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第一题:盒中有5条白球三只黑球,连续不放回,从中去两次球,每次取一个,求第二次取到白球的概率。第二题:设离散型随机变量X的分布率如下表,求常数C:X012P0.2C0.5...
第一题:盒中有5条白球三只黑球,连续不放回,从中去两次球,每次取一个,求第二次取到白球的概率。
第二题:设离散型随机变量X的分布率如下表,求常数C:
X 0 1 2
P 0.2 C 0.5
第三题:也是最难的。设某电子元件的使用寿命(单位:小时)X的概率密度函数为:
A/X² x≥1000
f(x)={
0 x<1000
试求8个同类型的原件在使用的前3000小时内至少有两个球要更换的概率(注:
(—1/x)=1/x² 展开
第二题:设离散型随机变量X的分布率如下表,求常数C:
X 0 1 2
P 0.2 C 0.5
第三题:也是最难的。设某电子元件的使用寿命(单位:小时)X的概率密度函数为:
A/X² x≥1000
f(x)={
0 x<1000
试求8个同类型的原件在使用的前3000小时内至少有两个球要更换的概率(注:
(—1/x)=1/x² 展开
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1。 第二次取到白球=第一次取到白球的条件下第二次取到白球+第一次取到黑球的条件下第二次取到白球
分别计算 P(1白2白)=(5/8)*(4/7)=20/56
P(1黑2白)=(3/8)*(5/7)=15/56
P(第二次取到白)=20/56 + 15/56=35/56=5/8
或者用抓阄模型来代替,这是一个典型的抓阄模型,每次取到白球的概率都是一样的,都是5/8
2.根据分布律的特征,分布表中的概率和一定为1
于是0.2 + C +0.5=1
C=0.3
分布如下
X 0 1 2
P 0.2 0.3 0.5
3.
首先求出A值 根据分布函数定义 一定有∫f(x)dx=1 (-∞,+∞)
于是1=∫A/x² dx (-∞,+∞)=∫A/x² dx (1000,+∞) 这里根据分布函数的定义域确定的新积分限
=A(-1/x)| (1000,+∞)
=A[-1/∞-(-1/1000)]
=A(1/1000)=1
所以A=1000
所以原概率密度函数为
1000/x² x≥1000
f(x)={
0 x<1000
分布函数为
F(X)= ∫f(x) dx (-∞,x)
=∫1000/x² dx (1000,x) x≥1000
0 x<1000
=1000(-1/x)|(1000,x)
0 x<1000
=1000 (1/1000-1/x)
0 x<1000
=1-1000/x x≥1000
0 x<1000
下面求某一元件使用前3000小时不损坏的概率
P(1000<x≤3000)
=∫f(x) dx (1000,3000) 括号内是积分限
=∫1000/x² dx (1000,3000)
=1000(-1/x) | (1000,3000)
=1000(1/1000-1/3000)
=1-1/3
=2/3
如果不用积分计算此概率,可以直接利用前面算出的概率分布函数F(X)
这样算
P(1000<X≤3000)
=F(3000)-F(1000)
=(1-1000/3000)- (1-1000/1000)
=1-1/3
=2/3
结果是一样的,推荐用分布函数F(X)来计算,简单点。
于是,这里我们得到,一个元件在使用时间1000<X<3000时,未损坏的概率为2/3
那么在前3000小时使用中损坏的概率为p=1-2/3=1/3
最后计算8个元件使用(1000,3000)小时损坏至少2个的概率
8个元件相当于做了8次贝努利试验,而至少损坏2个,相当于实验成功次数k至少2次
于是求此事件的逆事件,也就是损坏小于2次的概率,然后取逆即可。
显然8个元件损坏个数小于2等价于元件损坏0个+元件损坏1个
典型的二项概型
依照二项概型公式
P(X=k)=p^k*q^(n-k) 这里p=1/3 q=1-p=2/3
先求k=0
P(X=0)=p^0 * q^8=(2/3)^8=256/6561
再求k=1
P(X=1)=p * q^7=(1/3) * (2/3)7=128/6561
于是P(X<2)=P(X=0)+P(X=1)=384/6561=[(2^7+2^8)/3^8]
于是题目所求8个元件至少需要更换2个的概率
P(X≥2)=1-P(X<2)=1- 384/6561=6177/6561= 94.15%
分别计算 P(1白2白)=(5/8)*(4/7)=20/56
P(1黑2白)=(3/8)*(5/7)=15/56
P(第二次取到白)=20/56 + 15/56=35/56=5/8
或者用抓阄模型来代替,这是一个典型的抓阄模型,每次取到白球的概率都是一样的,都是5/8
2.根据分布律的特征,分布表中的概率和一定为1
于是0.2 + C +0.5=1
C=0.3
分布如下
X 0 1 2
P 0.2 0.3 0.5
3.
首先求出A值 根据分布函数定义 一定有∫f(x)dx=1 (-∞,+∞)
于是1=∫A/x² dx (-∞,+∞)=∫A/x² dx (1000,+∞) 这里根据分布函数的定义域确定的新积分限
=A(-1/x)| (1000,+∞)
=A[-1/∞-(-1/1000)]
=A(1/1000)=1
所以A=1000
所以原概率密度函数为
1000/x² x≥1000
f(x)={
0 x<1000
分布函数为
F(X)= ∫f(x) dx (-∞,x)
=∫1000/x² dx (1000,x) x≥1000
0 x<1000
=1000(-1/x)|(1000,x)
0 x<1000
=1000 (1/1000-1/x)
0 x<1000
=1-1000/x x≥1000
0 x<1000
下面求某一元件使用前3000小时不损坏的概率
P(1000<x≤3000)
=∫f(x) dx (1000,3000) 括号内是积分限
=∫1000/x² dx (1000,3000)
=1000(-1/x) | (1000,3000)
=1000(1/1000-1/3000)
=1-1/3
=2/3
如果不用积分计算此概率,可以直接利用前面算出的概率分布函数F(X)
这样算
P(1000<X≤3000)
=F(3000)-F(1000)
=(1-1000/3000)- (1-1000/1000)
=1-1/3
=2/3
结果是一样的,推荐用分布函数F(X)来计算,简单点。
于是,这里我们得到,一个元件在使用时间1000<X<3000时,未损坏的概率为2/3
那么在前3000小时使用中损坏的概率为p=1-2/3=1/3
最后计算8个元件使用(1000,3000)小时损坏至少2个的概率
8个元件相当于做了8次贝努利试验,而至少损坏2个,相当于实验成功次数k至少2次
于是求此事件的逆事件,也就是损坏小于2次的概率,然后取逆即可。
显然8个元件损坏个数小于2等价于元件损坏0个+元件损坏1个
典型的二项概型
依照二项概型公式
P(X=k)=p^k*q^(n-k) 这里p=1/3 q=1-p=2/3
先求k=0
P(X=0)=p^0 * q^8=(2/3)^8=256/6561
再求k=1
P(X=1)=p * q^7=(1/3) * (2/3)7=128/6561
于是P(X<2)=P(X=0)+P(X=1)=384/6561=[(2^7+2^8)/3^8]
于是题目所求8个元件至少需要更换2个的概率
P(X≥2)=1-P(X<2)=1- 384/6561=6177/6561= 94.15%
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