几个备考题型,仅供参考。
题型一。例题:五、已知二元离散型随机变量(x,y)的联合概率分布如下表所示:
1) 试求x和y的边缘分布率。
2) 试求e(x),e(y),d(x),d(y),及x与y的相关系数ρxy(满分10分)
解答:(1)将联合分布表每行相加得x的边缘分布率如下表:
将联合分布表每列相加得y的边缘分布率如下表:
2) e(x)=-10.6+20.4=0.
2, e(x2)=10.6+40.4=2.
2,d(x)=e(x2)-[e(x)]2=2.2-0.04=2.
16e(y)=-10.3+10.3+20.4=0.8, e(y2)=10.3+10.3+40.4=2.2
d(y)= e(y2)-[e(y)]2=2.2-0.64=1.56
e(xy)=(1)(-1)0.1+(-1)10.2+(-1)20.3+2(-1)0.2+210.1+220.1=
cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y)=-0.5-0.16=-0.66
题型介绍:该题型主要考察边缘概率密度,期望,方差,相关系数和独立性等一些基本概念,考察的内容多但难度不大,所以只需掌握基本概念的内容即可。特别是相关系数与cov(x,y)的一些性质。
相关例题:一)设随机变量x与y相互独立,下表列出了二维随机变量(x,y)联合分布律及关于x和关于y的边缘分布律中的部分数值,试将其余数值填入表中的空白处。(满分15分)答案:二)
设二维连续型随机变量的联合概率密度为:
1) 求随机变量和的边缘概率密度;
2) 求和;
3) 和是否独立?求和的相关系数,并说明和是否相关?
4) 求。答案:(1)当时,则。同理。
同理: 同理:
同理: 3)由于,所以和不独立。
所以和相关。
题型二。例题:盒中放有10个乒乓球,其中有8个是新的。第一次比赛从中任取2个来用,比赛后仍放回盒中。第二次比赛时再从盒中取2个,求第二次取出的球都是新球的概率。
答案:解:设用表示:“第一次比赛取出的两个球中有个新球”,;
表示:“第二次取出的两个球都是新球”。则。
则。题型介绍:设明事件,明确条件概率是谁在谁的条件下发生。
相关题目:一)两台机床加工同样的零件,第一台出现废品的概率为0.03,第二台出现废品的概率为0.
02,已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多一倍,加工出来的零件放在一起,求:任意取出的零件是合格品(a)的概率。
答案:设bi=“取出的零件由第 i 台加工”
二)若某地区一天出生的婴儿人数服从参数为的泊松分布,以表示其中男婴的个数,每一新生婴儿为男性的概率是,求:
1) 已知某一天出生的婴儿人数为,其中有个是男婴的概率.
2) 与的联合概率分布.
3) 的概率分布律.附:
答案:1);
题型三。例题:总体的概率密度为,是来自总体的样本,分别用矩估计法和极大似然估计法求的估计量。
答案:矩估计法: ,令 ,得 。
极大似然估计法:,令 ,则有 ,于是 。
题型介绍:掌握两种点估计法即可。特别的对于最大似然估计,即便要用分析的方法求解,都应使联合概率密度l(θ)最大。
相关题目:一)设总体的分布律为,是来自总体的一个样本。求参数的极大似然估计。
答案:似然函数为:
令。得参数的极大似然估计为:
二)设总体,其中是已知参数,是未知参数.是从该总体中抽取的一个样本,⑴.求未知参数的极大似然估计量;
. 判断是否为未知参数的无偏估计.
答案: 令,即,得参数的矩估计量为。
似然函数为。
当时,得参数的极大似然估计值为。
题型四。例题:食品厂用自动装罐机装罐头食品,每罐的标准重量为500g。
每隔一定的时间,需要检验机器的工作情况。现抽得10罐,测得其重量(单位:g)的平均值为,样本方差。
假定罐头的重量,试问机器的工作是否正常(显著性水平)?(
答案:假设,
选择统计量:
统计量的样本值:
由于,接受原假设。所以在显著性水平下,可以认为自动装罐机工作正常。
题型介绍:公式;根据题目的问题做出适当假设 。
题型五。0—1分布用于随机变量的分解。
例题:08-09第13题;09-10第三(3)题;
概率论复习题
1.设a,b两厂产品次品率分别为1 和2 若已知两厂产品分别占总数的60 和40 现从中任取一件,发现是次品,求此次品是a厂生产的概率。解 记a 此产品是次品,b 此产品是a厂生产,c 此产品是b厂生产。p a p b p a b p c p a c 0.6 0.01 0.4 0.02 0.014 ...
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概率论复习题
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