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设X~N(0,1),试求(1)P(X<1)(2)P(X≥2,33)(3)P(-1<X<2.5)(4)P(|X|<1.3)...
设X~N(0,1),试求
(1)P(X<1)
(2)P(X≥2,33)
(3)P(-1<X<2.5)
(4)P(|X|<1.3) 展开
(1)P(X<1)
(2)P(X≥2,33)
(3)P(-1<X<2.5)
(4)P(|X|<1.3) 展开
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以下是四个问题的详细解题步骤:
(1) P(X<1)表示X小于1的概率,根据标准正态分布的累积分布函数,可以计算出P(X<1)≈0.8413。具体步骤如下:
- 标准正态分布的概率密度函数为f(x) = (1/√(2π)) * e^(-x^2/2),其中π≈3.14159。
- 标准正态分布的累积分布函数为Φ(x) = ∫f(t)dt,积分下限为负无穷,上限为x。
- 因此,P(X<1) = Φ(1) = ∫f(t)dt在积分下限为负无穷,上限为1时的值。
- 由于标准正态分布的概率密度函数没有解析解,因此需要使用数值积分或查表等方法计算。一般来说,可以使用计算机或计算器进行计算,得到P(X<1)≈0.8413。
(2) P(X≥2.33)表示X大于等于2.33的概率,可以利用标准正态分布的对称性,将其转化为P(X≤-2.33),然后用1减去这个概率即可,即P(X≥2.33)=1-P(X<2.33)=1-Φ(2.33)≈0.0107。具体步骤如下:
- 由于标准正态分布是对称的,即Φ(-x) = 1 - Φ(x),因此P(X≥2.33) = P(X>2.33) = P(X<-2.33)。
- 将P(X≥2.33)转化为P(X≤-2.33),则有P(X≥2.33) = 1 - P(X<2.33) = 1 - Φ(2.33)。
- 使用计算机或计算器进行计算,得到P(X≥2.33)≈0.0107。
(3) P(-1<X<2.5)表示X在-1和2.5之间的概率,可以计算出Φ(2.5)和Φ(-1),然后将两者相减即可,即P(-1<X<2.5)=Φ(2.5)-Φ(-1)≈0.9192。具体步骤如下:
- 由于标准正态分布的累积分布函数是单调递增的,因此P(-1<X<2.5) = P(X<2.5) - P(X<-1)。
- 计算Φ(2.5)和Φ(-1),即P(X<2.5)和P(X<-1),可以使用计算机或查表等方法得到。
- 将Φ(2.5)和Φ(-1)代入公式P(-1<X<2.5)=Φ(2.5)-Φ(-1)进行计算,得到P(-1<X<2.5)≈0.9192。
(4) P(|X|<1.3)表示X的绝对值小于1.3的概率,可以转化为X在-1.3和1.3之间的概率,即P(|X|<1.3)=P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)≈0.7967。具体步骤如下:
- P(|X|<1.3) = P(-1.3<X<1.3),因为|X|<1.3等价于-1.3<X<1.3。
- 计算Φ(1.3)和Φ(-1.3),即P(X<1.3)和P(X<-1.3),可以使用计算机或查表等方法得到。
- 将Φ(1.3)和Φ(-1.3)代入公式P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)进行计算,得到P(|X|<1.3)≈0.7967。
(1) P(X<1)表示X小于1的概率,根据标准正态分布的累积分布函数,可以计算出P(X<1)≈0.8413。具体步骤如下:
- 标准正态分布的概率密度函数为f(x) = (1/√(2π)) * e^(-x^2/2),其中π≈3.14159。
- 标准正态分布的累积分布函数为Φ(x) = ∫f(t)dt,积分下限为负无穷,上限为x。
- 因此,P(X<1) = Φ(1) = ∫f(t)dt在积分下限为负无穷,上限为1时的值。
- 由于标准正态分布的概率密度函数没有解析解,因此需要使用数值积分或查表等方法计算。一般来说,可以使用计算机或计算器进行计算,得到P(X<1)≈0.8413。
(2) P(X≥2.33)表示X大于等于2.33的概率,可以利用标准正态分布的对称性,将其转化为P(X≤-2.33),然后用1减去这个概率即可,即P(X≥2.33)=1-P(X<2.33)=1-Φ(2.33)≈0.0107。具体步骤如下:
- 由于标准正态分布是对称的,即Φ(-x) = 1 - Φ(x),因此P(X≥2.33) = P(X>2.33) = P(X<-2.33)。
- 将P(X≥2.33)转化为P(X≤-2.33),则有P(X≥2.33) = 1 - P(X<2.33) = 1 - Φ(2.33)。
- 使用计算机或计算器进行计算,得到P(X≥2.33)≈0.0107。
(3) P(-1<X<2.5)表示X在-1和2.5之间的概率,可以计算出Φ(2.5)和Φ(-1),然后将两者相减即可,即P(-1<X<2.5)=Φ(2.5)-Φ(-1)≈0.9192。具体步骤如下:
- 由于标准正态分布的累积分布函数是单调递增的,因此P(-1<X<2.5) = P(X<2.5) - P(X<-1)。
- 计算Φ(2.5)和Φ(-1),即P(X<2.5)和P(X<-1),可以使用计算机或查表等方法得到。
- 将Φ(2.5)和Φ(-1)代入公式P(-1<X<2.5)=Φ(2.5)-Φ(-1)进行计算,得到P(-1<X<2.5)≈0.9192。
(4) P(|X|<1.3)表示X的绝对值小于1.3的概率,可以转化为X在-1.3和1.3之间的概率,即P(|X|<1.3)=P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)≈0.7967。具体步骤如下:
- P(|X|<1.3) = P(-1.3<X<1.3),因为|X|<1.3等价于-1.3<X<1.3。
- 计算Φ(1.3)和Φ(-1.3),即P(X<1.3)和P(X<-1.3),可以使用计算机或查表等方法得到。
- 将Φ(1.3)和Φ(-1.3)代入公式P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)进行计算,得到P(|X|<1.3)≈0.7967。
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以下是四个问题的详细解题步骤:
(1) P(X<1)表示X小于1的概率,根据标准正态分布的累积分布函数,可以计算出P(X<1)≈0.8413。具体步骤如下:
- 标准正态分布的概率密度函数为f(x) = (1/√(2π)) * e^(-x^2/2),其中π≈3.14159。
- 标准正态分布的累积分布函数为Φ(x) = ∫f(t)dt,积分下限为负无穷,上限为x。
- 因此,P(X<1) = Φ(1) = ∫f(t)dt在积分下限为负无穷,上限为1时的值。
- 由于标准正态分布的概率密度函数没有解析解,因此需要使用数值积分或查表等方法计算。一般来说,可以使用计算机或计算器进行计算,得到P(X<1)≈0.8413。
(2) P(X≥2.33)表示X大于等于2.33的概率,可以利用标准正态分布的对称性,将其转化为P(X≤-2.33),然后用1减去这个概率即可,即P(X≥2.33)=1-P(X<2.33)=1-Φ(2.33)≈0.0107。具体步骤如下:
- 由于标准正态分布是对称的,即Φ(-x) = 1 - Φ(x),因此P(X≥2.33) = P(X>2.33) = P(X<-2.33)。
- 将P(X≥2.33)转化为P(X≤-2.33),则有P(X≥2.33) = 1 - P(X<2.33) = 1 - Φ(2.33)。
- 使用计算机或计算器进行计算,得到P(X≥2.33)≈0.0107。
(3) P(-1<X<2.5)表示X在-1和2.5之间的概率,可以计算出Φ(2.5)和Φ(-1),然后将两者相减即可,即P(-1<X<2.5)=Φ(2.5)-Φ(-1)≈0.9192。具体步骤如下:
- 由于标准正态分布的累积分布函数是单调递增的,因此P(-1<X<2.5) = P(X<2.5) - P(X<-1)。
- 计算Φ(2.5)和Φ(-1),即P(X<2.5)和P(X<-1),可以使用计算机或查表等方法得到。
- 将Φ(2.5)和Φ(-1)代入公式P(-1<X<2.5)=Φ(2.5)-Φ(-1)进行计算,得到P(-1<X<2.5)≈0.9192。
(4) P(|X|<1.3)表示X的绝对值小于1.3的概率,可以转化为X在-1.3和1.3之间的概率,即P(|X|<1.3)=P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)≈0.7967。具体步骤如下:
- P(|X|<1.3) = P(-1.3<X<1.3),因为|X|<1.3等价于-1.3<X<1.3。
- 计算Φ(1.3)和Φ(-1.3),即P(X<1.3)和P(X<-1.3),可以使用计算机或查表等方法得到。
- 将Φ(1.3)和Φ(-1.3)代入公式P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)进行计算,得到P(|X|<1.3)≈0.7967。
(1) P(X<1)表示X小于1的概率,根据标准正态分布的累积分布函数,可以计算出P(X<1)≈0.8413。具体步骤如下:
- 标准正态分布的概率密度函数为f(x) = (1/√(2π)) * e^(-x^2/2),其中π≈3.14159。
- 标准正态分布的累积分布函数为Φ(x) = ∫f(t)dt,积分下限为负无穷,上限为x。
- 因此,P(X<1) = Φ(1) = ∫f(t)dt在积分下限为负无穷,上限为1时的值。
- 由于标准正态分布的概率密度函数没有解析解,因此需要使用数值积分或查表等方法计算。一般来说,可以使用计算机或计算器进行计算,得到P(X<1)≈0.8413。
(2) P(X≥2.33)表示X大于等于2.33的概率,可以利用标准正态分布的对称性,将其转化为P(X≤-2.33),然后用1减去这个概率即可,即P(X≥2.33)=1-P(X<2.33)=1-Φ(2.33)≈0.0107。具体步骤如下:
- 由于标准正态分布是对称的,即Φ(-x) = 1 - Φ(x),因此P(X≥2.33) = P(X>2.33) = P(X<-2.33)。
- 将P(X≥2.33)转化为P(X≤-2.33),则有P(X≥2.33) = 1 - P(X<2.33) = 1 - Φ(2.33)。
- 使用计算机或计算器进行计算,得到P(X≥2.33)≈0.0107。
(3) P(-1<X<2.5)表示X在-1和2.5之间的概率,可以计算出Φ(2.5)和Φ(-1),然后将两者相减即可,即P(-1<X<2.5)=Φ(2.5)-Φ(-1)≈0.9192。具体步骤如下:
- 由于标准正态分布的累积分布函数是单调递增的,因此P(-1<X<2.5) = P(X<2.5) - P(X<-1)。
- 计算Φ(2.5)和Φ(-1),即P(X<2.5)和P(X<-1),可以使用计算机或查表等方法得到。
- 将Φ(2.5)和Φ(-1)代入公式P(-1<X<2.5)=Φ(2.5)-Φ(-1)进行计算,得到P(-1<X<2.5)≈0.9192。
(4) P(|X|<1.3)表示X的绝对值小于1.3的概率,可以转化为X在-1.3和1.3之间的概率,即P(|X|<1.3)=P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)≈0.7967。具体步骤如下:
- P(|X|<1.3) = P(-1.3<X<1.3),因为|X|<1.3等价于-1.3<X<1.3。
- 计算Φ(1.3)和Φ(-1.3),即P(X<1.3)和P(X<-1.3),可以使用计算机或查表等方法得到。
- 将Φ(1.3)和Φ(-1.3)代入公式P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)进行计算,得到P(|X|<1.3)≈0.7967。
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以下是四个问题的详细解题步骤:
(1) P(X<1)表示X小于1的概率,根据标准正态分布的累积分布函数,可以计算出P(X<1)≈0.8413。具体步骤如下:
- 标准正态分布的概率密度函数为f(x) = (1/√(2π)) * e^(-x^2/2),其中π≈3.14159。
- 标准正态分布的累积分布函数为Φ(x) = ∫f(t)dt,积分下限为负无穷,上限为x。
- 因此,P(X<1) = Φ(1) = ∫f(t)dt在积分下限为负无穷,上限为1时的值。
- 由于标准正态分布的概率密度函数没有解析解,因此需要使用数值积分或查表等方法计算。一般来说,可以使用计算机或计算器进行计算,得到P(X<1)≈0.8413。
(2) P(X≥2.33)表示X大于等于2.33的概率,可以利用标准正态分布的对称性,将其转化为P(X≤-2.33),然后用1减去这个概率即可,即P(X≥2.33)=1-P(X<2.33)=1-Φ(2.33)≈0.0107。具体步骤如下:
- 由于标准正态分布是对称的,即Φ(-x) = 1 - Φ(x),因此P(X≥2.33) = P(X>2.33) = P(X<-2.33)。
- 将P(X≥2.33)转化为P(X≤-2.33),则有P(X≥2.33) = 1 - P(X<2.33) = 1 - Φ(2.33)。
- 使用计算机或计算器进行计算,得到P(X≥2.33)≈0.0107。
(3) P(-1<X<2.5)表示X在-1和2.5之间的概率,可以计算出Φ(2.5)和Φ(-1),然后将两者相减即可,即P(-1<X<2.5)=Φ(2.5)-Φ(-1)≈0.9192。具体步骤如下:
- 由于标准正态分布的累积分布函数是单调递增的,因此P(-1<X<2.5) = P(X<2.5) - P(X<-1)。
- 计算Φ(2.5)和Φ(-1),即P(X<2.5)和P(X<-1),可以使用计算机或查表等方法得到。
- 将Φ(2.5)和Φ(-1)代入公式P(-1<X<2.5)=Φ(2.5)-Φ(-1)进行计算,得到P(-1<X<2.5)≈0.9192。
(4) P(|X|<1.3)表示X的绝对值小于1.3的概率,可以转化为X在-1.3和1.3之间的概率,即P(|X|<1.3)=P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)≈0.7967。具体步骤如下:
- P(|X|<1.3) = P(-1.3<X<1.3),因为|X|<1.3等价于-1.3<X<1.3。
- 计算Φ(1.3)和Φ(-1.3),即P(X<1.3)和P(X<-1.3),可以使用计算机或查表等方法得到。
- 将Φ(1.3)和Φ(-1.3)代入公式P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)进行计算,得到P(|X|<1.3)≈0.7967。
(1) P(X<1)表示X小于1的概率,根据标准正态分布的累积分布函数,可以计算出P(X<1)≈0.8413。具体步骤如下:
- 标准正态分布的概率密度函数为f(x) = (1/√(2π)) * e^(-x^2/2),其中π≈3.14159。
- 标准正态分布的累积分布函数为Φ(x) = ∫f(t)dt,积分下限为负无穷,上限为x。
- 因此,P(X<1) = Φ(1) = ∫f(t)dt在积分下限为负无穷,上限为1时的值。
- 由于标准正态分布的概率密度函数没有解析解,因此需要使用数值积分或查表等方法计算。一般来说,可以使用计算机或计算器进行计算,得到P(X<1)≈0.8413。
(2) P(X≥2.33)表示X大于等于2.33的概率,可以利用标准正态分布的对称性,将其转化为P(X≤-2.33),然后用1减去这个概率即可,即P(X≥2.33)=1-P(X<2.33)=1-Φ(2.33)≈0.0107。具体步骤如下:
- 由于标准正态分布是对称的,即Φ(-x) = 1 - Φ(x),因此P(X≥2.33) = P(X>2.33) = P(X<-2.33)。
- 将P(X≥2.33)转化为P(X≤-2.33),则有P(X≥2.33) = 1 - P(X<2.33) = 1 - Φ(2.33)。
- 使用计算机或计算器进行计算,得到P(X≥2.33)≈0.0107。
(3) P(-1<X<2.5)表示X在-1和2.5之间的概率,可以计算出Φ(2.5)和Φ(-1),然后将两者相减即可,即P(-1<X<2.5)=Φ(2.5)-Φ(-1)≈0.9192。具体步骤如下:
- 由于标准正态分布的累积分布函数是单调递增的,因此P(-1<X<2.5) = P(X<2.5) - P(X<-1)。
- 计算Φ(2.5)和Φ(-1),即P(X<2.5)和P(X<-1),可以使用计算机或查表等方法得到。
- 将Φ(2.5)和Φ(-1)代入公式P(-1<X<2.5)=Φ(2.5)-Φ(-1)进行计算,得到P(-1<X<2.5)≈0.9192。
(4) P(|X|<1.3)表示X的绝对值小于1.3的概率,可以转化为X在-1.3和1.3之间的概率,即P(|X|<1.3)=P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)≈0.7967。具体步骤如下:
- P(|X|<1.3) = P(-1.3<X<1.3),因为|X|<1.3等价于-1.3<X<1.3。
- 计算Φ(1.3)和Φ(-1.3),即P(X<1.3)和P(X<-1.3),可以使用计算机或查表等方法得到。
- 将Φ(1.3)和Φ(-1.3)代入公式P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)进行计算,得到P(|X|<1.3)≈0.7967。
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设X~N(0,1),则:
(1)P(X<1) = Φ(1) ≈ 0.8413
(2)P(X≥2.33) = 1 - Φ(2.33) ≈ 0.0099
(3)P(-1<X<2.5) = Φ(2.5)-Φ(-1) ≈ 0.9876
(4)P(|X|<1.3)= P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)≈0.8078
其中,Φ(x)表示标准正态分布的累积分布函数。
(1)P(X<1) = Φ(1) ≈ 0.8413
(2)P(X≥2.33) = 1 - Φ(2.33) ≈ 0.0099
(3)P(-1<X<2.5) = Φ(2.5)-Φ(-1) ≈ 0.9876
(4)P(|X|<1.3)= P(-1.3<X<1.3)=Φ(1.3)-Φ(-1.3)≈0.8078
其中,Φ(x)表示标准正态分布的累积分布函数。
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(1)P(X<1)=0.8413;
(2)P(X≥2,33)=0.0062;
(3)P(-1<X<2.5)=0.9545;
(4)P(|X|<1.3)=0.9183。
(2)P(X≥2,33)=0.0062;
(3)P(-1<X<2.5)=0.9545;
(4)P(|X|<1.3)=0.9183。
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