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概率统计与随机过程第一章(第二节)几何统计概率的定义

概率统计与随机过程第一章(第二节)几何统计概率的定义
概率统计与随机过程第一章(第二节)几何统计概率的定义

第一章随机事件的概率

第二节概率的定义及性质

二.概率的几何定义

古典概率的局限性:

基本事件总数有限,各个基本事件发生的可能性相同.

对基本事件总数无限的情形,古典概率就不适用了.

概率的古典定义是以试验的基本事件总数有限和基本事件等可能发生为基础的。对于试验的基本事件有无穷多个的情形,概率的古典定义显然不适用了。为了研究基本事件有无穷多个而又具有某种等可能性这样的一类随机试验,需要用几何方法来引进概率的几何定义。

先从几个简单的例子开始。

例1 某公共汽车站每隔十分钟有某一路公交汽车到达,乘客到达汽车站的时刻是任意地.求一个乘客候车时间不超过三分钟的概率.

例2 如果在一个5万平方公里的海域里有表面积达40平方公里的大陆架贮藏着石油,假如在这海域里随意选定一点钻探,问钻到石油的概率是多少?

例3 在400毫升自来水中有一个大肠杆菌,今从中随机取出2毫升水样放到显微镜下观察,求发现大肠杆菌的概率。

一种相当自然的答案是认为

;例2中钻到例1所求的概率等于3

10

8;而例3所求的石油的概率等于

10000

1。在求这些概率时,我概率等于

200

们事实上利用了几何的方法,并假定了某种等可能性。

在例1中,乘客候车时间的区间为[0,10],且取各点的可能性一样;

候车的时间短于3分钟,也就是候车时间的区间为[0,3],相应的概率应是310 。

在例2中,由于选点的随机性,可以认为该海域中各点被选中的可能性是一样的,因而所求概率自然认为等于贮藏油域的面积与整个海域面积之比,即等于1000085000040=。

同样地,例3中由于取水样的随机性,所求概率等于水样的体积与总体积之比

20014002= 。

几何概型:

设S是一个可度量的有界区域(如:线段,平面有界区域,空间有界区域等等。),做随机试验:向区域S内投掷一质点M,观察质点M 的位置。若质点M落在S内的任意子区域A内的可能性大小与A的度量(记作)

L)成正比,而与A的位置

(A

和形状无关。则称此试验为几何型随机试验,简称几何概型。

例如从一张大饼中,随便切一块来吃(不超过吃饱撑着的量),考查吃饱的程度,则吃饱程度与所切饼块的质量成正比,而与饼块的位置和形状无关。这是一个几何概型的例子。

从一锅刚煮熟搅匀的小米粥中,任意盛出一些,则盛出多少小米的概率,也是一个几何概型的例子。

还有古代撒网式打鱼。

几何型随机试验中,质点M 落在S 内的任意子区域A 内的可能性大小与A 的度量成正比,而与A 的位置和形状无关,这就是“等可能性”的含义。

考虑到等可能性,并仿照古典概率的定义,便得到几何概型中事件A 的概率的定义方法。

几何概率的定义:

定义 3 设几何概型的样本空间为S ,A 是含于S 内的任一随机事件,即S A ?,则称

)()()(S L A L A P =

为事件A 的概率。其中,)(A L 是事件

A 的度量,)(S L 是样本空间S 的度量。

即事件A 的概率等于事件A 的几何度量与样本空间S 的几何度量的比值。这样定义的概率称为几何概率。

几何概率的性质:

根据几何概率的定义和几何图形的度量具有可加性,可以证明几何概率具有下列性质:

(1)对任意事件1)(0,≤≤A P A ;

(2)1)(=S P ;

(3)若事件m A A A ,,,21 互不相容,

∑∑===m

i i m i i A P A P 11)()(; (4) 若事件

,,,,21n A A A 互不相

容,则

∑∑+∞=+∞==1

1)()(n n n n A P A P ,

性质(4)称为概率的可列可加性(完全可加性)。

例3、 某公共汽车站每隔五分钟有某一路的汽车到达,乘客到达汽车站的时刻是任意地.求一个乘客候车时间不超过三分钟的概率.

解 设x 为乘客候车时间, 根据题意知,}50|{≤≤=x x S , 令=A “一个乘客候车时间不超过三分钟, 则}30|{≤≤=x x A ,

()3()()5

L A P A L S == . 例4、 在半径为a 的圆内,取定一直径.过直径上任一点作垂直于此直径的弦,求弦长小于a 2的概率.

解 设}|{a x a x S ≤≤-=,

=A “弦长小于

a 2”

{|}2

x a x a =-≤<-

}2

2|{a x a x ≤

()()(=-=-==a a a S L A L A P .

例5(约会问题)两人约定于8时至9时在某地会面。先到者等候20分钟,过时就离去。试求两人能见面的概率。

解:设两人到达的时间分别为8时x 分,8时y 分。则

600≤≤x ,600≤≤y ;

}600,600|),{(≤≤≤≤=y x y x S ,

设=A “两人能见面”,

(200≤-≤y x 或200≤-≤x y ),

}20|||),{(≤-∈=y x S y x A ,

由题意知,问题等价于向区域S 内任意投掷质点,求质点落入区域A 的概率。故两人能见面的概率为

9560)4021(260)()()(2

22=?-==S L A L A P . 例6、 在半径为R 的圆周上随机地取三点C B A ,,。试求ABC ?是锐角三角形的概率。

解:如图1-2,设为圆周上任意三点,长为,长为。则

满足上述不等式组的点构成的区域是直角边长为的等腰直角的内部(如图1-3所示)。是锐角三角形的充要条件是:

满足上述不等式组的点构成了内的子区域。它是直角边长为的等腰直角三角形的内部(图1-3中的阴影部分)。

于是,问题等价于向区域内任

意投掷质点,求质点落入区域内的概率。故由几何概率的定义得是锐角三角形的概率为

三、概率的统计定义

古典概率和几何概率的适用范围及局限性:

概率的古典定义和几何定义都要求试验的基本事件等可能发生。但在实际中,许多随机试验并不具有这种性质。如记录某电话交换台在点8~9点这段时间内接到的呼叫次数,此试验的样本空间S。显然,这种试验的每一

}

,2,1,0{

个基本事件的发生不会是等可能的。因此,为了研究这样一类随机试验,就需要引进概率的新的定义方法。

为此,先引进随机事件的频率的概念。

下面我们要解决这种不具等可能性的随机试验的概率计算问题.我们知道随机试验具有可重复性.

频率的定义:

定义4设某试验重复做了n 次,事件A 共发生了A n 次,则称比值

n n A

为n 次试验中事件A 发生的频率,记作)(A f n 。即

n n A f A n )(

(试验确实做过n 次或观察记录了n 次)。

频率在我们日常工作中经常用

到,如某中学的高考升学率,某门课程考试过后的及格率;某大学毕业生的就业率,考研率;某城市的失业率,购车率,发病率,某种子的发芽率,某植物或动物的成活率等等都是频率的具体表现.

频率具有下列性质:

(1)对任意事件1)(0,≤≤A f A n ;

(2)1)(=S f n ;

(3)若事件m A A A ,,,21 互不相容,

∑∑===m

i i n m i i n A f A f 11)()(; (读者可从定义出发加以验证。)

频率稳定性的观察发现与首创验证:

事件A 的频率)(A f n 是随着试验次数n 而变化的不确定的数。但是,

当试验次数n 逐渐增大时,频率)(A f n 总是在某确定的常数p 附近摆动,并且逐渐稳定于该常数p 。

历史上不少先驱学者曾对投掷硬币作过许多试验。来证实这个规律.试验结果如表1-1

(其中=A “正面向上”) 从表中可以看出,当试验次数n 越来越大时,)(A f n 就逐渐稳定于常

数)21(=p 。另一方面,由古典概率定义知21)(=A P ,因此,把这个客观存在

的常数p 作为事件A 的概率是合理

的。

定义5若随着试验次数的增大,事件A 发生的频率)(A f n 在某个常数)10(≤≤p p 附近摆动,并且逐渐稳定于p ,则称该常数p 为事件A 的概率,即p A P =)(。并把这样定义的概率称为统计概率(经验概率)。

概率的近似求法:

实际应用中,当事件A 的概率不容易求时,常用A 的频率)(A f n 来近似代替(第六章的贝努里大数定理给出了理论依据),

即 ()()A n n P A f A n ≈= 。

由频率的定义和性质可以推想,统计概率同样具有古典概率的

三条基本性质。

观察、考察、积累、思考现实中一些随机事件的频率,并推断这些事件的概率。

2012北京邮电大学概率论与随机过程试题

北邮人: 一、填空题 1. 设事件,A B 满足()0.7,()0.3P A P AB ==, 则()P AB = 2. 袋中有10个球,其中1个红球,10个人不放回地依次抽取,每次抽取一个,问最后一个人取到红球的概率是 3. 设平面区域D 由1,0,x y y x ===围成,平面区域1D 由21,0,x y y x ===围成。现向D 内依次随机地投掷质点,问第3次投掷的质点首次落在1D 内的概率是 4. 设随机变量(1,2),(2,4)X N Y N 且相互独立,求23X Y +-的概率密度函数()f x = 5. 设平稳过程{(),0}X t t ≤≤+∞的功率谱密度为28()+14X S ωω= +,则其自相关函数为 6.设一灯管的使用寿命X 服从均值为1/λ的指数分布,现已知该灯管用了10小时还没有坏,该灯管恰好还能再用10小时的概率为 7.设电话总机在(0,]t 内接受到电话呼叫次数()N t 是强度(每分钟)为0λ>的泊松过程,(0)0N =, 则2分钟收到3次呼叫的概率 8.设随机过程(),0X t tY t =≥,其中Y 服从正态分布,即(1,4)Y N ,求103()E tX t dt ??= ??? ? 二、设二维随机变量(X,Y)具有概率密度 , 0(,)0, 其他 y e x y f x y -?<<=??

(1) 求边缘概率密度(),()X Y f x f y ,(2) 求条件概率密度|(|)Y X f y x , |(|)X Y f x y ,(3)求条件概率(1|1),{1}P Y X P X Y ≤≤+<. 三、在某交通路口设置了一个车辆计数器,记录南行北行的车辆总数。设X(t)和Y(t)分别表示在[0,t]内南行和北行的车辆数,它们是强度分别为1λ和2λ的possion 过程,且相互独立。如果在t(>0)时记录的车辆总 数为n ,求其中南行车辆有k(0

中北大学概率统计习题册第四章完整答案(详解)资料

中北大学概率统计习题册第四章完整答案 (详解)

1. 填空 1)设~(,)X B n p ,则EX =np ,DX = npq 。 2)设~()X P λ,则EX =λ, DX =λ。 3)设~()X E λ,则EX = 1λ ,DX = 2 1 λ。 4)设[]~,X U a b ,则EX = 2 a b +,DX = () 2 12 b a -。 5)设2~(,)X N μσ,则EX =μ, DX =2σ。 6)设(,)~(1,1;2,9;0.5)X Y N ,则 EX =1,DX = 1 ,EY = 2,DY = 9 ,(,)Cov X Y = 1.5 。 7)已知螺钉的重量服从()250, 2.5N ,则100个螺钉总重量服从分布()5000, 625N 。 2. 已知在一定工序下,生产某种产品的次品率0.001。今在同一工序下,独立生产5000件这种产品,求至少有2件次品的概率。 解:设X 表示5000件产品中的次品数,则 ()~5000,0.001X B 。 50000.0015λ=?=,则 ()()()2100P X P X P X ≥=-=-= 5000499910.99950000.0010.999=--?? 0155 5510!1! e e --≈--10.006740.033690.95957=--= 注:实际上 5000499910.99950.9990.95964--?= 3. 设某商店中每月销售某种商品的数量服从参数为7的泊松分布,问在月初进货时应至少进多少件此种商品,才能保证当月不脱销的概率为0.999。 解:设进货数件数为N ,当月销售需求为X ,则由题意知()~7X P ,且 {}7 07e 0.999! k N k P X N k -=≤=≥∑ 查泊松分布的数值表,可得16N ≥. 4 . 地下铁道列车的运行间隔时间为五分钟,一个旅客在任意时刻进入月台,求候车时间的数学期望与方差。 解:设旅客在地铁进站之前的X 时刻到达,即旅客候车时间也为X ;其数学期望和 分别为()~[0,5]X U , 52EX = ;2512 DX =。 5.设(){ }3.02010,,10~2=<

概率论与随机过程题集

第二章 概率论与随机过程 2 2-16 图P2-16中的电路输入为随机过程 X(t),且E[X(t)]=O, xx ()= (),即X(t)为白噪 过程。 (a )试求谱密度 yy ( f )。 2 (b )试求 yy ( )和 E[Y (t)]。 ----kW 1 R X(t) 图 P2-16 2 (b) E [y (t)]= yy (0) 解:由功率密度谱的定义知 C 二 Y(t) xx xx ( )e j2f d ()e j2f d 又系统函数 H(f)=^ X(f) 1 j2 fc 1 j 2 fc 1 __ j2 fc yy (f) xx (f)H(f)2 (2 fcR)2 yy () yy (f)e j2 df 2 1 R 2f^e j2f df 莎汀 2 ?- E [y (t)]= yy (0) 2Rc 2-20 一离散时间随机过程的自相关序列函数是 (k) (1/2)W ,试求其功率密度谱。 (f)= k (k)e j2 fk

2-24 系统的噪声等效带宽定义为 B eq 认 2 H(f) df 1/知 o XJ) ???命题得证。 2-23 试证明函数 在区间[ (f) 1 (2) k 2 I k l e 2 j fk / 1 2 j f 、 2 1e j2f 2 1 !e j2f 2 1e j2f 2 1 1 e j2 2 sin[2 W(t f k (t)= ]上为正交的,即 G e o 2 1 1 le j2f 2 即为所求。 2W )] k 2 W(t ) 2W ,k = o , 所以,抽样定理的重建公式可以看作带限信号 s(t)的级数展开式,其中权值为 s(t)的样值, 且{ f k (t )}是级数展开式中的正交函数集。 证明: 由题得 k sin[2 W(t -)] f k (t)f j (t)dt = ---------- 2 W(t —) 2W sin[2 W(t j )] 込dt 2 W(t j ) 1 cos[( j k) 2 cos[4 wt (k j) ] dt (2 wt k)(2 wt j)

《概率论与随机过程》第1章习题

《概率论与随机过程》第一章习题 1. 写出下列随机试验的样本空间。 (1) 记录一个小班一次数学考试的平均分数(设以百分制记分)。 (2) 同时掷三颗骰子,记录三颗骰子点数之和。 (3) 10只产品中有3只是次品,每次从其中取一只(取出后不放回),直到将3只次品都取出,记录 抽取的次数。 (4) 生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。 (5) 一个小组有A ,B ,C ,D ,E5个人,要选正副小组长各一人(一个人不能兼二个职务),观察选 举的结果。 (6) 甲乙二人下棋一局,观察棋赛的结果。 (7) 一口袋中有许多红色、白色、蓝色乒乓球,在其中任意取4只,观察它们具有哪几种颜色。 (8) 对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,不合格的盖上“次品”,如连续查出二个次 品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。 (9) 有A ,B ,C 三只盒子,a ,b ,c 三只球,将三只球装入三只盒子中,使每只盒子装一只球,观察 装球的情况。 (10) 测量一汽车通过给定点的速度。 (11) 将一尺之棰折成三段,观察各段的长度。 2. 设A ,B ,C 为三事件,用A ,B ,C 的运算关系表示下列事件。 (1) A 发生,B 与C 不发生。 (2) A 与B 都发生,而C 不发生。 (3) A ,B ,C 都发生。 (4) A ,B ,C 中至少有一个发生。 (5) A ,B ,C 都不发生。 (6) A ,B ,C 中至多于一个发生。 (7) A ,B ,C 中至多于二个发生。 (8) A ,B ,C 中至少有二个发生。 3. 设{}10,2,1, =S ,{}4,3,2=A ,{}5,4,3=B ,{}7,6,5=C ,具体写出下列各等式 (1)B A 。 (2)B A ?。 (3)B A 。 (4) BC A 。 (5))(C B A ?。 4. 设{}20≤≤=x x S ,??????≤<=121x x A ,? ?????<≤=234 1x x B ,具体写出下列各式。 (1)B A ?。 (2)B A ?。 (3)B A 。 (4) B A 。 5. 设A ,B ,C 是三事件,且41)()()(===C P B P A P ,0)()(==CB P AB P ,81)(=AC P ,求A , B , C 至少有一个发生的概率。 6. 在1500个产品中有400个次品,1100个正品,任意取200个。 (1) 求恰有90个次品的概率。 (2) 至少有2个次品的概率。 7.(1)在房间里有500个人,问至少有一个人的生日是10月1日的概率是多少(设一年以365天计算)? (2)在房间里有4个人,问至少有二个人的生日在同一个月的概率是多少?

概率论与数理统计统计课后习题答案-总主编-邹庭荣-主编-程述汉-舒兴明-第四章

概率论与数理统计统计课后习题答案-总主编-邹庭荣-主编-程述汉-舒兴明-第四章

第四章习题解答 1.设随机变量X ~B (30, 6 1),则E (X )=( D ). A.6 1 ; B. 65; C.6 25; D.5. 1 ()3056 E X np ==?= 2.已知随机变量X 和Y 相互独立,且它们分别在区间[-1,3]和[2,4]上服从均匀分布,则E (XY )=( A ). A. 3; B. 6; C. 10; D. 12. ()1()3E X E Y == 因为随机变量X 和Y 相互独立所以()()()3E XY E X E Y == 3.设X 表示10次独立重复射击命中目标的次数,每次射中目标的概率为0.4,则X 2的数学期望E (X 2)=____18.4______. (10,0.4)()4() 2.4X B E X D X ==: 22()(())()18.4E X E X D X =+= 4.某射手有3发子弹,射一次命中的概率为3 2,如果命中了就停止射击,否则一直射到子弹用尽.设表示X 耗用的子弹数.求E (X ). 解: X 1 2 3 P 2/3 2/9 1/9 22113()233999 E X = +?+?= 5.设X 的概率密度函数为 , 01()2,120,x x f x x x ≤≤?? =-<≤??? 其它 求2() ,().E X E X 解:12 20 1 ()()(2)1E X xf x dx x dx x x dx +∞-∞ ==+-=? ??, 12 22320 1 7 ()()(2)6 E X x f x dx x dx x x dx +∞ -∞ ==+-= ? ??.

概率统计与随机过程复习提纲

概率统计与随机过程 课程编号:H0600071S学分: 4 开课学院:理学院课内学时:64 课程类别:学科基础课课程性质:必修 一、课程的性质和目的 课程性质:本课程是我校有关专业的学科基础课 目的:通过本课程的学习,使学生系统地掌握概率论、数理统计和随机过程的基本理论和基本方法,为后续各专业基础课和专业课的学习提供必要的数学理论基础。另外,通过本课程的系统教学,特别是讲授如何提出新问题、思考分析问题,培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力以及解决实际问题的能力,从而逐步培养学生的创新思维能力和创新精神。 二、课程教学内容及基本要求 (一)课程教学内容及知识模块顺序 第一章概率论的基本概念 8学时 (1)随机试验 (2)样本空间、随机事件 (3)频率与概率 (4)等可能概型(古典概型) (5)条件概率 (6)独立性 教学基本要求: 了解随机现象与随机试验,了解样本空间的概念,理解随机事件的概念,熟练掌握事件之间的关系与运算。了解事件频率的概念,理解概率的统计定义。了解概率的古典定义,会计算简单的古典概率。了解概率的公理化定义,熟练掌握概率的基本性质,会运用这些性质进行概率计算。理解条件概率的概念、概率的乘法定理与全概率公式,会应用贝叶斯(Bayes)公式解决比较简单的问题。理解事件的独立性概念。理解伯努利(Bernoulli)概型和二项概率的计算方法。 第二章随机变量及其分布 6 学时 (1)随机变量 (2)离散型随机变量及其分布律 (3)随机变量的分布函数 (4)连续型随机变量及其概率密度 (5)随机变量的函数的分布 教学基本要求: 理解随机变量的概念,了解分布函数的概念和性质,会计算与随机变量相联系的事件的概率。理解离散型随机变量及其分布律的概念,熟练掌握0-1分布、二项分布和泊松(Poisson)分布。理解连续型随机变量及其概率密度的概念,熟练掌握正态分布、均匀分布和指数分布。会根据自变量的概率分布求简单随机变量函数的概率分布。

(完整版)北邮研究生概率论与随机过程2012-2013试题及答案

北京邮电大学2012——2013学年第1学期 《概率论与随机过程》期末考试试题答案 考试注意事项:学生必须将答题内容(包括填空题)做在试题答题纸上,做在试卷纸上一律无效。在答题纸上写上你的班号和选课单上的学号,班内序号! 一. 单项选择题和填空题:(每空3分,共30分) 1.设A 是定义在非空集合Ω上的集代数,则下面正确的是 .A (A )若A B ∈∈A,A ,则A B -∈A ; (B )若A A B ∈?A,,则B ∈A ; (C )若12n A n =∈?A,,,,则 1 n n A ∞=∈A ; (D )若12n A n =∈?A,,,,且123A A A ??? ,则 1 n n A ∞ =∈A . 2. 设(),ΩF 为一可测空间,P 为定义在其上的有限可加测度,则下面正确的是 .c (A )若A B ∈∈F,F ,则()()()P A B P A P B -=-; (B )若12n A n =∈?F,,,,,且123A A A ??? ,则1 li ( )()m n n n n P A A P ∞→∞ ==; (C )若A B C ∈∈∈F,F,F,,则()()()()P A B C P A P AB P A BC =++; (D )若12n A n =∈?F,,,,,且,i j A i j A =??=/,1 1 ( )()n n n n P P A A ∞ ∞===∑. 3.设f 为从概率空间(),P ΩF,到Borel 可测空间(),R B 上的实可测函数,表达式为100 0()k A k f kI ω==∑,其中1000 ,, i j n n i j A A A ==??=Ω/=,则fdP Ω=? ;

《概率论与随机过程》课程自学内容小结

大学2015~2016学年秋季学期本科生 课程自学报告 课程名称:《概率论与随机过程》 课程编号:07275061 报告题目:大数定律和中心极限定理在彩票选号的应用学生: 学号: 任课教师: 成绩: 评阅日期:

随机序列在通信加密的应用 2015年10月10日 摘 要:大数定律与中心极限定理是概率论中很重要的定理,较多文献给出了不同条件下存在的大数定律和中心极限订婚礼,并利用大数定律与中心极限定理得到较多模型的收敛性。但对于他们的适用围以及在实际生活中的应用涉及较少。本文通过介绍大数定律与中心极限定理,给出了其在彩票选号方面的应用,使得数学理论与实际相结合,能够让读者对大数定律与中心极限定理在实际生活中的应用价值有更深刻的理解。 1. 引言 在大数定律与中心极限定理是概率论中很重要的定理,起源于十七世纪,发展到现在,已经深入到了社会和科学的许多领域。从十七世纪到现在,很多国家对这两个公式有了多方面的研究。长期以来,在大批概率论统计工作者的不懈努力下,概率统计的理论更加完善,应用更加广泛,如其在金融保险业的应用,在现代数学中占有重要的地位。 本文主要通过对大数定律与中心极限定理的分析理解,研究探讨了其在彩票选号中的应用,并给出了案例分析,目的旨在给出大数定律与中心极限定理应用对实际生活的影响,也对大数定律与中心极限定理产生更深刻的理解。 2. 自学容小结与分析 2.1 随机变量的特征函数 在对随机变量的分析过程中,单单由数字特征无法确定其分布函数,所以引入特征函数。特征函数反映随机变量的本质特征,可唯一的确定随机变量的分布函数、随机变量X 的特征函数定义为: 定义1 ][)()(juX jux e E dx e x p ju C ==? +∞ ∞ - (1) 性质1 两两相互独立的随机变量之和的特征函数等于各个随机变量的特征函数之积。 性质1意味着在傅立叶变换之后,时域的卷积变成频域的相乘,这是求卷积的简便方法。类比可知求独立随机变量之和的分布的卷积,可化为乘法运算,这样就简便了计算,提高了运算效率。 性质2 求矩公式:0)(|) ()(][=-=u n u x n n n du C d j X E (2) 性质3 级数展开式:!)(][!|)()()(0 00n ju X E n u du u C d u C n n n n n n n n X ∑∑∞ ==∞ === (3) 2.2 大数定律与中心极限定理 定义2 大数定律:设随机变量相互独立,且具有相同的μ=)(k X E 和,...2,1,)(2 ==k X D k σ, 则0∈>?,有

《概率论与随机过程》第1章习题

《概率论与随机过程》第一章习题 1.写出下列随机试验的样本空间。 (1)记录一个小班一次数学考试的平均分数(设以百分制记分)。 (2)同时掷三颗骰子,记录三颗骰子点数之和。 (3)10只产品中有3只是次品,每次从其中取一只(取出后不放回),直到将3只次品都取出,记录抽取的次数。 (4)生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。 (5)一个小组有A,B,C,D,E5个人,要选正副小组长各一人(一个人不能兼二个职务),观察选举的结果。 (6)甲乙二人下棋一局,观察棋赛的结果。 (7)一口袋中有许多红色、白色、蓝色乒乓球,在其中任意取4只,观察它们具有哪几种颜色。 (8)对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,不合格的盖上“次品”,如连续查出二个次品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。 (9)有A,B,C三只盒子,a,b,c三只球,将三只球装入三只盒子中,使每只盒子装一只球,观察装球的情况。 (10)测量一汽车通过给定点的速度。 (11)将一尺之棰折成三段,观察各段的长度。 2.设A,B,C为三事件,用A,B,C的运算关系表示下列事件。 (1)A发生,B与C不发生。 (2)A与B都发生,而C不发生。 (3)A,B,C都发生。 (4)A,B,C中至少有一个发生。 (5)A,B,C都不发生。 (6)A,B,C中至多于一个发生。 (7)A,B,C中至多于二个发生。 (8)A,B,C中至少有二个发生。

3. 设{ }10,2,1, =S ,{}4,3,2=A ,{}5,4,3=B ,{}7,6,5=C ,具体写出下列各等式 (1)B A 。 (2)B A ?。 (3)B A 。 (4) BC A 。 (5))(C B A ?。 4. 设{}20≤≤=x x S ,?????? ≤<=121x x A ,? ?????<≤=2341x x B ,具体写出下列各式。 (1)B A ?。 (2)B A ?。 (3)B A 。 (4) B A 。 5. 设A ,B ,C 是三事件,且41)()()(===C P B P A P ,0)()(==CB P AB P ,1)(=AC P ,求A ,B , C 至少有一个发生的概率。 6. 在1500个产品中有400个次品,1100个正品,任意取200个。 (1) 求恰有90个次品的概率。 (2) 至少有2个次品的概率。 7.(1)在房间里有500个人,问至少有一个人的生日是10月1日的概率是多少(设一年以365天计算) (2)在房间里有4个人,问至少有二个人的生日在同一个月的概率是多少 8. 一盒子中有4只次品晶体管,6只正品晶体管,随机地抽取一只测试,直到4只次品管子都找到为止。求 第4只次品管子在下列情况发现的概率。 (1) 在第5次测试发现。 (2) 在第10次测试发现。 9. 甲、乙位于二个城市,考察这二个城市六月份下雨的情况。以A ,B 分别表示甲,乙二城市出现雨天这一 事件。根据以往的气象记录已知4.0)()(==B P A P ,28.0)(=AB P ,求)/(B A P ,)/(A B P 及)(B A P ?。 10. 已知在10只晶体管中有2只次品,在其中取二次,每次随机地取一只,作不放回抽样,求下列事件的概 率。 (1) 二只都是正品。 (2) 二只都是次品。 (3) 一只是正品,一只是次品。 (4) 第二次取出的是次品。 11. 某人忘记了电话号码的最后一个数字,因而随意地拨号,求他拨号不超过三次而接通所需的电话的概率

(完整版)概率论第四章答案

习题4-1 1. 设随机变量X 求()E X ;E (2-3 X ); 2()E X ;2(35)E X +. 解 由定义和数学期望的性质知 2.03.023.004.0)2()(-=?+?+?-=X E ; (23)23()23(0.2) 2.6E X E X -=-=-?-=; 8.23.023.004.0)2()(2222=?+?+?-=X E ; 4.1358.235)(3)53(22=+?=+=+X E X E . 2. 设随机变量X 的概率密度为 ,0,()0, 0.x e x f x x -?>?=???≤ 求X e Z X Y 22-==和的数学期望. 解 ()(2)2()22x E Y E X E X x x ∞ -====?e d , 220 1 ()()3 X x x E Z E e e e dx ∞ ---==?= ?. 3. 游客乘电梯从底层到电视塔顶观光, 电梯于每个整点的第5分钟、第25分钟和第 55分钟从底层起行. 假设一游客在早八点的第X 分钟到达底层侯梯处, 且X 在区间[0, 60] 上服从均匀分布. 求该游客等候电梯时间的数学期望. 解已知X 在[0,60]上服从均匀分布, 其概率密度为 1 ,060,()600, .x f x =?????≤≤其它 记Y 为游客等候电梯的时间,则 5,05,25,525,()55,2555,65, 5560. X X X X Y g X X X X X -<-<==-<-

05-06概率论与随机过程试题(A卷)

05-06概率论与随机过程试题(A ) 一、选择题 1.设0

2. 设随机变量X 的密度函数为, 0 1, ()0, .ax x f x <

浙江大学《概率论、数理统计与随机过程》课后习题答案张帼奋主编第七章数理统计习题__奇数

注意: 这是第一稿(存在一些错误) 第七章数理统计习题__奇数.doc 1、解 由θ θθμθ 2 ),()(0 1===? d x xf X E ,204103)(2 221θθθ=-==X D v ,可得θ的矩估计量为X 2^ =θ,这时θθ==)(2)(^X E E ,n n X D D 5204)2()(2 2 ^ θθθ= ? ==。 3、解 由)1(2)1(2)1(2)(21θθθθμ-=-+-==X E ,得θ的矩估计量为: 3 2 62121^ =-=- =X θ。 建立关于θ的似然函数:482232)1(4)1())1(2()()(θθθθθθθ-=--=L 令014 8))1ln(4ln 8()(ln =--=?-+?=??θ θθθθθθL , 得到θ的极大似然估计值:32^=θ 5、解 由33)1(3)1(3)(222+-=-+-+=p p p p p p X E ,所以得到p 的矩估计量为 ^ 32p = = 建立关于p 的似然函数:32 10)1()2 )1(3()()2)1(( )(22n n n n p p p p p p p L ---= 令0)(ln =??p p L ,求得到θ的极大似然估计值:n n n n p 222 10^++= 7、解 (1)记}4{<=X P p ,由题意有}4{}4{}4{-≤-<=<=X P X P X P p 根据极大似然估计的不变性可得概率}4{<=X P p 的极大似然估计为: 4484.05.0)6 4 ()64( 5.0)25 /2444( )25 /2444( 22^ =-Φ=-Φ-=--Φ--Φ=s s p (2)由题意得:)6 24 ( )25 /244( }{}{105.012-Φ=-Φ=≤=>-=-A s A A X P A X P ,于是经查表可求得A 的极大似然估计为0588.12^ =A

《概率论与随机过程》第1章习题答案

《概率论与随机过程》第一章习题答案 1. 写出下列随机试验的样本空间。 (1) 记录一个小班一次数学考试的平均分数(设以百分制记分)。 解: ? ??????=n n n n S 100 , ,1,0 ,其中n 为小班人数。 (2) 同时掷三颗骰子,记录三颗骰子点数之和。 解:{}18,,4,3 =S 。 (3) 10只产品中有3只是次品,每次从其中取一只(取出后不放回),直到将3只次品都取出,记录 抽取的次数。 解: {}10,,4,3 =S 。 (4) 生产产品直到得到10件正品,记录生产产品的总件数。 解: { } ,11,10=S 。 (5) 一个小组有A ,B ,C ,D ,E5个人,要选正副小组长各一人(一个人不能兼二个职务),观察选 举的结果。 解: {}ED EC EB EA DE DC DB DA CE CD CB CA BE BD BC BA AE AD AC AB S ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,=其中,AB 表示A 为正组长,B 为副组长,余类推。 (6) 甲乙二人下棋一局,观察棋赛的结果。 解: {}210,,e e e S =其中,0e 为和棋,1e 为甲胜,2e 为乙胜。 (7) 一口袋中有许多红色、白色、蓝色乒乓球,在其中任意取4只,观察它们具有哪几种颜色。 解: {}rwb wb rb rw b w r S ,,,,,,=其中,,,,b w r 分别表示红色、白色、蓝色。 (8) 对某工厂出厂的产品进行检查,合格的盖上“正品”,不合格的盖上“次品”,如连续查出二个次 品就停止检查,或检查4个产品就停止检查,记录检查的结果。 解: {}1111,1110,1101,0111,1011,1010,1100,0110,0101,0100,100,00=S 其中,0为次品,1为正品。 (9) 有A ,B ,C 三只盒子,a ,b ,c 三只球,将三只球装入三只盒子中,使每只盒子装一只球,观察 装球的情况。 解: {}Ca Bb Ac Cc Ba Ab Cb Bc Aa Cb Ba Ac Ca Bc Ab Cc Bb Aa S ,,;,,;,,;,,;,,;,,=其中,Aa 表示球a 放 在盒子A 中,余者类推。 (10) 测量一汽车通过给定点的速度。 解:{}0>=v v S (11) 将一尺之棰折成三段,观察各段的长度。 解: (){}1,0,0,0,,=++>>>=z y x z y x z y x S 其中,z y x ,,分别表示第一段,第二段,第三段的 长度。# 2. 设A ,B ,C 为三事件,用A ,B ,C 的运算关系表示下列事件。 (1) A 发生,B 与C 不发生。 解:C A (2) A 与B 都发生,而C 不发生。 解: C AB (3) A ,B ,C 都发生。 解: ABC (4) A ,B ,C 中至少有一个发生。 解: C B A ?? (5) A ,B ,C 都不发生。 解: C B A (6) A ,B ,C 中至多于一个发生。 解: A C C A ?? (7) A ,B ,C 中至多于二个发生。 解: C B A ?? (8) A ,B ,C 中至少有二个发生。 解: CA BC AB ??. # 3. 设{ }10,2,1, =S ,{}4,3,2=A ,{}5,4,3=B ,{}7,6,5=C ,具体写出下列各等式 (1)B A 。 解: {}5=B A ; (2)B A ?。 解: { }10,9,8,7,6,5,4,3,1=?B A ; (3)B A 。 解:{}5,4,3,2=B A ;

最新谢寿才版概率统计第四章习题及其解答

习题四 1 1.设随机变量X 的分布律为 2 X -1 0 1 2 k p 0.1 0.2 0.3 p 求p ,)(X E ,)12(-X E . 3 答案:4.0=p ,1)(=X E ,1)12(=-X E ; 4 2.设随机变量X 的分布律为 5 X -1 0 1 p 1p 2p 3p 且已知1.0)(=X E ,9.0)(2=X E ,求1p ,2p ,3p . 6 【解】因1231P P P ++=……①, 7 又12331()(1)010.1E X P P P P P =-++=-=……②, 8 2222 12313()(1)010.9E X P P P P P =-++=+=……③ 9 由①②③联立解得1230.4,0.1,0.5.P P P === 10 3.设随机变量X 的概率密度为 11

=)(x f ?? ? ??≤≤-<≤.,0,21,2,10,其它x x x x 12 求)(X E ,)(X D . 13 【解】1 2 20 1 ()()d d (2)d E X xf x x x x x x x +∞ -∞ ==+-? ?? 14 2 1 3 32011 1.33x x x ?? ??=+-=??????? ? 15 1 2 2 2 3 20 1 7 ()()d d (2)d 6 E X x f x x x x x x x +∞ -∞ ==+-= ? ?? 16 故 221 ()()[()].6D X E X E X =-= 17 4.设随机变量X 的概率密度为 18 ???? ?<≥=-. 0, 0,0,e )(2 2x x cx x f x k 19 求(1)c ;(2))(X E ;(3))(X D . 20 【解】(1) 由22 2 0()d e d 12k x c f x x cx x k +∞ +∞ --∞ == =? ?得2 2c k =. 21 (2) 22 20 ()()d()2e d k x E X xf x x x k x x +∞ +∞ --∞ ==? ? 22 22 220 π2e d .k x k x x +∞ -== ? 23 (3) 22 2 2 222 1()()d()2e .k x E X x f x x x k x k +∞ +∞ --∞ ==? ? 24 故 2 22221π4π ()()[()].24D X E X E X k k k ?-=-=-= ?? 25

概率论与随机过程论文

随机过程论文 题目: 通信系统中随机过程的模型研究 姓名刘鲁鹏 学院电子工程学院 专业电子科学与技术 班级概率论与随机过程1班学号2014110632 本人签字 2014 年12月

通过幅度概率分布研究通信系统中的骚扰问题 摘要:通过目前学术界广泛关注的幅度概率分布(APD)检测方法与传统电磁兼容测量方法的比较,说明了幅度概率分布统计测量方法的优越性.并且采用统计测量方法来研究骚扰对数字通信系统的影响,以PAM二进制调制系统为例,推导出了骚扰的APD与通信系统误码概率之间的关系式,给出了骚扰的幅度概率分布测量结果与对应干扰下的数字通信系统的误码概率两者之间的联系.本文的研究结果对于制订电子设备的电磁辐射限值具有参考价值. 关键词:电磁兼容;幅度概率分布;数字通信系统;误码概率;测量检波器

随着数字通信技术的飞速发展,各种电子设备大量涌现,这使得我们的电磁环境变得越来越复杂.如何保证通信系统在如此复杂的电磁环境下能够正常工作是通信技术发展面临的难题,因此电磁兼容性问题变得越来越重要.研究骚扰对通信系统的影响就是要求当骚扰通过通信系统之后,对接收机所产生的最终结果.现有标准中所采用的方法是直接测量这种最终结果,以表示干扰的大小.例如在话音通信中,接收者就是凭听觉来判断干扰的存在和强弱的.由于骚扰经准峰值检波器之后的电表指示与人耳的主观感觉一样,所以准峰值常用来评价骚扰对调幅通信系统的影响,在国际无线电干扰特别委员会(CISPR)出版物中规定的各种骚扰限值都是以准峰值表示的.但是现在面临的问题是准峰值无法反映出骚扰对数字通信系统的影响,如何解决这一问题,是目前CISPR关注的焦点.目前针对这一问题的解决方案主要有:①研究一种新型的加权评估检波器;②采用传统的有效值(RMS)检波器;③采用APD统计测量方法. 其中,方案①研究进展比较缓慢,很难找到一种新型的评估检波器,能像准峰值检波器对模拟通信系统的评估一样有效.RMS检波器只是在评估类似于高斯型噪声对数字通信系统方面得到了验证,对于脉冲型噪声的评估方面,仍显得无能为力.APD统计参量描述的是,骚扰的随机包络的统计特性,它与数字通信系统的误码率有着紧密的联系,而且可以用来建立脉冲干扰的统计模型.目前APD统计测量方法已经得到了CISPR的初步认可,CISPR已经投票通过了APD测量仪的标准草案,而关于APD限值标准则,正在征求各个产品分委会的意见. 本文分析了APD测量方法的理论基础及APD测量方法的优越性,推导了干扰的APD统计结果与二进制PAM调制系统误码率之间的关系,并通过实验数据说明了干扰APD测量结果对于预测通信系统性能的可行性. 1.APD统计测量基础 APD统计测量方法是建立在概率论和数理统计的基础之上的,统计测量最重要的一个目的是获得无线电骚扰的概率密度函数. CISPR给出的APD定义为:干扰幅度超过规定电平的时间概率,用下式表示为 式中:R是门限电平;T是测量总时间;tk是第k个幅度超过R的脉冲的持续时间应用概率论的知识可以把APD表示为 式中,P(R)是干扰包络的累积概率分布. 从式(1)中可以看出,APD与包络的概率密度函数有着直接的联系.以高斯白噪声为例,其概率密度函数满足正态分布为 式中,mx和σ2分别是随机变量x的均值和方差. 由式(1)可以得出高斯白噪声的APD分布为

《概率论与数理统计》习题及答案第四章

《概率论与数理统计》习题及答案 第 四 章 1.一个袋子中装有四个球,它们上面分别标有数字1,2,2,3,今从袋中任取一球后不放回,再从袋中任取一球,以,X Y 分别表示第一次,第二次取出的球上的标号,求(,)X Y 的分布列.解(,)X Y 的分布列为 其中(1,1)(1)(1|1)0P X Y P X P Y X ======= 余者类推。 2.将一枚硬币连掷三次,以X 表示在三次中出现正面的次数,以Y 表示三次中出现正面次数与出现反面次数之差的绝对值,试写出(,)X Y 的分布列及边缘分布列。解一枚硬币连掷三次相当于三重贝努里试验,故 1~(3, ).2X B 331 ()(),0,1,2,32 k P X k C k ===,于是(,)X Y 的分布列和边缘分布为 01013818i p ? 其中(0,1)(0)(1|0)0P X Y P X P Y X =======, 13 313(1,1)(1)(1|1)()128 P X Y P X P Y X C =======?=,

余者类推。 3.设(,)X Y 的概率密度为 又(1){(,)|1,3}D x y x y =<<;(2){(,)|3}D x y x y =+<。求{(,)}P X Y D ∈ 解(1)1 3 21 {(,)}(6)8P x y D x y dxdxy ∈ = --? =32 1 (6)8 x x y dxdy --- = )落在圆222 ()x y r r R +≤<内的概率. 解(1)222 23 20 1(R x y R C R dxdy C R C r drd ππθ+≤==-??? ? 33 3233R R C R C πππ??=-=??? ?, ∴3 3 C R π=. (2)设2 2 2 {(,)|}D x y x y r =+≤,所求概率为 322 3 23232133r r r Rr R R R πππ???? =-=-?????? ?? . 5.已知随机变量X 和Y 的联合概率密度为 求X 和Y 的联合分布函数. 解1设(,)X Y 的分布函数为(,)F x y ,则 解2由联合密度可见,,X Y 独立,边缘密度分别为 边缘分布函数分别为(),()X Y F x F y ,则 设(,)X Y 的分布函数为(,)F x y ,则 6.设二维随机变量(,)X Y 在区域:0D x <<求边缘概率密度。 解(,)X Y 的概率密度为 关于X 和Y 的密度为

概率论与随机过程题集

第二章 概率论与随机过程 2-16 图P2-16中的电路输入为随机过程X(t),且E[X(t)]=0,xx φ(τ) =2 σδ(τ),即X(t)为白噪 过程。 (a )试求谱密度yy Φ(f )。 (b )试求yy φ(τ)和E[Y 2(t)]。 图P2-16 解:(a )xx φ= 2222)()(σττδσττφτπτπ==?? +∞ ∞ --+∞ ∞ --d e d e f j f j xx 又系统函数)(f H = ) () (f X f Y =fc j fc j R fc j πππ2112121 +=+ ∴2 2222 22 2 41)2(11)()()(c f R fcR f H f f xx yy πσπσφφ+= +== (b) E [)(2 t y ]=)0(yy φ τπττ πσπσφτφRc f j f j yy yy e Rc df e c f R df e f 12 22 2 2 2 2 2241)()(- ∞ +∞ -∞ +∞ -= +==? ? ∴E [)(2 t y ]=Rc yy 2)0(2 σφ= 2-20 一离散时间随机过程的自相关序列函数是k k )2/1()(=φ,试求其功率密度谱。 解:由功率密度谱的定义知 )(f Φ= ∑+∞ -∞=-k fk j e k πφ2)( = ∑+∞ -∞=-k fk j k e π2)2 1(

=fk j k k e π21 )21(----∞=∑+fk j k k e π2 )21 (-+∞ =∑ =k f j k e )21(21π∑+∞ =+k f j k e )21(20π-+∞=∑ =f j f j e e ππ2221121-+f j e π22111 -- ∴ )(f Φ =f j f j e e ππ2221121-+f j e π22 111-- 即为所求。 2-23 试证明函数 )(t f k = ) 2(2)] 2(2sin[W k t W W k t W -- ππ,k = 0,1±,2±,… 在区间[+∞∞-,]上为正交的,即 所以,抽样定理的重建公式可以看作带限信号)(t s 的级数展开式,其中权值为)(t s 的样值,且{)(t f k }是级数展开式中的正交函数集。 证明: 由题得 ? +∞ ∞ -dt t f t f j k )()(=? +∞ ∞ -)2(2)]2(2sin[W k t W W k t W -- ππ ) 2(2)]2(2sin[W j t W W j t W --ππdt = ? +∞ ∞ -2 1)2)(2(] )(4cos[)cos[(j wt k wt j k wt k j πππππππ--+---dt ∴命题得证。 2-24 系统的噪声等效带宽定义为 ?∞= 02 )(1df f H G B eq

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