概率论第三章题目

第三章:多维随机变量及其分布

1:分析独立随机变量的联合分布(考研题目)。

6:计算多信随机投入邮筒的联合和边缘分布。

(X1,X2)(X_1, X_2) 的联合分布为

P(X1=k, X2=nk)=(nk)2n,k=0,1,2,,n \mathbb{P}(X_1 = k,\ X_2 = n - k) = \binom{n}{k} 2^{-n},\quad k = 0,1,2,\dots,n

X1X_1X2X_2 的边缘分布相同,且:

P(X1=k)=P(X2=k)=(nk)2n,k=0,1,2,,n \mathbb{P}(X_1 = k) = \mathbb{P}(X_2 = k) = \binom{n}{k} 2^{-n},\quad k = 0,1,2,\dots,n

7:推导两个随机变量的联合分布(抛硬币结果)。

(X,Y)(X,Y) 的联合分布为

P(X=0,Y=1)=P(X=3,Y=3)=1/8,P(X=1,Y=1)=P(X=2,Y=1)=3/8. \begin{aligned}\mathbb{P}(X=0,Y=1)&=\mathbb{P}(X=3,Y=3)=1/8,\\\mathbb{P}(X=1,Y=1)&=\mathbb{P}(X=2,Y=1)=3/8.\end{aligned}

14:计算二维正态分布的概率(考研题目)。

(2015 年全国考研试题) 设二维随机变量 X,YX, Y 服从正态分布 N(1,0,1,1,0)N(1, 0, 1, 1, 0),则:

P(XYY<0)= \mathbb{P}(XY - Y < 0) = \underline{\quad}

答案:二维正态分布

均值为 1,0,方差均为 1,相关系数为 0 → 两变量独立

P(XYY<0)=P(Y(X1)<0)=1/2 \mathbb{P}(XY - Y < 0) = \mathbb{P}\big(Y(X-1)<0\big) = 1/2

显然就是均值的两边嘛一个大一个小,一个小一个大,刚好一半


15:分析正态分布随机变量的条件概率。

设随机变量 X,YX, Y 均服从正态分布 N(0,1)N(0,1),且已知:

P(X2, Y2)=0.25 \mathbb{P}(X \leq 2,\ Y \leq -2) = 0.25

则:

P(X>2, Y>2)= \mathbb{P}(X > 2,\ Y > -2) = \underline{\quad}

因为刚好是 1/4,说明肯定是均值附近,所以不管大小关系都一定是 1/4


23:处理联合密度函数,包括系数确定和条件期望。

连续型多维随机变量的联合密度函数

26:计算条件密度和期望(均匀分布)。

什么是条件密度函数?

37:分析均匀分布区域的边缘分布和独立性。

45:计算条件概率(泊松分布)。

52:检验均匀分布在正方形区域的边缘分布和独立性。

58:验证随机变量的独立性(均匀分布变换)。

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