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文檔簡介

2025年概率論b考試試題及答案一、單項選擇題(每題4分,共20分)1.設(shè)事件A與B滿足P(A)=0.6,P(B)=0.5,P(A∪B)=0.8,則P(A|B)的值為()A.0.4B.0.5C.0.6D.0.72.隨機(jī)變量X服從參數(shù)為λ的泊松分布,且E[(X-1)(X-2)]=1,則λ=()A.1B.2C.3D.43.設(shè)二維隨機(jī)變量(X,Y)的聯(lián)合分布函數(shù)為F(x,y),則P(X≤a,Y>b)等于()A.F(a,b)B.F(a,+∞)-F(a,b)C.F(+∞,b)-F(a,b)D.1-F(a,b)4.設(shè)X~N(μ,σ2),Y=2X-3,則Y的分布為()A.N(2μ-3,4σ2)B.N(2μ-3,2σ2-3)C.N(μ-3,4σ2)D.N(2μ,σ2)5.設(shè)X?,X?,…,X?為獨立同分布的隨機(jī)變量,E(X?)=μ,Var(X?)=σ2>0,記S?=X?+X?+…+X?,則當(dāng)n→∞時,(S?-nμ)/(σ√n)依分布收斂于()A.N(0,1)B.N(μ,σ2)C.泊松分布P(λ)D.均勻分布U(0,1)二、填空題(每題5分,共25分)6.袋中有3個紅球和2個白球,不放回地取兩次,每次取一個。已知第一次取到紅球,則第二次取到白球的概率為________。7.隨機(jī)變量X服從參數(shù)p=0.3的幾何分布,即P(X=k)=(1-p)??1p,k=1,2,…,則E(X)=________。8.設(shè)X~N(1,4),則P(X≤3)=________(已知Φ(1)=0.8413,Φ(0.5)=0.6915)。9.二維離散型隨機(jī)變量(X,Y)的聯(lián)合分布律如下:|Y\X|0|1||||||0|0.2|0.3||1|0.1|0.4|則P(X+Y≤1)=________。10.設(shè)X與Y獨立,X~N(2,1),Y~N(3,4),則Var(2X-Y+5)=________。三、計算題(每題12分,共48分)11.某工廠有三條生產(chǎn)線,分別生產(chǎn)產(chǎn)品的30%、50%、20%,各生產(chǎn)線的次品率分別為2%、1%、3%?,F(xiàn)從該廠產(chǎn)品中隨機(jī)抽取一件,求:(1)該產(chǎn)品是次品的概率;(2)若抽到次品,該次品來自第一條生產(chǎn)線的概率。12.設(shè)隨機(jī)變量X的概率密度函數(shù)為:f?(x)={2x,0<x<1;0,其他}令Y=X2,求Y的概率密度函數(shù)f?(y)。13.設(shè)二維連續(xù)型隨機(jī)變量(X,Y)的聯(lián)合概率密度為:f(x,y)={6xy,0<x<1,0<y<1-x;0,其他}(1)求X的邊緣概率密度f?(x);(2)求E(XY)。14.某保險公司有10000份同類型保單,每份保單的年賠付額X(單位:萬元)服從參數(shù)λ=0.1的指數(shù)分布,且各保單賠付相互獨立。利用中心極限定理近似計算該公司年賠付總額超過1100萬元的概率(Φ(1)=0.8413,Φ(2)=0.9772)。四、證明題(7分)15.證明切比雪夫不等式:對任意隨機(jī)變量X,若E(X)=μ,Var(X)=σ2,則對任意ε>0,有P(|X-μ|≥ε)≤σ2/ε2。答案及解析一、單項選擇題1.答案:C解析:由P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)得P(AB)=0.6+0.5-0.8=0.3,故P(A|B)=P(AB)/P(B)=0.3/0.5=0.6。2.答案:A解析:E[(X-1)(X-2)]=E(X2-3X+2)=E(X2)-3E(X)+2。泊松分布中E(X)=λ,Var(X)=λ,故E(X2)=λ2+λ。代入得λ2+λ-3λ+2=λ2-2λ+2=1,解得λ=1。3.答案:B解析:P(X≤a,Y>b)=P(X≤a)-P(X≤a,Y≤b)=F(a,+∞)-F(a,b)。4.答案:A解析:正態(tài)分布的線性變換保持正態(tài)性,E(Y)=2μ-3,Var(Y)=4σ2,故Y~N(2μ-3,4σ2)。5.答案:A解析:中心極限定理表明,標(biāo)準(zhǔn)化后的和收斂于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。二、填空題6.答案:2/4=0.5解析:第一次取到紅球后,袋中剩余2紅2白,共4個球,故第二次取白球的概率為2/4=0.5。7.答案:1/p=10/3≈3.333解析:幾何分布的期望E(X)=1/p=1/0.3=10/3。8.答案:Φ((3-1)/2)=Φ(1)=0.8413解析:X~N(1,4),則(X-1)/2~N(0,1),P(X≤3)=P((X-1)/2≤(3-1)/2)=Φ(1)=0.8413。9.答案:0.2+0.3+0.1=0.6解析:X+Y≤1的情況包括(0,0),(1,0),(0,1),對應(yīng)概率0.2+0.3+0.1=0.6。10.答案:22×1+(-1)2×4=4+4=8解析:Var(2X-Y+5)=4Var(X)+Var(Y)=4×1+4=8(常數(shù)方差為0)。三、計算題11.解:(1)設(shè)A?表示“產(chǎn)品來自第i條生產(chǎn)線”(i=1,2,3),B表示“產(chǎn)品是次品”。P(A?)=0.3,P(A?)=0.5,P(A?)=0.2;P(B|A?)=0.02,P(B|A?)=0.01,P(B|A?)=0.03。由全概率公式:P(B)=ΣP(A?)P(B|A?)=0.3×0.02+0.5×0.01+0.2×0.03=0.006+0.005+0.006=0.017。(2)由貝葉斯公式:P(A?|B)=P(A?)P(B|A?)/P(B)=0.3×0.02/0.017≈0.3529。12.解:Y=X2的取值范圍為(0,1)(因X∈(0,1))。當(dāng)y∈(0,1)時,Y的分布函數(shù)F?(y)=P(Y≤y)=P(X2≤y)=P(X≤√y)=∫?^√y2xdx=[x2]?^√y=y。對y求導(dǎo)得f?(y)=dF?(y)/dy=1(0<y<1),其他情況f?(y)=0。13.解:(1)X的邊緣密度f?(x)=∫?∞^∞f(x,y)dy。當(dāng)0<x<1時,y的范圍是0到1-x,故:f?(x)=∫?^(1-x)6xydy=6x·[y2/2]?^(1-x)=3x(1-x)2(0<x<1);其他情況f?(x)=0。(2)E(XY)=∫∫xy·f(x,y)dxdy=∫?1∫?^(1-x)xy·6xydydx=6∫?1x2[∫?^(1-x)y2dy]dx=6∫?1x2·[(1-x)3/3]dx=2∫?1x2(1-x)3dx令t=1-x,則x=1-t,dx=-dt,積分變?yōu)?∫?1(1-t)2t3dt=2[∫?1(t3-2t?+t?)dt]=2[(1/42/5+1/6)]=2[(15/6024/60+10/60)]=2×(1/60)=1/30≈0.0333。14.解:每份保單賠付X~Exp(λ=0.1),則E(X)=1/λ=10,Var(X)=1/λ2=100。設(shè)總賠付S=X?+X?+…+X?????,由中心極限定理,S近似服從N(nμ,nσ2)=N(10000×10,10000×100)=N(100000,1000000)。要求P(S>1100)=P(S>1100)=P((S-100000)/√1000000>(1100-100000)/1000)但此處單位可能有誤,實際應(yīng)為年賠付總額超過1100萬元,即S>1100(萬元),而n=10000份,每份期望10萬元,總期望為10000×10=100000萬元=10億元,顯然題目中“1100萬元”應(yīng)為“11000萬元”(1.1億元)更合理,可能是筆誤。假設(shè)題目為“超過11000萬元”,則:標(biāo)準(zhǔn)化后Z=(S-100000)/√(10000×100)=(S-100000)/1000P(S>11000)=P(Z>(11000-100000)/1000)=P(Z>-89)≈1(顯然不合理,說明題目參數(shù)可能應(yīng)為每份賠付額X的期望為0.1萬元,即λ=10)。修正假設(shè):X~Exp(λ=10),則E(X)=1/10=0.1,Var(X)=1/100=0.01??偲谕鹡μ=10000×0.1=1000萬元,總方差nσ2=10000×0.01=100,標(biāo)準(zhǔn)差=10。要求P(S>1100)=P((S-1000)/10>(1100-1000)/10)=P(Z>10)≈0(仍不合理)??赡茴}目中“參數(shù)λ=0.1”指的是均值為0.1,即X~Exp(θ=0.1),此時E(X)=θ=0.1,Var(X)=θ2=0.01。總期望=10000×0.1=1000萬元,總方差=10000×0.01=100,標(biāo)準(zhǔn)差=10。P(S>1100)=P(Z>(1100-1000)/10)=P(Z>10)≈0,顯然題目參數(shù)設(shè)置有誤。正確參數(shù)應(yīng)為X~Exp(λ=0.1)表示速率參數(shù),均值=1/λ=10,此時總期望=10000×10=100000萬元=10億元,題目可能要求超過101000萬元(10.1億元),則Z=(101000-100000)/√(10000×100)=1000/1000=1,P(Z>1)=1-Φ(1)=0.1587。綜上,可能題目存在筆誤,假設(shè)正確總賠付額超過101000萬元,則概率約為0.1587。四、證明題15.

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