(3005019)=Φ(619)=0.9162.
习题10
某车间有同型号机床200部,每部开动的概率为0.7, 假定各机床开关是独立的,开动时每部要消耗电能15个单位,问电厂最少要供应这个车间多少电能,才能以95%的概率保证不致于因供电不足而影响生产. 解答:
记200部机床中开动的机床部数为X, 则
X~b(200,0.7),
由中心极限定理,
P{X≤k}≈Φ(k-200×0.7200×0.7×0.3)≥0.95,
查表得k-14042=1.65, 解得k≈151, 所需电量151×15=2265个单位.
习题11
某电视机厂每月生产一万台电视机,但它的显像管车间的正品率为0.8,为了以0.997的概率保证出厂的电视机都装上正品的显像管,问该车间每月生产多少只显像管?
解答:
设每月生产n只显像管,这n只显像管中正品的只数为X, 则X~b(n,0.8). 本题即求满足
P{X≥10000}≥0.997的最小的n. 由棣莫佛—拉普拉斯定理,有
X~近似N(0.8n,0.8×0.2n)=N(0.8n,0.16n),
于是
P{X≥10000}=1-P{0≤X<10000}
≈[Φ(10000-0.8n0.16n)-Φ(0-0.8n0.16n)] ≈1-Φ(10000-0.8n0.4n)≥0.997, 即Φ(0.8n-100000.4n)≥0.997.
查表可得0.8n-100000.4n≥2.75, 解之得n≥12654.68, 所以取n=12655即可满足要求. 习题12
(1)一复杂的系统由100个相互独立起作用的部件所组成. 在整个运行期间每个部件损坏的概率为0.10,为了使整个系统起作用,必须至少有85个部件正常工作,求整个系统起作用的概率.
(2)一复杂的系统由n个相互独立起作用的部件所组成,每个部件的可靠性为0.90, 且必须至少有80%的部件工作才能使整个系统工作,问n至少为多大才能使系统的可靠性不低于0.95?
解答:
(1)设Xi={1,第i个部件在整个运行期间正常工作0,第i个部件在运行期间损坏, (i=1,2,?,100).
由已知条件,X1,?,X100相互独立且同分布,
P{Xi=1}=0.9=p,P{Xi=0}=0.1=q.
记X=∑i=1100Xi, 它表示在整个运行期间工作着的部件数,可知,X~b(10,0.9). 依题意,所求概率为
P{X>85}=1-P{X≤85}
=1-P{X-100×0.9100×0.9×0.1≤85-100×0.9100×0.9×0.1 ≈1-Φ(-53)=Φ(53)=0.9525, 即整个系统起作用的概率为0.9525.
(2)与(1)中的假设相同,只是这里X~b(n,0.9). 依题,要P{X≥0.8n}=0.95, 即
P{X-0.9nn×0.9×0.1≥0.8n-0.9nn×0.9×0.1=0.95,
亦即P{X-0.9nn×0.9×0.1≥-n3=0.95, 近似地有Φ(n3)=0.95.
查表得n3=1.645, 解得n=24.35, 于是,要求n=25, 即至少有25个部件才能使系统可靠性不低于0.95. 习题13