概率论与数理统计（复旦第三版）习题三 答案1.将一硬币抛掷三次，以X 表示在三次中出现正面的次数，以Y 表示三次中出现正面次数与出现反面次数之差的绝对值.试写出X 和Y 的联合分布律. 【解】X 的可能取值为：0，1，2，3；Y 的可能取值为：0，1. 222⨯⨯222⨯⨯2.盒子里装有3只黑球、2只红球、2只白球，在其中任取4只球，以X 表示取到黑球的只数，以Y 表示取到红球的只数.求X 和Y 的联合分布律.【解】X 的可能取值为：0，1，2，3；Y 的可能取值为：0，1，2. 247C 3C 35= 247C 2C 35= 2247C C 6C 35=112247C C 12C 35=1247C 2C 35= 247C 1C 35= 212247C C 6C 35=2247C 3C 35=3.设二维随机变量(,)X Y 的联合分布函数为ππsin sin ,0,0(,)220,x y x y F x y ⎧≤≤≤≤⎪=⎨⎪⎩ 其它求二维随机变量(,)X Y 在长方形域⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤<≤<36,40πππy x 内的概率. 【解】如图πππ{0,}(3.2)463P X Y <≤<≤公式ππππππ(,)(,)(0,)(0,)434636F F F F --+ππππππsin sin sin sin sin 0sin sin 0sin 4346361).=--+=题3图说明：也可先求出密度函数，再求概率。

4.设随机变量(,)X Y 的分布密度(34)e ,0,0(,)0,x y A x y f x y -+⎧>>=⎨⎩ 其他求：（1） 常数A ；（2） 随机变量(,)X Y 的分布函数；（3） P {0≤X <1，0≤Y <2}. 【解】（1） 由-(34)0(,)d d e d d 112xy Af x y x y A x y +∞+∞+∞+∞+-∞-∞===⎰⎰⎰⎰得 A =12 （2） 由定义，有 (,)(,)d d y xF x y f u v u v -∞-∞=⎰⎰(34)340012ed d (1e )(1e )0,0,0,0,y xu v x y u v y x -+--⎧⎧-->>⎪==⎨⎨⎩⎪⎩⎰⎰其他(3) {01,02}P X Y ≤<≤<(34)380102{01,02}12e d d (1e )(1e )0.9499.x y x y P X Y x y -+--<≤<≤=<≤<≤==--≈⎰⎰5.设随机变量(,)X Y 的概率密度为(6),02,24(,)0,k x y x y f x y --<<<<⎧=⎨⎩ 其它 （1） 确定常数k ；（2） 求P {X ＜1，Y ＜3}； （3） 求P {X <1.5}；（4） 求P {X +Y ≤4}. 【解】（1） 由性质有242(,)d d (6)d d 81,f x y x y k x y y x k +∞+∞-∞-∞=--==⎰⎰⎰⎰故 18k =（2） 13{1,3}(,)d d P X Y f x y y x -∞-∞<<=⎰⎰130213(6)d d 88k x y y x =--=⎰⎰ (3) 11.5{ 1.5}(,)d d a (,)d d x D P X f x y x y f x y x y <<=⎰⎰⎰⎰如图1.542127d (6)d .832x x y y =--=⎰⎰(4) 24{4}(,)d d (,)d d X Y D P X Y f x y x y f x y x y +≤+≤=⎰⎰⎰⎰如图b240212d (6)d .83x x x y y -=--=⎰⎰题5图6.设X 和Y 是两个相互独立的随机变量，X 在（0，0.2）上服从均匀分布，Y 的密度函数为55e ,0,()0,.y Y y f y -⎧>=⎨⎩其它求：（1） X 与Y 的联合分布密度；（2） {}P Y X ≤.题6图【解】（1） 因X 在（0，0.2）上服从均匀分布，所以X 的概率密度函数为1,00.2,()0.20,.X x f x ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其它 而55e ,0,()0,.y Y y f y -⎧>=⎨⎩其它所以(,),()*()X Y f x y X Y f x f y 独立 5515e 25e ,00.2,00.20,y y x y --⎧⨯=<<>⎪=⎨⎪⎩ 其它(2) 5()(,)d d 25ed d yy xDP Y X f x y x y x y -≤≤=⎰⎰⎰⎰如图0.20.2-550-1d 25e d (5e 5)d =e 0.3679.x y x x y x-==-+≈⎰⎰⎰7.设二维随机变量(,)X Y 的联合分布函数为42(1e )(1e ),0,0,(,)0,.x y x y F x y --⎧-->>=⎨⎩其他 求（X ，Y ）的联合分布密度.【解】(42)28e ,0,0,(,)(,)0,x y x y F x y f x y x y -+⎧>>∂==⎨∂∂⎩其他.8.设二维随机变量(,)X Y 的概率密度为4.8(2),01,0,(,)0,.y x x y x f x y -≤≤≤≤⎧=⎨⎩其他 求边缘概率密度.【解】X 的边缘概率密度为()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰x204.8(2)d 2.4(2),01y x y x x x ⎧-=-≤≤⎪=⎨⎪⎩⎰ ０， 其它 Y 的边缘概率密度为()(,)d Y f y f x y x +∞-∞=⎰12y 4.8(2)d 2.4(34),01y x x y y y y ⎧-=-+≤≤⎪=⎨⎪⎩⎰ ０， 其它题8图 题9图9.设二维随机变量(,)X Y 的概率密度为e ,0(,)0y x yf x y -⎧<<=⎨⎩，　其它求边缘概率密度.【解】X 的边缘概率密度为()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰e d e ,00,y x x y x +∞--⎧=>⎪=⎨⎪⎩⎰ 其它Y 的边缘概率密度为()(,)d Y f y f x y x +∞-∞=⎰0e d e ,00,yy x x y y --⎧=>⎪=⎨⎪⎩⎰ 其它题10图10.设二维随机变量(,)X Y 的概率密度为22,1(,)0cx y x y f x y ⎧≤≤=⎨⎩，　其它（1） 试确定常数c ； （2） 求边缘概率密度. 【解】（1）(,)d d (,)d d Df x y x y f x y x y +∞+∞-∞-∞⎰⎰⎰⎰如图2112-14=d d 1.21xx cx y y c ==⎰⎰ 得214c =. (2) ()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰212242121=(1),11480,x x ydy x x x ⎧--≤≤⎪=⎨⎪⎩⎰ 其它()(,)d Y f y f x y x +∞-∞=⎰522217d ,01420,x y x y y ⎧=≤≤⎪=⎨⎪⎩ 其它 11.设随机变量(,)X Y 的概率密度为1,,01(,)0,y x x f x y ⎧<<<⎪=⎨⎪⎩ 其它求条件概率密度()Y X f y x ，()X Y f x y .题11图【解】()(,)d X f x f x y y +∞-∞=⎰1d 2,01,0,.xx y x x -⎧=<<⎪=⎨⎪⎩⎰其他111d 1,10,()(,)d 1d 1,01,0,.y Y y x y y f y f x y x x y y -+∞-∞⎧=+-<<⎪⎪⎪===-≤<⎨⎪⎪⎪⎩⎰⎰⎰其他所以|1,||1,(,)(|)2()0,.Y X X y x f x y f y x xf x ⎧<<⎪==⎨⎪⎩其他|1, 1,1(,)1(|),1,()10,.X Y Y y x y f x y f x y y x f y y⎧<<⎪-⎪⎪==-<<⎨+⎪⎪⎪⎩其他12.袋中有五个号码1，2，3，4，5，从中任取三个，记这三个号码中最小的号码为X ，最大的号码为Y .（1） 求X 与Y 的联合概率分布；（2） X 与Y 是否相互独立？ 【解】（1） X 的可能取值为：1,2,3；Y 的可能取值为3,4,5. X 与Y 的联合分布律及边缘分布律如下表：(2) 因{1}{3}{1,3},101010010P X P Y P X Y ===⨯=≠=== 故X 与Y 不独立13.设二维随机变量的联合分布律为【解】（1）X 和Y 的边缘分布如下表故X 与Y 不独立14.设X 与Y 是两个相互独立的随机变量，X 在（0，1）上服从均匀分布，Y 的概率密度为/21e ,0,()20,.y Y y f y -⎧>⎪=⎨⎪⎩其他（1）求X 和Y 的联合概率密度；（2） 设含有a 的二次方程为a 2+2Xa +Y =0，试求a 有实根的概率.【解】（1） 因1,01,()0,X x f x <<⎧==⎨⎩其他; 21e ,1,()20,yY y f y -⎧>⎪==⎨⎪⎩其他.故/21e01,0,(,),()()20,.y X Y x y f x y X Y f x f y -⎧<<>⎪=⎨⎪⎩独立其他题14图(2) 方程220a Xa Y ++=有实根的条件是2(2)40X Y ∆=-≥即 2X Y ≥， 从而方程有实根的概率为：22{}(,)d d x yP X Y f x y x y ≥≥=⎰⎰22211/2200121d e d 1e d 21d 1(1)(0)]0.1445.xx y x x y xx ---==-==Φ-Φ=⎰⎰⎰15.设X 和Y 分别表示两个不同电子器件的寿命（以小时计），并设X 和Y 相互独立，且服从同一分布，其概率密度为f （x ）=⎪⎩⎪⎨⎧>.,0,1000,10002其他x x求/Z X Y =的概率密度.【解】因为X 和Y 相互独立，所以X 与Y 的联合概率密度为62210,1000,1000(,)0,x y f x y x y ⎧>>⎪=⎨⎪⎩ 其它如图,Z 的分布函数(){}{}Z XF z P Z z P z Y=≤=≤ (1) 当z ≤0时，()0Z F z =（2） 当0<z <1时，（这时当x =1000时,y =1000z）(如图a) 3366102222101010()(,)d d d d d d yz Z zx x y y zzF z f x y x y x y y x x y x y +∞≥≥===⎰⎰⎰⎰⎰⎰ 33610231010=d 2z zy yzy +∞⎛⎫-= ⎪⎝⎭⎰题15图(3) 当z ≥1时，（这时当y =103时，x =103z ）（如图b ）3366222210101010()(,)d d d d d d zy Z xx y y zzF z f x y x y x y y x x y x y +∞≥≥===⎰⎰⎰⎰⎰⎰336231010101=d 12y yzy z +∞⎛⎫-=- ⎪⎝⎭⎰即 11,1,2(),01,20,.Z z z zF z z ⎧-≥⎪⎪⎪=<<⎨⎪⎪⎪⎩其他故 21,1,21(),01,20,.Z z z f z z ⎧≥⎪⎪⎪=<<⎨⎪⎪⎪⎩其他 16.设某种型号的电子管的寿命（以小时计）近似地服从N （160，202）分布.随机地选取4 只，求其中没有一只寿命小于180的概率. 【解】设取到的四只电子元件寿命为i X (i =1,2,3,4)，则2~(160,20)i X N ，从而123412{min(,,,)180}{180}{180}i P X X X X X P X P X ≥≥≥之间独立34{180}{180}P X P X ≥≥ 1234[1{180}][1{180}][1{180}][1{180}]P X P X P X P X =-<-<-<-< 44144180160[1{180}]120[1(1)](0.158)0.00063.P X ⎡-⎤⎛⎫=-<=-Φ ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦=-Φ== 17.设X ，Y 是相互独立的随机变量，其分布律分别为()(),0,1,2,3,P X k p k k === ()(),0,1,2,3,P Y r q r r ===证明随机变量Z =X +Y 的分布律为()()()ik P Z i p k q i k ===-∑，i =0，1，2，….【证明】因X 和Y 所有可能值都是非负整数，所以 {}{}Z i X Y i ==+={0,}{1,1}{,0}X Y i X Y i X i Y =====-==于是{}{,}ik P Z i P X k Y i k =====-∑,{}{}ik X Y P X k P Y i k ===-∑相互独立0()()ik p k q i k ==-∑18.设X ，Y 是相互独立的随机变量，它们都服从参数为n ，p 的二项分布.证明Z =X +Y 服从参数为2n ，p 的二项分布.【证明】方法一：X +Y 可能取值为0，1，2，…，2n .{}{,}ki P X Y k P X i Y k i =+====-∑002200(){}2)ki ki n i k i n k ii kk n k k n ki ki P X i P Y k i n n p q p qi k i n n n p q p q i k i k n m m n i k i k =---+=--=====-⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫⎛⎫== ⎪⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭+⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭∑∑∑∑（提示：组合计数公式方法二：参见第四章。