概率统计模拟试卷.pdf

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1、模拟试卷(一)一、填空21.设随机变量X服从(0,2)上的均匀分布,则随机变量YX在(0,4)内概率密度f(y)________;Y12.在区间0,1中随机地取两个数,则这两个数之差的绝对值小于的概率为;23.设随机变量X服从参数为的指数分布,则P{XDX}=________;0,x14.设的分布函数为XF()xln,1xxe,则的密度函数Xf()x_________,1,xePX(2)__________;225.设总体X~N(,),,为未知参数,X,X,,X为样本,则的置信度为1-的

2、12n置信区间为;5*.已知二维离散型随机变量(X,Y)的概率分布如下:Y-135X11-1q155131p510当p=_______,q=________时,X和Y相互独立;二、单项选择题6.设随机变量X,Y独立同分布且X分布函数为Fx,则ZminXY,分布函数为()2(A)Fz.(B)FxFy.2(C)11Fz.(D)11FxFy.7.设AB,为随机事件,且PB()0,(

3、)1PAB,则必有(A)PABPA()()(B)PABPB()()(C)PABPA()

4、()(D)PABPB()()228.设随机变量XN~(,4),YN(,5),记pPX{4},pPY{5},则()12()Ap对任意实数,有p()Bp对任意实数,有p1212()Cp对任意实数,有p()Dp对的个别值,有p12122229.设X和S为总体B(,)mp的样本均值和样本方差,若XkS为mp的无偏估计,则k()(A)m(B)3(C)2(D)19*.设随机变量(X,Y)的方差D(X)4,D(Y)1,相关系数0.6,则方差XYD(3X2Y)()(A)40;(B)34;(C)

5、25.6;(D)17.6210.设(X,X,,X)为总体N(,)(已知)的一个样本,X为样本均值,则在总体方差12n2的下列估计量中,为无偏估计量的是()21n21n(A)()XX2;(B)()XX2;1i2ini1n1i121n21n(C)()X2;(D)()X2.3i4ini1n1i110*.设随机变量X的方差为16,根据切比雪夫不等式有PXE(X)10()(A)0.16(B)0.16(C)0.84(D)0.84三、解答题202211.已知X的分布

6、列为X~,求aEXEX,(),(35),(10DX5).0.4a0.312.已知一批产品中90%是合格品,检查时,一个合格品被误认为是次品的概率为0.05,一个次品被误认为是合格品的概率为0.02,求(1)一个产品经检查后被认为是合格品的概率;(2)一个经检查后被认为是合格品的产品确是合格品的概率.6x,0xy113.设二维随机变量(,)XY的联合密度函数f(x,y),0,其他求:(1)X的边缘密度函数;(2)(PXY1).14.设随机变量X的概率密度为ax1,0x2,fx()0,其它.求(1)

7、常数a;(2)X的分布函数Fx();(3)PX(13).15.某保险公司由10000人参加保险,每人一年付12元保险费。设在一年内一个人出意外的概率为0.006,出意外时保险公司付给家属2500元保险金。问保险公司亏本的概率是多少?(用()x表示)16.一商店经销某种商品,每周进货数量X与顾客对该种商品的需求量Y是相互独立的随机变量,且都是服从区间[10,20]上均匀分布商店每售出.一单位商品可得利润1000元;若需求量超过了进货量,商店可从其他商店调剂供应,这时每单位商品获利润为500元试计算此商店经销该种商.品每周所得利润的期望

8、值.2xxxe0,,17.已知总体X的概率密度函数为fx(0为未知参数),X,,X为总体1n0,其他,X的一组样本,求:(1)的矩估计量;(2)的极大似然估计量.17*.设随机变量XY与相互独立,服从,X01上的均匀分布,服从Y1的指数分布,求随机变量ZXY的密度函数.218.根据长期的经验,某工厂生产的特种金属丝的折断力X~N(,)(单位:kg).已知8kg,现从该厂生产的一大批特种金属丝中随机抽取10个样品,测得样本均值x575.2kg.问这批特种金属丝的平均折断力可否认为是570k

9、g?(5%).(附表:(1.96)0.975,t(9)2.2622,t(10)2.2281)0.0250.02518*.设随机变量(,)XYF的分布函数为(,)xya(barc

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