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考研数学概率论辅导讲义主讲：马超第二章 随机变量及其分布第一节 基本概念1、概念网络图 2、重要公式和结论（1）离散型随机变量的分布律设离散型随机变量的可能取值为Xk(k=1,2,)且取各个值的概率，即事件(X=Xk)的概率为P(X=xk)=pk，k=1,2,，则称上式为离散型随机变量的概率分布或分布律。有时也用分布列的形式给出：。显然分布律应满足下列条件：（1）， （2）。（2）连续型随机变量的分布密度设是随机变量的分布函数，若存在非负函数，对任意实数，有， 则称为连续型随机变量。称为的概率密度函数或密度函数，简称概率密度。密度函数具有下面4个性质：1 。2 。（3）离散与连续型随机变量的关系积分元在连续型随机变量理论中所起的作用与在离散型随机变量理论中所起的作用相类似。（4）分布函数设为随机变量，是任意实数，则函数称为随机变量X的分布函数，本质上是一个累积函数。 可以得到X落入区间的概率。分布函数表示随机变量落入区间（ ，x内的概率。分布函数具有如下性质：1 ；2 是单调不减的函数，即时，有 ；3 ， ；4 ，即是右连续的；5 。对于离散型随机变量，；对于连续型随机变量， 。（5）八大分布0-1分布P(X=1)=p, P(X=0)=q二项分布在重贝努里试验中，设事件发生的概率为。事件发生的次数是随机变量，设为，则可能取值为。， 其中，则称随机变量服从参数为，的二项分布。记为。当时，这就是（0-1）分布，所以（0-1）分布是二项分布的特例。泊松分布设随机变量的分布律为，则称随机变量服从参数为的泊松分布，记为或者P()。泊松分布为二项分布的极限分布（np=，n）。超几何分布随机变量X服从参数为n,N,M的超几何分布，记为H(n,N,M)。几何分布，其中p0，q=1-p。随机变量X服从参数为p的几何分布，记为G(p)。均匀分布设随机变量的值只落在a，b内，其密度函数在a，b上为常数，即axb 其他，则称随机变量在a，b上服从均匀分布，记为XU(a，b)。分布函数为 axb 0， xb。当ax1x2b时，X落在区间（）内的概率为。指数分布 ,0, ,其中，则称随机变量X服从参数为的指数分布。X的分布函数为 , x0,则A= 。例215：设，求。例216：XN(2,2)且P(2X4)0.3，则P(Xh）=P(Xa+hXa). (a,h均为正整数)的充分条件为：(1) X服从几何分布 P(X=k)=p(1-p)k-1 (k=1,2,)(2) X服从二项分布 P(X=k)= Pk (1-p)n-k (k=0,1,2,n)例222：实验器皿中产生甲乙两种细菌的机会是相等的，且产生细菌的数X服从参数为的泊松发布，试求：（1）产生了甲类细菌但没有乙类细菌的概率；（2）在已知产生了细菌而且没有甲类细菌的条件下，有两个乙类细菌的概率。例223：设随机变量X服从a,b(a0)的均匀分布，且P(0X4)，求： （1）X的概率密度 （2）P(1X5)例224：X,Y独立，均服从U1,3，A=Xa，B=Ya，已知P(AB)=,求a=？ 定义：如果P(XxYy)=P(Xx)P(Yy)，称X与Y独立。例225：设随机主量X的概率密度为其使得，则k的取值范围是。例226：设顾客到某银行窗口等待服务的时间X（单位：分）服从指数发布，其密度函数为某顾客在窗口等待服务，如超过10分钟，他就离开。他一个月到银行5次，以Y表示一个月内他未等到服务而离开窗口的次数，求Y的分布列，并求P(Y1)。例227：X3N(1,72)，则P(1X2)=？例228：设随机变量X的概率密度为：则其分布函数F(x)是（A）（B）（C）（D）例229：设随机变量X的绝对值不大于1，即|X|1，且，在事件-1X1出现的条件下，X在（-1，1）内的任一子区间上取值的条件概率与该子区间长度成正比。试求X的分布函数F(x)及P（X0）（即X取负值的概率）。2、函数分布例230：设随机变量X具有连续的分布函数F(x)，求Y=F（X）的分布函数F（y）。（或证明题：设X的分布函数F(x)是连续函数，证明随机变量Y=F（X）在区间（0，1）上服从均匀分布。）例231：设随机变量X的概率密度为F（x）是X的分布函数，求随机变量Y=F（X）的分布函数。例232：假设一设备开机后无故障工作的时间X服从指数分布，平均无故障工作的时间（EX）为5小时。设备定时开机，出现故障时自动关机，而在无故障的情况下工作2小时便关机。试求该设备每次开机无故障工作的时间Y的分布函数F（y）。第四节 历年真题数学一：1（88，2分）设随机变量X服从均值为10，均方差为0.02的正态分布上。已知则X落在区间（9.95, 10.05）内的概率为。2（88，6分）设随机变量X的概率密度函数为，求随机变量Y=1-的概率密度函数。3（89，2分）设随机变量在区间（1，6）上服从均匀分布，则方程有实根的概率是。4（90，2分）已知随机变量X的概率密度函数，则X的概率分布函数F（x）=。5（93，3分）设随机变量X服从（0，2）上的均匀分布，则随机变量在（0，4）内的概率分布密度。6（95，6分）设随机变量X的概率密度为求随机变量的概率密度。7（02，3分）设随机变量X服从正态分布，且二次方程无实根的概率为，则。8（04，4分） 设随机变量X服从正态分布N(0,1)，对给定的，数满足，若，则等于(A) . (B) . (C) . (D) . 9（06，4分） 设随机变量服从正态分布，服从正态分布，且（A）（B）（C）（D） 数学三：1（87，2分）（是非题）连续型随机变量取任何给定实数值的概率都等于0。2（87，4分）已知随机变量X的概率分布为PX=1=0.2，PX=2=0.3, PX=3=0.5试写出其分布函数F(x).3（88，6分）设随机变量X在区间（1，2）上服从均匀分布，试求随机变量的概率密度f(y)。4（89，3分）设随机变量X的分布函数为则A=，=。5（89，8分）设随机变量X在2，5上服从均匀分布，现在对X进行三次独立观测，试求至少有两次观测值大于3的概率。6（90，7分）对某地抽样调查的结果表明，考生的外语成绩（百分制）近似服从正态分布，平均成绩为72分，96分以上的占考生总数的2.3%，试求考生的外语成绩在60分至84分之间的概率。附表：表中是标准正态分布函数。7（91，3分）设随机变量X的分布函数为则X的概率分布为。8（91，5分）一辆汽车沿一街道行驶，要过三个均设有红绿信号灯的路口，每个信号灯为红或绿与其他信号灯为红或绿相互独立，且红、绿两种信号显示的时间相等。以X表示该汽车首次遇到红灯前已通过的路口的个数，求X的概率分布。9（92，7分）设测量误差XN（0，102）。试求在100次独立重复测量中，至少有三次测量误差的绝对值大于19.6的概率，并用泊松分布求出的近似值（要求小数点后取两位有效数字）。附表：10（93，8分）设一大型设备在任何长为t的时间内发生故障的次数N（t）服从参数为t的泊松分布。（1） 求相继两次故障之间时间间隔T的概率分布；（2） 求在设备已经无故障工作8小时的情形下，再无故障运行8小时的概率Q。11（94，3分）设随机变量X的概率密度为以Y表示对X的三次独立重复观察中事件出现的次数，则 。12（95，3分）设随机变量XN（，2），则随着的增大，概率（A）单调增大。（B）单调减小。（C）保持不变。（D）增减不定。13（97，7分）设随机变量X的绝对值不大于1，。在事件-1X1出现的条件下，X在区间（-1，1）内的任一子区间上取值的条件概率与该子区间的长度成正比。试求X的分布函数。14（00，3分）设随机变量X的概率密度为若的取值范围是。15（03，13分）设随机变量X的概率密度为16（04，4分） 设随机变量服从正态分布, 对给定的, 数满足, 若, 则等于(A) . (B) . (C) . (D) . 17（06，4分） 设随机变量X服从正态分布,随机变量Y服从正态分布,且,则必有 ( )(A)(B) (C) (D) 第三章 二维随机变量及其分布第一节 基本概念1、概念网络图2、重要公式和结论（1）联合分布离散型如果二维随机向量（X，Y）的所有可能取值为至多可列个有序对（x,y），则称为离散型随机量。设=（X，Y）的所有可能取值为，且事件=的概率为pij,称为=（X，Y）的分布律或称为X和Y的联合分布律。联合分布有时也用下面的概率分布表来表示： YXy1y2yjx1p11p12p1jx2p21p22p2jxipi1这里pij具有下面两个性质：（1）pij0（i,j=1,2,）；（2）连续型对于二维随机向量，如果存在非负函数，使对任意一个其邻边分别平行于坐标轴的矩形区域D，即D=(X,Y)|axb,cyx1时，有F（x2,y）F(x1,y);当y2y1时，有F(x,y2) F(x,y1);（3）F（x,y）分别对x和y是右连续的，即（4）（5）对于.（4）离散型与连续型的关系（5）边缘分布离散型X的边缘分布为；Y的边缘分布为。连续型X的边缘分布密度为Y的边缘分布密度为（6）条件分布离散型在已知X=xi的条件下，Y取值的条件分布为在已知Y=yj的条件下，X取值的条件分布为连续型在已知Y=y的条件下，X的条件分布密度为；在已知X=x的条件下，Y的条件分布密度为（7）独立性一般型F(X,Y)=FX(x)FY(y)离散型有零不独立连续型f(x,y)=fX(x)fY(y)直接判断，充要条件：可分离变量正概率密度区间为矩形二维正态分布0随机变量的函数若X1,X2,Xm,Xm+1,Xn相互独立， h,g为连续函数，则：h（X1，X2,Xm）和g（Xm+1,Xn）相互独立。特例：若X与Y独立，则：h（X）和g（Y）独立。例如：若X与Y独立，则：3X+1和5Y-2独立。（8）二维均匀分布设随机向量（X，Y）的分布密度函数为其中SD为区域D的面积，则称（X，Y）服从D上的均匀分布，记为（X，Y）U（D）。例如图3.1、图3.2和图3.3。y1 D1O 1 x图3.1yD211 O 2 x图3.2yD3dcO a b x图3.3（9）二维正态分布设随机向量（X，Y）的分布密度函数为其中是5个参数，则称（X，Y）服从二维正态分布，记为（X，Y）N（由边缘密度的计算公式，可以推出二维正态分布的两个边缘分布仍为正态分布，即XN（但是若XN（，(X，Y)未必是二维正态分布。（10）函数分布Z=X+Y根据定义计算：对于连续型，fZ(z)两个独立的正态分布的和仍为正态分布（）。n个相互独立的正态分布的线性组合，仍服从正态分布。， Z=max,min(X1,X2,Xn)若相互独立，其分布函数分别为，则Z=max,min(X1,X2,Xn)的分布函数为：分布设n个随机变量相互独立，且服从标准正态分布，可以证明它们的平方和的分布密度为我们称随机变量W服从自由度为n的分布，记为W，其中所谓自由度是指独立正态随机变量的个数，它是随机变量分布中的一个重要参数。分布满足可加性：设则t分布设X，Y是两个相互独立的随机变量，且可以证明函数的概率密度为我们称随机变量T服从自由度为n的t分布，记为Tt(n)。F分布设，且X与Y独立，可以证明的概率密度函数为我们称随机变量F服从第一个自由度为n1，第二个自由度为n2的F分布，记为Ff(n1, n2).例31 二维随机向量（X，Y）共有六个取正概率的点，它们是：（1，-1），（2，-1），（2，0），2，2），（3，1），（3，2），并且（X，Y）取得它们的概率相同，则（X，Y）的联合分布及边缘分布为 YX-1012p1100020300pj1例32： 设二维连续型随机变量（X，Y）在区域D上服从均匀分布，其中求X的边缘密度fX(x)例33：设随机变量X以概率1取值0，而Y是任意的随机变量，证明X与Y相互独立。例34：如图3.1，f(x,y)=8xy, fX(x)=4x3, fY(y)=4y-4y3，不独立。例35：f(x,y)=例36：设X和Y是两个相互独立的随机变量，且XU（0，1），Ye（1），求Z=X+Y的分布密度函数fz(z)。例37：设随机变量X与Y独立，其中X的概率分布为而Y的概率密度为e(1)，求随机变量U=的概率密度g(u)。第二节 重点考核点二维随机变量联合分布函数、随机变量的独立性、简单函数的分布第三节 常见题型1、二维随机变量联合分布函数例38：如下四个二元函数，哪个不能作为二维随机变量（X，Y）的分布函数？（A）（B）（C）（D）例39：设X与Y是两个相互独立的随机变量，它们均匀地分布在（0,）内，试求方程t2+Xt+Y=0有实根的概率。例310：将一枚均匀硬币连掷三次，以X表示三次试验中出现正面的次数，Y表示出现正面的次数与出现反面的次数的差的绝对值，求（X，Y）的联合分布律。例311：设随机变量，且，求例312：设某班车起点站上车人数X服从参数为的泊松分布，每位乘客在中途下车的概率为p(0p1)，并且他们在中途下车与否是相互独立的，用Y表示在中途下车的人数，求：二维随机向量（X，Y）的概率分布。例313：设平面区域D是由与直线y=0,x=1,x=e2所围成（如图3.15），二维随机向量=（X，Y）在D上服从均匀分布，求（X，Y）关于X的边缘分布密度在x=2处的值。例314：设随机变量在区间上服从均匀分布，在的条件下，随机变量在区间上服从均匀分布，求() 随机变量和的联合概率密度；() 的概率密度； () 概率2、随机变量的独立性例315：设随机变量X在1，2，3，4四个整数中等可能地取值，另一随机变量Y在1X中等可能地取一整数值，试求（X，Y）的分布律，X，Y的边缘分布律，并判断独立性。例316：设随机变量X与Y独立，并且P(X=1)=P(Y=1)=p，P(X=0)=P(Y=0)=1-p=q，0p2|Y1),求的分布。第四节 历年真题数学一：1（87，6分）设随机变量X，Y相互独立，其概率密度函数分别为求随机变量Z=2X+Y的概率密度函数。2（91，6分）设二维随机变量（X，Y）的概率密度为求随机变量Z=X+2Y的分布函数。3（92，6分）设随机变量X与Y相互独立，X服从正态分布，Y服从-，上均匀分布，试求Z=X+Y的概率分布密度（计算结果用标准正态分布函数表示，其中。4（94，3分）设相互独立的两个数随机变量X与Y具有同一分布律，且X的分布律为则随机变量Z=maxX，Y的分布律为。5（95，3分）设X和Y为两个随机变量，且则。6（98，3分）设平面区域D由曲线，二维随机变量（X，Y）在区域D上服从均匀分布，则（X，Y）关于X的边缘概率密度在x=2处的值为。7（99，3分）设两个相互独立的随机变量X和Y分别服从正态分布N（0，1）和N（1，1），则（A）（B）（C）（D）8（99，8分）设随机变量X与Y相互独立，下表列出了二维随机变量（X，Y）联合分布律及关于X和关于Y的边缘分布律中的部分数值，试将其余数值填入表中的空白处。 Y X19（02，3分）设是任意两个相互独立的连续型随机变量，它们的概率密度分别为，分布函数分别为，则（A）必为某一随机变量的概率密度；（B）必为某一随机变量的概率密度；（C）必为某一随机变量的分布函数；（D）必为某一随机变量的分布函数。10（03，4分）设二维随机变量（X，Y）的概率密度为则=。11（05，4分） 从数1，2，3，4中任取一个数，记为X，再从1，X中任取一个数，记为Y，则PY=2=.12（05，4分） 设二维随机变量（X，Y）的概率分布为 Y X 01 0 0.4a 1 b0.1已知随机事件X=0与X+Y=1互相独立，则（A）a=0.2, b=0.3（B） a=0.4, b=0.1（D）a=0.3, b=0.2（D）a=0.1, b=0.4 13（05，9分） 设二维随机变量（X，Y）的概率密度为 求：（I）（X，Y）的边缘概率密度 （II）Z=2XY的概率密度14（06，4分）设随机变量与相互独立，且均服从区间0, 3上的均匀分布，则= .15（06，9分）随机变量x的概率密度为为二维随机变量(X,Y)的分布函数.()求Y的概率密度()数学三：1（90，3分）设随机变量X和Y相互独立，其概率分布为则下列式子正确的是：（A）（B）（C）（D）2（90，5分）一电子仪器由两个部件构成，以X和Y分别表示两个部件的寿命（单位：千小时），已知X和Y的联合分布函数为：（1） 问X和Y是否独立？（2） 求两个部件的寿命都超过100小时的概率。3（92，4分）设二维随机变量（X，Y）的概率密度为（1） 求X的概率密度求。4（94，8分）设随机变量相互独立且同分布，。求行列式的概率分布。5（95，8分）已知随机变量（X，Y）的联合概率密度为求（X，Y）的联合分布函数。6（97，3分）设两个随机变量X与Y相互独立且同分布，P（X=-1）=P（Y=-1）=，P（X=1）=P（Y=1）=，则下列各式成立的是（A）（B）（C）（D）7（98，3分）设分别为随机变量X1与X2的分布函数。为使是某一随机变量的分布函数，在下列给定的各组数值中应取（A）（B）（C）（D）8（99，3分）设随机变量且满足（A）0（B）（C）（D）19（01，8分）设随机变量X和Y的联合分布是正方形上的均匀分布。试求随机变量。10（03，13分）设随机变量X与Y独立，其中X的概率分布为而Y的概率密度为f(y)，求随机变量U=X+Y的概率密度g(u)。11（05，4分）从数1，2，3，4中任取一个数，记为X，再从1，X中任取一个数，记为Y，则PY=2= .12（05，4分） 设二维随机变量（X，Y）的概率分布为YX 0 10 0.4a1 b 0.1若随机事件X=0与X+Y=1互相独立，则a =_, b =_.13（05，13分） 设二维随机变量（X, Y）的概率密度为 求：（I）(X,Y) 的边缘概率密度（II）Z=2X-Y的概率密度（III）14（06，4分） 设随机变量X与Y相互独立,且均服从区间上的均匀分布,则第四章 随机变量的数字特征第一节 基本概念1、概念网络图2、重要公式和结论（1）一维随机变量的数字特征离散型连续型期望期望就是平均值设X是离散型随机变量，其分布律为P()pk，k=1,2,n，（要求绝对收敛）设X是连续型随机变量，其概率密度为f(x)，（要求绝对收敛）函数的期望Y=g(X) Y=g(X)方差D(X)=EX-E(X)2，标准差， 矩对于正整数k，称随机变量X的k次幂的数学期望为X的k阶原点矩，记为vk,即k=E(Xk)= , k=1,2, .对于正整数k，称随机变量X与E（X）差的k次幂的数学期望为X的k阶中心矩，记为，即=， k=1,2, .对于正整数k，称随机变量X的k次幂的数学期望为X的k阶原点矩，记为vk,即k=E(Xk)= k=1,2, .对于正整数k，称随机变量X与E（X）差的k次幂的数学期望为X的k阶中心矩，记为，即=k=1,2, .切比雪夫不等式设随机变量X具有数学期望E（X）=，方差D（X）=2，则对于任意正数，有下列切比雪夫不等式切比雪夫不等式给出了在未知X的分布的情况下，对概率的一种估计，它在理论上有重要意义。（2）期望的性质（1） E(C)=C（2） E(CX)=CE(X)（3） E(X+Y)=E(X)+E(Y)，（4） E(XY)=E(X) E(Y)，充分条件：X和Y独立； 充要条件：X和Y不相关。（3）方差的性质（1） D(C)=0；E(C)=C（2） D(aX)=a2D(X)； E(aX)=aE(X)（3） D(aX+b)= a2D(X)； E(aX+b)=aE(X)+b（4） D(X)=E(X2)-E2(X)（5） D(XY)=D(X)+D(Y)，充分条件：X和Y独立； 充要条件：X和Y不相关。 D(XY)=D(X)+D(Y) 2E(X-E(X)(Y-E(Y)，无条件成立。而E(X+Y)=E(X)+E(Y)，无条件成立。（4）常见分布的期望和方差期望方差0-1分布p二项分布np泊松分布几何分布超几何分布均匀分布指数分布正态分布n2nt分布0(n2)（5）二维随机变量的数字特征期望函数的期望方差协方差对于随机变量X与Y，称它们的二阶混合中心矩为X与Y的协方差或相关矩，记为，即与记号相对应，X与Y的方差D（X）与D（Y）也可分别记为与。相关系数对于随机变量X与Y，如果D（X）0, D(Y)0，则称为X与Y的相关系数，记作（有时可简记为）。|1，当|=1时，称X与Y完全相关：完全相关而当时，称X与Y不相关。以下五个命题是等价的：；cov(X,Y)=0;E(XY)=E(X)E(Y);D(X+Y)=D(X)+D(Y);D(X-Y)=D(X)+D(Y).协方差矩阵混合矩对于随机变量X与Y，如果有存在，则称之为X与Y的k+l阶混合原点矩，记为；k+l阶混合中心矩记为：（6）协方差的性质(i) cov (X, Y)=cov (Y, X);(ii) cov(aX,bY)=ab cov(X,Y);(iii) cov(X1+X2, Y)=cov(X1,Y)+cov(X2,Y);(iv) cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y).（7）独立和不相关（i） 若随机变量X与Y相互独立，则；反之不真。（ii） 若（X，Y）N（），则X与Y相互独立的充要条件是X和Y不相关。例41：箱内装有5个电子元件，其中2个是次品，现每次从箱子中随机地取出1件进行检验，直到查出全部次品为止，求所需检验次数的数学期望。例42：将一均匀骰子独立地抛掷3次，求出现的点数之和的数学期望。例43：袋中装有标着1，2，9号码的9只球，从袋中有放回地取出4只球，求所得号码之和X的数学期望。例44：设随机变量X的概率密度为求E（X）及D（X）。例45：设随机变量XN（0， 4）， YU（0， 4），且X，Y相互独立，求E（XY），D（X+Y）及D（2X-3Y）。例46：罐中有5颗围棋子，其中2颗为白子，另3颗为黑子，如果有放回地每次取1子，共取3次，求3次中取到的白子次数X的数学期望与方差。例47：在上例中，若将抽样方式改为不放回抽样，则结果又是如何？例48：“随机变量X的数学期望E(X)= .”的充分条件：(1)X的密度函数为f(x)= (0,-x+)(2) X的密度函数为， （）例49：利用切比雪夫不等式估计随机变量与其数学期望之差大于3倍标准差的概率。例410：设随机变量X和Y的方差存在且不等于0，则D（X+Y）=D（X）+D（Y）是X和Y（）。（A） 不相关的充分条件，且不是必要条件；（B） 独立的充分条件，但不是必要条件；（C） 不相关的充分必要条件；（D） 独立的充分必要条件。例411：设X与Y相互独立都服从P（），令U=2X+Y，V=2X-Y。求随机变量U和V的相关系数例412：设（X，Y）服从D=(x,y)|x2+y21|上的均匀分布，求并且讨论X与Y的独立性。第二节 重点考核点常见分布的数学期望和方差；随机变量矩、协方差和相关系数；独立和不相关第三节 常见题型1、一维随机变量及其函数的数字特征例413：判断随机变量X是否存在期望和方差。（1）, ；（2）。例414：设随机变量X在区间a, b中取值，证明：aE(X)b。例415：将n只球放入到N只盒子中去，设每只球落入各个盒子是等可能的，求有球盒子数X的数学期望。例416：一辆送客汽车，载有m位乘客从起点站开出，沿途有n个车站可以下车，若到达一个车站，没有乘客下车就不停车。设每位乘客在每一个车站下车是等可能的，试求汽车平均停车次数。例417：投硬币n次，设X为出现正面后紧接反面的次数，求E(X)。例418：一台仪器由5只不太可靠的元件组成，已知各元件出故障是独立的，且第k只元件出故障的概率为，则出故障的元件数的方差是A1.3 B1.2 C1.1 D1.0例419：设X是n重贝努里试验中事件A出现的次数，且P(A)=p,令Y= ,求Y的数学期望。例420：设随机变量X的概率密度为，求。例421：地铁到达一站时间为每个整点的第5分、25分、55分钟，设一乘客在早8点9点之间随机到达，求侯车时间的数学期望。例422：设随机变量X和Y的数学期望分别为-2和2，方差分别为1和4，而相关系数为-0.5，则根据切比雪夫不等式，有。2、二维随机变量及其函数的数字特征例423：设两个随机变量X，Y相互独立，都服从求D（|X-Y|）。例424：今有两封信欲投入编号为I、II、III的3个邮筒，设X，Y分别表示投入第I号和第II号邮箱的信的数目，试求（1）（X，Y）的联合分布；（2）X与Y是否独立；（3）令U=max (X,Y), V=min(X,Y)，求E（U）和E（V）。例425：假设二维随机变量（X，Y）在矩形G=（X,Y）|0x2, 0y1上服从均匀分布，记（1） 求U和V的联合分布；（2） 求U和V的相关系数.例426：设Xe（1），（k=1, 2）,求：（1）的分布；（2）边缘分布，并讨论他们的独立性；（3）例427：设，为两个随机事件,且, , , 令 求() 二维随机变量的概率分布;() 与的相关系数 ; () 的概率分布. 例428：n封信任意投到n个信封里去，而每个信封应该对应着唯一的一封信，设信与信封配对的个数为X，求E(X)与D(X)。3、独立和不相关例429：已知随机变量X和Y分别服从正态分布N（1，32）和N（0，42），且X与Y的相关系数，设（1）求Z的数学期望E（Z）和方差D（Z）；（2）求X与Z的相关系数；（3）问X与Z是否相互独立？为什么？例430：设（X，Y）的联合密度函数为（1） 判别X，Y是否相互独立，是否相关；（2） 求E（XY）， D（X+Y）例431：如果X与Y满足D（X+y）=D（X-Y），则必有（A）X与Y独立。（B）X与Y不相关。（C）D（Y）=0。（D）D(X)D(Y)=0.例432：将一枚硬币重复掷n次，以X和Y分别表示正面向上和反面向上的次数，则X与Y的相关系数等于（A）-1。（B）0。（C）。（D）1。例433：设随机变量X的分布密度为(1) 求X的数学期望E（X）和方差D（X）；(2) 求X与|X|的协方差，并问X与|X|是否不相关？(3) 问X与|X|是否相互独立？为什么？例434：设A，B是二随机事件，随机变量证明X,Y不相关与A,B独立互为充分且必要条件。例435：对于任意二事件A和B，0P(A)1,0P(B)1,称做事件A和B的相关系数。（1） 证明事件A和B独立的充分必要条件是其相关系数等于零；（2） 利用随机变量相关系数的基本性质，证明4、应用题例436：设某种商品每周的需求量X服从区间10，30上的均匀分布的随机变量，而经销商店进货数量为区间10，30中的某一整数，商店每销售一单位商品可获利500元；若供大于求则削价处理，每处理1单位商品亏损100元；若供不应求，则可从外部调剂供应，此时每1单位商品仅获利300元，为使商店所获利润期望值不少于9280元，试确定最少进货量。例437：市场上对商品需求量为XU（2000，4000），每售出1吨可得3万元，若售不出而囤积在仓库中则每吨需保养费1万元，问需要组织多少货源，才能使收益最大？第四节 历年真题数学一：1（87，2分）已知连续型随机变量X的概率密度为则EX=，DX=。2（89，6分）设随机变量X与Y独立，且XN（1，2），YN（0，1），试求随机变量Z=2X-Y+3的概率密度函数。3（90，2分）已知随机变量X服从参数为2的泊松分布，且胡机变量Z=3X-2，则EZ=。4（90，6分）设二维随机变量（X，Y）在区域D：0X1, |y|x内服从均匀分布，求关于X的边缘概率密度函数及随机变量Z=2X+1的方差DZ。5（91，3分）设随机变量X服从均值为2、方差为的正态分布，且。6（92，3分）设随机变量X服从参数为1的指数分布，则。7（93，6分）设随机变量X的概率密度为（1） 求EX和DX；（2） 求X与|X|的协方差，并问X与|X|是否不相关？（3） 问X与|X|是否相互独立？为什么？8（94，6分）已知随机变量。（1） 求EZ和DZ；（2） 求X与Z的相关系数（3） 问X与Z是否相互独立？为什么？9（95，3分）设X表示10次独立重复射击命中目标的次数，每次射中目标的概率为0.4，则=。10（96，3分）设是两个相互独立且均服从正态分布N（0，）的随机变量，则。11（96，6分）设是相互独立且服从同一分布的两个随机变量，已知的分布律为（1） 写出二维随机变量（X，Y）的分布律；（2） 求EX。12（97，3分）设两个相互独立的随机变量X和Y的方差分别为4和2，则随机变量3X-2Y的方差是（A）8（B）16（C）28（D）4413（97，7分）从学校乘汽车到火车站的途中有3个交通岗，假设在各个交通岗遇到红灯的事件是相互独立的，并且概率都是。设X为途中遇到红灯的次数，求随机变量X的分布律、分布函数和数学期望。14（98，6分）设两个随机变量X、Y相互独立，且都服从均值为0、方差为的正态分布，求|X-Y|的方差。15（00，3分）设二维随机变量（X，Y）服从二维正态分布，则随机变量不相关的充分必要条件为（A）（B）（C）（D）16（00，8分）某流水生产线上每个产品不合格的概率为p(0p1)，各产品合格与否相互独立，当出现一个不合格产品时即停机检修。设开机后第一次停机时已生产了的产品个数为X，求E（X）和D（X）。17（01，3分）将一枚硬币重复掷n次，以X和Y分别表示正面向上和反面向上的次数，则X和Y的相关系数等于（A）-1（B）0（C）（D）118（02，7分）设随机变量X的概率密度为对X独立地重复观察4次，用Y表示观察值大于的次数，求的数学期望。19（03，10分）已知甲、乙两箱中装有两种产品，其中甲箱中装有3件合格品和3件次品，乙箱中仅装有3件合格品。从甲箱中任取3件产品放入乙箱后，求：（1） 乙箱中次品件数X的数学期望。（2） 从乙箱中任取一件产品是次品的概率。20（04，4分） 设随机变量X服从参数为的指数分布，则= .21（04，4分） 设随机变量独立同分布，且其方差为 令，则(A) Cov( (B) . (C) . (D) . 22（04，9分） 设A,B为随机事件，且，令 求：（I）二维随机变量(X,Y)的概率分布； （II）X和Y的相关系数数学三：1（87，4分）已知随机变量X的概率密度为求随机变量的数学期望。2（89，7分）已知随机变量（X，Y）的联合密度为试求：（1）； （2）。3（91，3分）对任意两个随机变量X和Y，若，则（A）。（B）（C）X与Y独立。（D）X与Y不独立。4（91，6分）设随机变量（X，Y）在圆域上服从联合均匀分布。（1） 求（X，