《概率论与数理统计学习指导及习题解析》课件第4章.ppt
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1、第 4 章随机变量的数字特征第一节知识梳理第一节知识梳理第二节重点解析第二节重点解析第三节典型例题第三节典型例题第四节习题全解第四节习题全解第一节第一节 知知 识识 梳梳 理理第二节第二节 重重 点点 解解 析析1.数学期望1)离散型随机变量的数学期望定义:设离散型随机变量的分布律为pk=PX=xk (k=1,2,)若kkkxp 则称为离散型随机变量X的数学期望,简称期望或均值,记为E(X),即几个离散型随机变量的数学期望如下:(1)若X服从参数为p的01分布,则E(X)=p;(2)若Xb(n,b),则E(X)=np;(3)若X(),则E(X)=。kkkx pkkkE Xx p2)连续型随机变
2、量的数学期望定义:设连续型随机变量X的密度函数为f(x),若 则称积分的值为随机变量X的数学期望,记为E(X),即 dx f xx dxf xx dE Xxf xx3)随机变量函数的数学期望定理1:设Y是随机变量X的函数Y=g(X)(g是连续函数),若X为离散型,其分布律为P(X=xk)=pk (k=1,2,3,)则若X为连续型,其密度为f(x),则1()kkkE Xg xp()dE Xg x f xx定理2:设Z是随机变量X和Y的函数Z=g(X,Y)(g是连续函数),则Z是一个一维随机变量。若(X,Y)为二维离散型,其联合分布律为P(X=xi,Y=yi)=pij (i,j=1,2,)则 11
3、(,)iiijjiE zg x y p若(X,Y)为二维连续型,其联合密度为f(x,y),则(,)(,)d dE zg x y f x yx y 4)数学期望的几个重要性质(1)设C是常数,则E(C)=C;(2)设X是一个随机变量,C是常数,则有E(CX)=CE(X);(3)设X和Y是两个随机变量,则有E(X+Y)=E(X)+E(Y);(4)设X和Y是两个相互独立的随机变量,则有E(XY)=E(X)E(Y)。2.方差 1)方差与标准差定义:设X是一个随机变量,若EXE(X)2存在,则称EXE(X)2为X的方差,记为D(X)或Var(X),即D(X)=Var(X)=EXE(X)2定理:若随机变量
4、X的方差存在,则有D(X)=E(X2)E(X)22)方差的性质(1)设C是常数,则D(C)=0;(2)设X是一个随机变量,C是常数,则有D(CX)=C2D(X);(3)设X和Y是两个随机变量,则有D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2EXE(X)YE(Y)特别地,若X与Y相互独立,则有D(X+Y)=D(X)+D(Y)3.协方差和相关系数1)协方差和相关系数的概念与性质定义1:若EXE(X)YE(Y)存在,则称其为随机变量X与Y的协方差,记为Cov(X,Y),即Cov(X,Y)=EXE(X)YE(Y)2)随机变量的相互独立与不相关的关系定义:若随机变量X与Y的相关系数XY=0,则称X与Y不相关。定
5、理:设随机变量X与Y的相关系数存在,若X与Y相互独立,则X与Y一定不相关。4.矩的概念定义:设X和Y是随机变量,若ak=E(Xk)(k=1,2,)存在,则称 ak 为 X 的 k 阶原点矩,简称 k 阶矩。若ck=EXE(X)k(k=2,3,)存在,则称ck为X的k阶中心矩。第三节第三节 典典 型型 例例 题题【例4.1】设随机变量X取非负整数值n0的概率为,已知E(X)=a,求A与B的值。解 因为pn是X的分布律,由!nnABpn00e1!nBnnBP XnAAn解得 A=eB又01e!1!nnBnnBA BE XnAABann因此A=ea,B=a【例4.2】设随机变量X的概率密度,求Emi
6、n(|X|,1)。21 1fxx解 min,1min,1dEXxf xx 11ddxxx f xxf xx12211111dd11xxxxxx12201221dd11xxxxx11ln22【例4.3】设二维连续型随机变量(X,Y)的联合密度函数为1sin,0,0,222 0,xyxyf x y其他且Z=cos(X+Y),求E(Z)和D(Z)。解 cos,d dE Zxy f x yx y 22001cossind d2xyxyx y 201cos2cos 2d02xxx 2332012coscosd629D ZE Zxxx【例4.4】某箱装有100件产品,其中一、二和三等品分别为80件、10件
7、和10件,现从中随机抽取1件,记试求:(1)随机变量X1与X2的联合分布;(2)随机变量X1与X2的相关系数。1,1,2,30,iiXi抽到 等品其他解 (1)以Ai表示抽到i等品(i=1,2,3),于是P(A1)=0.8,P(A2)=0.1,P(A3)=0.1联合分布为PX1=0,X2=0=P(A3)=0.1,PX1=0,X2=1=P(A2)=0.1PX1=1,X2=0=P(A1)=0.8,PX1=1,X2=1=P()=0(2)因为E(X1)=0.8,E(X2)=0.1,所以D(X1)=E(X21)E(X1)2=0.80.82=0.16D(X2)=E(X22)E(X2)2=0.10.12=0
8、.09又因为E(X1X2)=000.1+010.1+100.8+110=0所以Cov(X1,X2)=E(X1X2)E(X1)E(X2)=00.80.1=0.08故1212Cov0.08230.160.09X XD XD X【例例4.5】点(X,Y)在以(0,0)、(1,0)和(0,1)为顶点的三角形D内服从均匀分布,试求X与Y的相关系数。解 由于三角形的面积为12,所以(X,Y)的联合密度函数为2,0,x yDfx y其他由对称性可知,Y的边缘密度函数与X的相同。又由于10121d3E Xxxx所以 13E Y 而且122201121d918D XE XE Xxxx同样 118D Y 所以 1
9、1001112dd191291121818xXYxxy yE XYE X E YD XD Y【例4.6】已知连续型随机变量X的密度函数为求E(X)与D(X)。2211e,xxf xx 解 方法一:直接法。由数学期望与方差的定义知 211dedxE Xxf xxxx221111ed1 edxxxxx211ed1xx 221dD XE XEXxf xx22111edxxx222111eded22 ttttt分部积分方法二:利用正态分布定义求解。由于期望为,方差为2的正态分布的概率密度为 所以把f(x)变形为2221e2 xx 2211221e122xf x易知,f(x)为的概率密度,因此有11,2
10、N1E X 12D X,【例4.7】袋中装有N只球,其中白球数为随机变量,只知道其数学期望为A,试求从该袋中摸一球得到白球的概率。解 摸一球为白球是与袋中有多少个白球紧密相关的,虽然袋中的白球为随机多个,但当已知袋中白球个数时,从袋中摸一球为白球的概率是易知的。要建立这一条件概率与要求问题的概率的桥梁,可采用全概率公式。记X为袋中的白球数,则由题设知由此,若令D=摸一球为白球,利用全概率公式知0NkAE XkP Xk0NkP DP D Xk P Xk001NNkkkAP Xkk P XkNNN【例4.8】设某产品每周需求量为Q,Q的可能取值为1、2、3、4、5(等可能取各值),生产每件产品成本
11、是c1=3元,每件产品售价c2=9元,没有售出的产品以每件c3=1元的费用存入仓库。问生产者每周生产多少件产品可使所期望的利润最大?解 设每周的产量为N,显然N5。每周利润为L,则21213,6,104,ccNQNNQNLc Qc NcNQQNQNQN所以 6104E LN P QNQNP QNNnNnNnNnN1155145110516261452525NNNNN 27NN令,得N=3.5又因为 d720dE LNN 22d20dE LN 所以当N=3.5时,E(L)达到最大值。【例4.9】设随机变量X与Y均服从标准正态分布N(0,1),它们的相关系数为XY=12,Z1=aX,Z2=bX+c
12、Y,试求a、b、c的值,使D(Z1)=D(Z2)=1,且Z1与Z2不相关。解 由题意知221D ZD aXa D Xa2D ZD bXcY 222Cov,b D Xc D YbX cY 222XYbcbcD XD Y22bcbc所以a2=b2+c2+bc=1又因为12Cov,Cov,Z ZaX bXcYCov,Cov,abX XacX Y XYabacD XD Y102abac解得4.1 设随机变量X的分布律为说明X的数学期望不存在。第四节第四节 习习 题题 全全 解解1541,1,2,5kkkP Xkk 证明 只有当E(|X|)+时,随机变量X的数学期望才存在。因为级数11111545441
13、1455kkkkkkkkkkkkk是调和级数,发散,所以随机变量X的数学期望不存在。4.2 有3只球,4只盒子,盒子的编号为1、2、3、4,将球逐个独立、随机地放入4只盒子中去。以X表示其中至少有1只球的盒子的最小号码(例如X=3表示第1号、第2号盒子是空的,第3号盒子至少有1只球),试求E(X)。解 首先讨论X的分布律。X=1意味着1号盒子至少有1只球,其余放入24号盒子。若1号盒子中有k只球(k1),则其余3k只球放入24号盒子。每只球放入1号盒子的概率为14,放入24号盒子的概率为34,所以33331133371144464kkkkP xC X=2意味着2号盒子至少有1只球,其余放入3号
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