中国科学技术大学 2006一2007学年第一学期考试试卷 考试科目:概率论与数理统计 得分: 学生所在系: 姓名 学号: (考期:2007年1月31日,闭卷,可用计算器) 一、有12个新的兵乓球,每次比赛时取出3个,用完之后再放回去。 (1)设第二次比赛时取到X个新球,试求X的分布律: (2)若第三次比赛时取到3个新球,问第二次比赛时取出的3个球都是新球的概率 是多少? 二、设X与Y独立,都服从指数分布,参数分别为以与μ(≠),试求Z=X+Y的分布 密度f(z)。 三、设Y服从参数为μ与a2的对数正态分布(即Y满足:nY~N(u,g2),试求Y的分 布密度fOy)及E(Y)与ar(Y) 四、某蛋糕店出售三种生日蛋糕,单价分别为12元、20元和40元,售出这三种蛋糕 的概率分别为0.3,02和0.5。某日该店售出300个蛋糕,问: (1)该日总收入超过8000元的概率约为多少? (2)该日售出单价为20元的蛋糕超过60的概率约为多少? 五、设样本X1,.,Xn抽自总体X,其中: f9)=月e号x20 ,x<日 (1)试求日的矩估计和极大似然估计日·: (2)验证百和0是否为0的无偏估计:若否,试将其修正为无偏估计 六、假设某台精盐包装机生产的袋装盐的净重服从正态分布,按照要求每袋盐的标准重 量为500g,标准差不得超过10g。某天开工后,从装好的盐中随机抽取10袋,测得 其净重(单位:g)为:510,495,478,487,501,493,528,504,503,504。 试据此判断这时机器的工作是否正常。(c三0.05) 七、某一作业中可能发生两类事故:A(起火)和B(爆炸),而该作业有三种不同的 原料可供选择:L、M和N。下面给出的是事故记录: M N和 62 21 58141 试据此判断事故类型是否与原料的种类有关?(α=0.05
ѣള〇ᆜᢶᵥཝᆜ 2006—2007 ᆜᒪㅢжᆜᵕ㘹䈋䈋ভ 㘳䈅、ⴞ˖ᾲ⦷䇪оᮠ⨶㔏䇑 ᗇ ࠶ ˖ ᆖ⭏ᡰ൘㌫˖ ဃ ᆖ ਧ˖ ˄㘳ᵏ˖2007 ᒤ 1 ᴸ 31 ᰕˈ䰝ধˈਟ⭘䇑㇇ಘ˅ аǃᴹ 12 њᯠⲴޥ∃1/9⇿ˈ⨳҃䎋ᰦਆࠪ 3 њˈ⭘ᆼѻਾ᭮എ৫DŽ ˄1˅䇮ㅜҼ⅑∄䎋ᰦਆࡠ X њᯠ⨳ˈ䈅≲ X Ⲵ࠶ᐳᖻ˗ ˄2˅㤕ㅜй⅑∄䎋ᰦਆࡠ 3 њᯠ⨳ˈ䰞ㅜҼ⅑∄䎋ᰦਆࠪⲴ 3 њ⨳䜭ᱟᯠ⨳Ⲵᾲ⦷ ᱟཊቁ˛ Ҽǃ䇮 X о Y ⤜・ˈ䜭ᴽӾᤷᮠ࠶ᐳˈ৲ᮠ࡛࠶Ѫɉ о Ɋ(ߣ ് ߤˈ(䈅≲ Z=X+Y Ⲵ࠶ᐳ ᇶᓖ݂(ݖ(DŽ йǃ䇮 Y ᴽӾ৲ᮠѪɊ оߪଶⲴሩᮠ↓ᘱ࠶ᐳ˄ণ Y ┑䏣˖lnY~N(ߤ ,ߪଶ)˅ˈ䈅≲ Y Ⲵ࠶ ᐳᇶᓖ݂(ݕ(৺ E(Y)о Var(Y)DŽ ഋǃḀ㳻㌅ᓇࠪй⭏ᰕ㳻㌅ˈঅԧ࡛࠶Ѫ 12 ݳǃ20 ݳ ઼40 ݳࠪˈ䘉й㳻㌅ Ⲵᾲ⦷࡛࠶Ѫ 0.3ˈ0.2 ઼ 0.5DŽḀᰕ䈕ᓇࠪ 300 њ㳻㌅ˈ䰞˖ ˄1˅䈕ᰕᙫ᭦ޕ䎵䗷 8000 ݳⲴᾲ⦷㓖Ѫཊቁ˛ ˄2˅䈕ᰕࠪঅԧѪ 20 ݳⲴ㳻㌅䎵䗷 60 Ⲵᾲ⦷㓖Ѫཊቁ˛ ӄǃ䇮ṧᵜܺଵ, ڮܺ , ᣭ㠚ᙫփ Xˈަѝ˖ ൝ = (ߠ ;ݔ)݂~ܺ ଵ ଶ ݁ିೣషഇ ߠ ݔ , మ ߠ > ݔ , 0 (1) 䈅≲ߠⲴ⸙ՠ䇑ߠ઼ᶱབྷլ❦ՠ䇑כߠ˗ כߠ઼ߠ傼䇱) 2 ( ᱟѪߠⲴᰐٿՠ䇑˗㤕ˈ䈅ሶަ؞↓Ѫᰐٿՠ䇑DŽ ޝǃۇٴ䇮Ḁਠ㋮ⴀव㻵ᵪ⭏ӗⲴ㺻㻵ⴀⲴ߰䟽ᴽӾ↓ᘱ࠶ᐳˈ᤹➗㾱≲⇿㺻ⴀⲴḷ߶䟽 䟿Ѫ 500gˈḷ߶ᐞнᗇ䎵䗷 10gDŽḀཙᔰᐕਾˈӾ㻵ྭⲴⴀѝ䲿ᵪᣭਆ 10 㺻ˈ⍻ᗇ ަ߰䟽˄অս˖g˅Ѫ˖510ˈ495ˈ478ˈ487ˈ501ˈ493ˈ528ˈ504ˈ503ˈ504DŽ 䈅ᦞ↔ࡔᯝ䘉ᰦᵪಘⲴᐕᱟ↓ᑨDŽ˄ߙ = 0.05˅ гǃḀаъѝਟ㜭ਁ⭏є㊫һ᭵˖A˄䎧⚛˅઼ B˄⠶⛨˅ˈ㘼䈕ъᴹйн਼Ⲵ ᯉਟ䘹ᤙ˖LǃM ઼ NDŽл䶒㔉ࠪⲴᱟһ᭵䇠ᖅ˖ L M N ઼ A 42 17 29 88 B 20 4 29 53 ઼ 62 21 58 141 䈅ᦞ↔ࡔᯝһ᭵㊫රᱟоᯉⲴ㊫ᴹޣ˄˛ߙ = 0.05˅
参考答案 一、)PX=k0=2k0,123 (2)Bayes formula-.3 、2=光((er-e如).z>0 三、0))=高e,y>0Em=e号Varm=(er-1)ew 四、(1)E(X)=27.6Var(X)=161.44P00X>8000)≈中(1.27) (2)Y-B(300,0.2)P(Y>60)≈0.5 五、(1)0=8-28°=X@ (2)E0=日E0=0+二有偏,修正为0=Xa)-三
৲㘳ㆄṸ аǃ˄1˅ P(ܺ = ݇) = ൫వ ೖ൯൫ య యషೖ൯ ൫భమ య ൯ ,k=0,1,2,3 (2) Bayes formula =0.23 Ҽǃ݂(ݖ = (ఒఓ ఒିఓ ൫݁ିఓ௭ െ ݁ିఒ௭൯, ݖ < 0 йǃ݂(ݕ = (ଵ ξଶగఙ௬ ݁ି(షഋ)మ మమ , ݕ < 0 E(ܻ) = ݁ఓାమ మ Var(ܻ) = ൫݁ఙమ െ 1൯݁ଶఓାఙమ ഋǃ˄1˅E(ܺ) = 27.6 Var(ܺ) = 161.44 P(σ ܺ > 8000 ଷ ଵ ) ൎ Ȱ(1.27) ˄2˅Y~B(300,0.2) P(ܻ > 60) ൎ 0.5 ӄǃ˄1˅ߠܺ = ത െ 2 כߠ)ܺ = ଵ) ଶ + ߠ = כߠܧ ߠ = ߠE) 2 ( ᴹٿˈ؞↓Ѫߠ)ܺ = ෨ଵ) െ ଶ